信息素

在Matlab蚁群算法中，信息素轨迹的初始化是关键步骤之一。在算法的初始循环中，通过选择与初始轨迹相一致的信息素轨迹类型，来增加对新解的探索。实验表明，将信息素轨迹初始化为合适的值可以显著改善最大-最小蚂蚁系统的性能，尤其是选择概率增加的速率更为缓慢时。

找到相邻体素的功能其实蛮常见的，但要实现一个通用且方式就不那么容易了。这个 Matlab 函数，能你在 3D 体积中，快速找到某个体素的 26 个相邻体素索引，边界附近的会少一些。如果你从事图像、计算机视觉或者类似的工作，这个函数简直就是省时利器。要注意的是，函数利用了sub2ind，你可以轻松获取 i、j、k 位置的体素索引，方便哦。 如果你有类似的需求，可以直接拿来用，也省得自己写那一大堆代码。说实话，这种功能在 Matlab 里好像并没有直接的内置函数，所以它蛮值得推荐的，节省了不少时间。

gSVC通过体素卷积计算磁场（B0），方法是在零填充的磁化率矩阵和移位的偶极场核之间循环卷积，以在大小为NS + NT - 1的网格上求和体素集成。该方法可有效计算磁化率引起的B0，尤其适用于磁化率源不与B0目标体积重合时。

SO（10）启发的瘦素形成方案，思路清晰、推理严密，是搞中微子研究的朋友挺值得一看的资料。里面对中微子质量矩阵、Yukawa 基与弱基的不匹配这些硬核内容都有详细解释，而且还结合CKM 矩阵的角度，给出了完整的方案。 是你要研究强热解，这篇的就挺对味的。像θ23 的上限怎么从41°放松到 44°，讲得又细又透。而且结果不光是公式堆砌，还拿了现在的全局拟合数据做比对，结果也还挺贴合，比如对sinδ≲0的预测，蛮有参考价值。 用法上也不复杂。如果你平时就在搞SO(10)大统一模型或是对跷跷板机制感兴趣，直接照着它这套参数走，基本能跑出比较靠谱的中微子质量谱。尤其是里面强调了μ介子主导还是 tau

支持信息函数名称：调整幻影大小描述：使用最近邻插值将输入的乳房幻影调整为所需的尺寸。输入变量： • inputPhantom：三维（x，y，z）int8数组（例如，乳房幻像） • 维度：一个三元素(x,y,z)向量，指示所需的点数输出变量： • scaledPhantom：一个三维(x,y,z) int8数组（例如，调整大小后的乳房模型）函数名称：幻影放置描述：返回在全身体素模型上放置幻影的位置。输入变量： • inputPhantom：一个三维(x,y,z) int8数组（例如，乳房幻影） • 位置：单个字符“l”或“r”，表示身体的左侧或右侧 • 维度：一个三元素(x,y,z)向量，指示所

这里有一组形式正确的控制元素块：我开发了这些元素块于2005年，并已使用Simulink Design Verifier进行了正式验证。它们帮助您理解概念，并展示如何测试特定于公司的模块。这些安全关键块的扩展将有助于学生在其项目中应用。

MCmatlab 的蒙特卡罗模拟，专门搞 3D 体素空间里的光传播建模，适合用在组织光学这类混浊介质里。如果你做的是光学成像、热效应模拟或者光热研究，这工具就挺对口。模拟光传播，顺带还能加荧光和热扩散，功能还蛮丰富的。函数结构是典型的MATLAB风格，支持用函数句柄传自定义逻辑进去。用过 MATLAB 写过函数句柄的你，应该会快上手。不熟也别怕，官方文档写得还不错。适配复杂的模拟场景，比如：激光打进组织、看温度怎么升、光怎么走……用嵌套函数管理模拟过程也灵活，代码拆得清清楚楚。就是记得，主脚本里所有函数都得写在.m文件的末尾，这点别忽略。如果你想参考其他相关实现，像生物组织光子迁移模拟或者同轴

这个代码资源挺适合做**葡萄糖/胰岛素建模**的，是对那些对生理学建模有兴趣的朋友。它的设计基于 Sturgis 等人的模拟，涵盖了多营养方案，支持个人和人群数据。你可以通过这个代码调试不同的参数，观察生理变化，甚至运行在**BEOWULF 集群**上哦。多版本支持不同环境，使用起来蛮灵活的。如果你有类似的建模需求，这个资源应该能帮你省不少力。

体素体积的三维特征提取，用3D Voxel HOG搞定挺方便的。它是从 Dalal 和 Triggs 那个经典的 HOG 算法演变来的，不过用的是体素，不是像素。换句话说，二维 HOG 进化到三维了，适合体数据，比如医学影像或者 3D 建模。 3D VHOG的亮点是对局部结构的能力比较强，检测人脸、边缘、尖点这些特征还挺准。你可以拿它做风险，比如检测那些看起来伤人的部位，也可以用在立体图像的人脸识别上，灵活得。 实现方式比较纯粹，Matlab写的，结构清晰，适合拿来做二次开发或者改造。你要是搞过HOG，上手也不难，基本套路都差不多。 顺手推荐几个相关的资源，比如3D 体素邻域索引、体素光传播模

oxygen_isotope_stats_functions.py文件包含以下功能：读取补充资料、为某些衍生变量传播不确定性、使用两部分分段线性函数相关数据、计算线性相关性显著性，并校正自回归特性。