精度评定

新标准对混凝土强度检验评定进行了优化和完善，更加注重实际工程应用，提高了检验评定的科学性和准确性。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

可比性： 长期使用相同的评定方法 系统性： 定量特性： 功能 材料 寿命 定性特性： 统计分析： 排列图 级别加权系数，计算QKZ

总资产增长率：衡量资产总额的年度增长率。固定资产成新率：反映固定资产的新旧程度，越高表示资产更新越快。三年利润平均增长率：反映过去三年利润的平均增长率。三年资本平均增长率：反映过去三年所有者权益的平均增长率。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

研究生奖助学金评定体系的构建是优化研究生培养机制的关键环节。本研究利用数据挖掘技术，对研究生奖助学金评选信息进行分析，构建了评价体系数据集。采用基于信息增益的 C4.5 决策树分类算法，揭示了评选过程中一些有趣的模式，为建立高效的研究生资助机制、推动培养机制改革提供科学的决策支持。

MATLAB精度检验代码-DNB是一种用于评估和比较基于任务的功能磁共振成像去噪方法的框架。其性能指标为交叉验证的准确性，通过评估对任务相关响应的估计来评估预测滞后数据的准确度。DNB包括MATLAB编写的三大组件：fMRI数据（适用于21个数据集）、自动评估去噪方法的代码框架以及多种去噪方法的实现。要使用DNB，请将其添加到MATLAB路径中（addpath('DNB')），然后转到DNB目录并运行示例脚本。详细信息请参阅使用条款。

该项目基于 James Hays 教授在 2013 年秋季“场景识别”课程中的演讲内容，利用多种特征提取技术，对包含 15 个类别、每类 100 张图像（共计 1500 张图像）进行分类。项目运行步骤：1. 从 CS143 页面获取框架项目，并将数据文件夹复制到该项目的工作目录中。2. 项目需要 VLFeat 和 Matlab 图像工具箱，安装 VLFeat 后，需将 proj3.m 文件中的 run('~/Documents/MATLAB/vlfeat-0.9.19/toolbox/vl_setup') 行替换为实际路径。3. 运行 proj3.m 文件，项目将对 data/test 目录中

伴随着国家对困难学生的资助政策不断完善，各学校对困难学生的评定也采用了不同的办法，甚至同一学校不同学院也不同。为了找到一种行之有效的方法，首先对数据挖掘技术进行了分析；其次，描述了它在数据挖掘方面的应用；最后，采用决策树分类方法对贫困学生的信息进行了分类分析，得出了一些可供参考的信息。

基于Chen等人的论文“用于域自适应的边缘化堆叠降噪自动编码器”，提供了MATLAB精度检验代码，实现和评估边缘化堆叠降噪自动编码器（mSDA）。代码同时提供了MATLAB和Python实现，后者是对MATLAB版本的严格翻译，并对变量名和注释进行了优化。此外，为了加速高维数据的处理，项目还包含了对该算法的快速近似实现。示例应用展示了mSDA在文档分类中的应用，使用了20个新闻组数据集进行演示。数据预处理过程包括停用词处理和特征选择，详细代码在process_data.py中实现。