射线盒交叉方法

MATLAB开发：硬件加速的射线盒交叉方法。SMITS射线盒交叉方法的GPU可移植实现（1998年）。

小规模 S 盒的构造方法，最近看了一个 PDF，研究挺细，讲的是怎么从 Rijndael 的思路出发，造出一批 4×4 和 6×6 的S 盒，非线性挺强，雪崩效果也不错，拿来搞初步的加密算法测试合适。嗯，里面还有对雪崩概率的统计，看起来挺下功夫的，能帮你找出设计大 S 盒的规律，后续拓展空间也有。整体不难读，就是代码部分没有，但配合一些线性变换的工具看会更顺点，比如下面这些。

Matlab开发橡皮筋盒盒。RubberBandBox是一个用于Matlab开发的工具，可用于创建灵活的矩形选择框。它允许用户通过简单的拖动操作来定义和调整选择区域，为图像处理和数据分析提供了方便。

这里提供了Matlab中子和X射线的蒙特卡洛射线追踪仿真代码。

4继电器、控制开关、信号灯、按钮、熔断器0.3从安装对象中心起算；5分支接头0.2分支线预留；6由地坪管子出口引至动力接线箱1.0以管口计算；7电源与管内导线连接（管内穿线与软、硬母线连接）1.5以管口计算。H.8-3电缆附加长度表：序号项目波形长度或预留长度（m）说明1电缆敷设驰度、波形弯度、交叉2.5%按电缆全长计算；2各种箱、柜、盘、板高＋宽按盘面尺寸；3单独安装的铁壳开关、闸刀开关、启动器、变阻器0.5从安装对象中心起算；4继电器、控制开关、信号灯、按钮、熔断器0.3从安装对象中心起算；5分支接头0.2分支线预留；6电缆进入建筑物2.0规范规定最小值；7电缆进入沟内或吊架时引上（下）预

还记得学生时代用纸笔玩的“点线成盒”游戏吗？现在你可以在Matlab中重温这款经典游戏！

（3）基于数据挖掘和知识发现的信息分析方法伴随着这些技术的发展，信息分析开始担负起发现知识、运用知识和提供服务的任务，即从海量原始数据中挖掘出决策所需的深层次信息，转化成知识并有效地加以运用。这些知识通常具备有效性、新颖性、潜在有用性、易于理解等特点。它们是集数据库和数据仓库技术、人工智能、机器学习、神经网络、统计学、模式识别、知识库系统、知识获取、信息提取、高性能计算和数据可视化等为一体的交叉性研究领域。

PEMF 交叉验证是一种利用预测增强模型（PEM）评估代理模型预测性能的方法，特别适用于交叉验证场景。

麻雀搜索算法的自动调参能力，搭配 XGBoost，效果还挺惊喜的。用的是 MATLAB 实现，核心逻辑不复杂：先是初始化麻雀群，通过适应度函数评估，再一步步更新位置来找最优组合，整个流程跑得挺顺。重点是把 XGBoost 里头比较影响性能的那几个参数——迭代次数、最大深度、学习率，都交给算法自动优化了，省了不少事。 5 折交叉验证也安排上了，主要是为了提升泛化能力，防止模型在训练集上表现不错但一上线就翻车。参数范围怎么定、交叉验证折数怎么选，文章里都有说，蛮贴心的。还有一点，麻雀搜索比粒子群啥的，收敛速度快不少，调参时候的体验还挺顺。 适合你在做分类任务、尤其数据量比较大的时候试一试。比如说用

该项目提供了用于X射线成像系统几何校准的Matlab实现方法和算法，灵感源自于Li、新华、张大和Bob Liu的研究成果。安装方法包括将函数文件（solveGeo.m）拖入项目或添加至Matlab函数搜索路径。使用示例可通过查看提供的示例了解脚本的具体操作。该函数能够输出在探测器坐标系中x射线焦点位置（以像素为单位）x、y和z的三个值，对于加载校准体模特征的3D坐标特别有用。