论文实现

经过老师验证的模板论文下载后，可以根据个人需求进行调整。

PCA和LDA的原始论文与Matlab程序实现。PCA原始论文为文字版，非常见扫描版。

该项目利用Matlab实现了基于Boll论文的降噪算法，源代码来自于Esfandiar Zavarehei。

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

该代码库包含 Cúrdia 和 Woodford (2016) 在《货币经济学杂志》上发表的论文“信贷摩擦与最优货币政策”中结果的复制代码。 代码运行环境 Matlab R2016b 及以上版本 符号工具箱 优化工具箱 代码说明 plotmgutil.m: 生成论文图 1，显示两种家庭类型的边际效用形状。 RunAllModels.m: 运行所有模型的脚本。它生成白皮书和附录中描述的所有冲击下的最佳政策和替代政策规则的模拟。 IntModelFF.m: 生成具有金融摩擦模型的模拟。 NoFF: 生成没有金融摩擦模型的模拟。 附加说明 代码使用 LaTeX 编译部分文档。 代码已由

详细介绍了在MATLAB环境中实现遗传算法的过程，包括具体的MATLAB代码和相应的解释。

本项目提供LeCUN早期CNN代码的MATLAB改编版本，用于MNIST手写数字识别。代码实现基于卷积神经网络，并附带一份阐述思路的论文，希望能为相关研究提供参考。

LODCO算法是在论文“使用能量收集设备进行移动边缘计算的动态计算LODCO Algorithm”中提出的，相关MATLAB代码为LODCO.m。基于LODCO的贪婪算法LODCO-Based Greedy Algorithm和epsilon-Greedy算法LODCO-Based epsilon-Greedy Algorithm分别在论文“具有能量收集设备的多服务器移动边缘计算系统的执行成本和公平性优化”中描述，并附有相应的MATLAB代码LODCO_based_Greedy.m和LODCO_based_e_Greedy.m。另外，基于贪心策略的基于LODCO的遗传算法LODCO-Based

Matlab工具箱SimpleMKL详细描述了实现SimpleMKL算法的一组Matlab脚本。这些脚本基于ICML 2007年的相关论文和题为SimpleMKL的研究。它们确保结果的可重复性，并配有在线Matlab帮助文档和多个演示脚本，如exmklclass.m、exmklreg.m和exmklmulticlass.m。通过替换示例中的三维Gram矩阵，用户可以快速获得满意的结果。未来将提供更详细的文档。

本课题设计和实现一套学生成绩管理系统，涵盖了数据库SQL Server的详细课程设计。系统以信息化数据库为基础，利用Asp.net进行开发，高效管理学生的成绩信息。