神经多发性

Matlab开发：神经多发性的运动皮层追踪。Fraser和Schwartz的算法用于长期记录同一神经元在运动皮层中的活动。

事物与并发性的描述非常详细和具体，是值得下载的资源。

高速公路事故多发路段的识别，其实用起来最头疼的就是数据太杂、不好归类。主成分和Q 型聚类组合起来，刚好了这个问题。你只要把三年内的事故数据丢进去，借助 SPSS 的聚类模块，几步操作就能把高风险路段筛出来，蛮适合交警系统或者交通岗试一试的。 欧氏距离当相似度指标，结合离差平方和法做聚类，起来直观、效率也高。尤其像主干道、隧道口、弯道密集区，挺容易就能被识别出来。做个页面展示也不难，用地图可视化挂上坐标点就行。 你要是刚好在做交通相关的系统，像事故预警、危险路段推送这种功能，这种法挺能用得上。而且文章还搭了几篇不错的资源，像这个：纽约交通事故数据集可视化专用，和这个：基于 Matlab 的交通事

一次封锁法要求事务一次性获取所有所需数据的锁，否则将阻塞事务执行。 这种方法虽然简单易行，但存在显著缺陷： 并发度降低: 由于事务需要锁定所有后续操作所需的数据，即使这些数据在当前阶段并未被使用，也会导致其他事务长时间等待，降低系统整体并发处理能力。 封锁范围扩大: 一次性锁定所有数据必然扩大封锁范围，加剧资源竞争，进一步影响系统吞吐量。

系统并发性的几个表象 写阻塞写 写阻塞读 各家对读一致性的解释不同。一般认为实现写不阻塞读的方式称为脏读。 读阻塞写 隔离级别!!! 隔离级别2、3可能出现读阻塞写的情况，例如： sql IF NOT EXISTS(SELECT * FROM mbfeserialno t WHERE @vs_bankcode = nbkcode AND t.lower(@vs_sqnflag) = lower(serialnocode)) (A.检查序号) BEGIN INSERT INTO mbfeserialno ... (序号不

这份认证指南详细讲解了DB2 9数据并发性，帮助考生备考730考试。

山区高速公路交通事故的源码资源还挺实用的，尤其是你如果平时研究交通安全或搞数据，这份资料真能帮上忙。基于Matlab的模拟挺贴近实际场景的，像是用在事故多发时段识别、路段安全评估上都还蛮合适的。 昆石和西汉两条高速的事故数据统计得比较详细，追尾、碰撞、翻车这三类事故占了大头。用的不是啥复杂模型，就是通过当量事故率配合质量控制法来锁定高发段，逻辑清晰，公式也不绕，起来顺手。 如果你平时也用SPSS或者搞数据挖掘，可以顺手看看相关链接。像交通事故中的数据挖掘技术应用这篇就挺对味，还有个Matlab 源码仿真，直接上手跑都没啥门槛。 嗯，还有事故时间分布的那块——凌晨 2 点到 4 点、中午 12

想提高 ASE 的并发性吗？这篇文章给了你一些实用的技巧。，定位问题是关键——是锁竞争问题，还是系统吞吐量不足？如果是后者，增加 CPU 或内存就能。而如果是锁竞争，那就需要更精细地了。例如，你可以用sp_object_stats查找竞争的表，或者根据表的表现来做优化。对于写阻塞写，考虑降低锁粒度，比如从APL到DOL。对于读阻塞写，可以通过降低隔离级别或使用noholdlock来避免。，SQL 优化也重要，别忽视了这些细节。嗯，如果你需要更深入了解，相关的 SQL 优化技巧和锁机制的资料也在文章中给出，看看别的数据库的并发控制策略对你有！

兖州矿业(集团)公司济宁二号煤矿针对转动设备的故障案例进行深入分析，探索了突发性故障背后的根本原因。研究人员重点关注运动障碍性故障，通过细致观察故障发生和发展过程中的各种痕迹，并结合力学原理分析受损零件的受力情况，从而快速准确地定位故障根源，为制定有效的预防和修复措施提供科学依据。

在机会网络中，为了在有限时间内快速且成功地转发多媒体消息，通常将消息划分成数据块进行转发。本研究重点分析了数据块大小对多媒体消息转发性能的影响规律，并提出了一种确定合理分块大小范围的方法及经验值。在ONE仿真环境下，通过对随机游走模型下四种经典路由的延迟和递交率进行统计分析，验证了该方法的有效性。实验结果显示，随着分块大小的增大，目的节点接收到完整的多媒体消息的延迟呈现先下降后上升的趋势；同时，在限定的时间内，消息的递交率也呈现先上升后下降的规律。