学士论文

matlab图片叠加代码学生跟踪算法的软件实现及基于硬件FPGA的加速，用于创伤性脑损伤的检测和评估。作者：Bracco Filippo和Di Vece Chiara。电子邮件：[邮箱地址]。项目简介：在工业化国家中，脑震荡是40岁以下年轻人死亡的主要原因。鉴于高发病率，精准诊断至关重要。该项目通过FPGA加速OpenCV应用，实现瞳孔反射测量，以协助神经系统评估。借助瞳孔检测和跟踪功能，瞳孔计算能够比人眼更快速、更精准地估算瞳孔直径及光反应，为颅脑外伤（TBI）的评估提供准确数值。使用Python 3和Jupyter笔记本在PYNQ-Z1板上执行并加速OpenCV应用程序。存档描述包括目录结

这是一个用于在Htwg Konstanz使用Markdown语法撰写学士/硕士论文的模板，包含实际章节的Markdown文件，代码示例，图片位置，以及HTWG的LaTeX模板。使用Pandoc进行Markdown到PDF的转换，支持如何整合代码、图像和脚注等到文档中的详细说明。

这个存储库包含了我为单语RTE翻译项目编写的所有Matlab代码。我在这里重新创建了ECNU系统，用于英语文本蕴含识别，并为荷兰语创建了另一个版本以进行系统比较。请注意，这些代码并未公开发布，可能存在缺陷，缺少适当的注释。如果您有任何疑问，可以随时通过[]联系我。

此项目汇总了我在 FIT BUT 学士和硕士课程中收集的 MATLAB 加密代码。其中，大多数项目用 C 和 Python 实现，但也有用 C++、C#、Java、PHP、JavaScript、汇编语言、VHDL、Prolog 和 Haskell 实现的项目。部分项目的文档编制使用了 LaTeX。

GBDT 的原始论文，真的是想搞清楚梯度提升树原理的不错入门材料。理论扎实不啰嗦，适合那种已经用过一点像 XGBoost、LightGBM 的朋友，回过头来想搞懂底层逻辑。嗯，想研究它怎么一步步拟合残差、为什么要加正则，可以从这篇开始啃，效果还挺好。

使用数据挖掘技术，可高效获取论文资料相关数据。

这篇论文探讨了Apriori算法在数据挖掘中的应用。

本论文探讨了政府使用计算机化流程预测人类行为的能力，关注缺乏透明度的严重关注。论文提出一个全面的概念框架，了解透明性在自动预测建模中的作用。分析了预测建模过程的信息流，提出了实现透明度的策略。论文寻求透明性的根源，分析了限制透明度的反对论点。最后，论文提供了一个创新的政策框架，以实现透明度。

综合分析了ICA方法的原理和应用。首先，探讨了ICA的起源和未来发展，概述了ICA的定义、分类及其算法。其次，深入讨论了ICA在语音信号分离、生物医学信号处理、金融数据分析、图像噪声消除以及人脸识别等领域的具体应用。

利用马尔科夫链蒙特卡罗采样方法，提出了一种统一的、实用的基于似然的随机波动模型分析框架。采用一种高效的方法，通过近似偏移混合模型一次性采样所有未观测到的波动率，然后进行重要性重加权。通过实际数据对该方法与几种替代方法进行比较。同时，开发了基于模拟的滤波、似然评估和模型失效诊断方法。研究了使用非嵌套似然比和贝叶斯因子进行模型选择的问题。这些方法用于比较随机波动模型和GARCH模型的拟合度，并详细说明了所有步骤。