项目反应理论

贝叶斯项目反应建模其实挺有意思的，主要就是运用贝叶斯统计方法对项目反应数据进行建模。它背后的核心理论是项目反应理论（IRT），广泛应用于教育评估和心理测量领域。知道，传统方法多依赖频率统计，而贝叶斯方法就显得比较灵活，它能结合先验信息和新数据来更新模型，适合不确定性。对于需要估计能力水平和测试题目特性的研究来说，贝叶斯方法的强大潜力不言而喻。你如果做这方面的研究，不妨看看 Jean-Paul Fox 的书《Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications》，里面详细了贝叶斯方法在项目反应建模中的应用，尤其适合社会与行为科学领域的研

这是Sara Cooper的MSc项目，于2018-2019年在Mauro Dragone的监督下进行，研究人机交互和心理学。该研究使用PAL Robotics Tiago机器人和EEG来研究人类在与机器人进行联合动作时的行为计划。实验包括16名参与者，涉及对象交换和移交动作的比较。项目还提供了用于开发和用户研究的代码存储库。

matlab开发-连续反应罐。带有导管架动力学的简单A->B CSTR模型。

反应扩散系统的斑图仿真挺适合搞点视觉上的花活。这个 Matlab 程序就是那种上手快、结果炫、还能扩展的资源。能切换成时滞反应扩散形式，对搞非线性动力学建模的你来说，简直方便得一批。 用 Matlab 做斑图，最常见的需求无非就是：可视化要清晰，参数能改，仿真得快。这套代码在这几点上都做得还不错。时序图直观，参数结构清晰，改改初始条件或扩散系数，就能看到不同的花纹演化。 支持时滞反应扩散方程是个亮点。你要是搞过这块，就知道时滞项常常不好。但它这边封装得还蛮干净，几个参数切换一下就能试出效果。想研究成斑、条纹这些模式生成机制，挺合适。 代码结构不复杂，主函数部分控制仿真流程，reaction_d

这个文件夹包含了我为本科毕业论文编写的代码。'schnackenberg_final.edp'是一个freefem ++文件，包含了Schnackenberg反应扩散系统，使用分数步长法进行时间前进。随后，它利用时间推进到最终稳态，作为牛顿-拉夫森迭代的初始条件。解决方案迅速收敛，确保达到了稳态。我编写了一些MATLAB脚本，以防止对来自'schnackenberg_final.edp'的Newton-Raphson迭代的Jacobian矩阵进行对角线化。 J用于牛顿-拉夫逊迭代的雅可比矩阵。 JStar在对称适应基础上的雅可比行列式。 RMatrix建立一个矩阵R，使得JSTAR = R”Ĵ

这个项目与我的论文相关，使用Matlab R2020a编写的代码从成年斑马鱼的行为视频中识别出快速的惊吓反应。代码首先导入视频并标识感兴趣的鱼类区域，使用imfindcircles()函数检测目标区域。随后，对视频的每个后续帧减去第一帧，并计算差异帧中所有像素的总和。快速惊吓反应在极短时间内发生，代码通过梯度值和阈值识别这些响应。

随着大数据技术的进步，电力系统项目管理中的理论应用正变得日益重要。

在单域反应扩散模型中，采用Matlab开发模拟螺旋波的系统。

来自圣保罗医院的 COVID-19 匿名诊疗数据，挺适合做疫情或者机器学习建模的练手项目。RT-PCR 检测的数据也有，而且所有数值都已经标准化过了，拿来直接喂模型也方便。数据清洗这块能省不少事。 数据里的临床检测项还挺丰富，像血象、肝功能、电解质那些全都有，字段命名也清晰，看着不费劲。你要是想做分类模型，比如预测阳性还是阴性，这套数据就挺合适的。 还有一点不错的，所有信息都匿名过，不用太担心隐私问题，直接本地跑就行。如果你想搭配点别的数据练练多源融合，可以顺手看看下面这几个： COVID-19 患者的 miRNA 谱数据，做生信挺方便 MATLAB 模拟 PCR 过程，配合理解实验逻辑 关

如果你正在研究 IVF 治疗和肥胖的关系，会觉得相关文献和资源有点复杂。不过这篇文章给了一个蛮清晰的研究框架，尤其是关于 BMI 对卵巢反应的影响。文章通过回顾性研究，了 2625 个 IVF 治疗周期，细致探讨了不同 BMI 值与多个关键变量的关系，比如取消率、雌二醇水平、子宫内膜厚度等。更有趣的是，虽然 BMI 的增高对某些指标有影响，但在受精率、妊娠率上的差异不大。总体来说，这个研究挺有参考价值，如果你在做相关的医疗数据，看看它会给你一些新的灵感。