论文研究-罕见灾难风险和股市收益——基于我国个股横截面尾部风险的实证分析.pdf,  本文从个股横截面数据提取尾部风险作为时变罕见灾难风险的代理指标,实证分析了罕见灾难风险作为定价因子对我国股市收益的预测能力和横截面收益的解释能力.基于中国 A 股市场 1997-2013 年横截面日收益率数据,利用极值理论和尾部幂指数分布统计量,提取动态尾部风险指标,实证研究表明:1)尾部风险对我国一个月、半年、一年和两年股市收益率具有显著的预测效果;2)尾部风险对于我国股市横截面收益也具有显著的解释能力,尾部风险因子载荷系数大的投资组合所获得的风险补偿显著大于尾部风险因子载荷系数小的投资组合.此外,实证分析还发现尾部风险同宏观经济变量有着显著地反向关系,这进一步验证了尾部风险作为罕见灾难风险度量的合理性.

基于Vue.js和SpringBoot的医院管理系统是一个高效、易用的医疗管理解决方案，它分为管理后台和用户网页端，为管理员、医生和护士等不同角色提供了定制化的使用体验。系统的核心功能包括医生护士管理，允许对医护人员的基本信息、工作安排和绩效进行跟踪和管理；病床管理，实现对病床资源的实时监控和调度，提高病床利用率；药品管理，涵盖药品采购、库存和使用情况的全面记录，确保药品供应的及时性和安全性；科室管理，对各个科室的资源配置、人员安排和业务流程进行统筹规划，提升医疗服务效率；此外，系统还特别设计了内部论坛模块，方便医护人员交流工作经验、分享医疗知识，增强团队凝聚力。整体而言，该医院管理系统通过现代化的技术手段，为医院的日常运营提供了强有力的支持。 录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1NK411h7VV 教程：https://space.bilibili.com/417412814/channel/collectiondetail?sid=2242844

随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医学图像分析领域展现出巨大的应用潜力。在本项目中，我们关注的是骨龄检测识别系统的开发，该系统基于深度学习框架PyTorch实现，采用Pyside6进行图形用户界面设计，而YOLOv5模型则作为主要的骨龄检测识别算法。YOLOv5是一种先进且快速的对象检测算法，它能够实时高效地识别和定位图像中的多个对象。在本系统的构建过程中，YOLOv5模型将被训练用于识别儿童手腕X光图像中的骨骼特征，并据此推断出相应的骨龄。由于骨龄是评估儿童和青少年生长发育的重要指标，因此该系统在儿科医学诊断中具有重要的应用价值。 在本系统的开发过程中，项目使用了多个文件来维护和说明。其中，CITATION.cff文件用于规范引用格式，以便其他研究者可以准确引用本项目的研究成果。.dockerignore、.gitattributes、.gitignore文件则涉及项目版本控制和容器配置，这些文件用于设置哪些文件应被版本控制系统忽略或特殊处理。tutorial.ipynb文件是一个交互式的Python笔记本，可能包含了使用本系统进行骨龄检测识别的教程或示例代码，这对学习和使用本系统具有实际指导意义。 此外，项目中还包括了一个图片文件555.jpg，虽然具体内容未知，但根据命名推测，它可能被用作YOLOv5模型训练或测试中的样本图像。LICENSE文件包含了本项目所采用的开源许可证信息，它对项目如何被使用、修改和重新分发做了规定。README.zh-CN.md和README.md文件分别为中文和英文版本的项目说明文档，它们提供了关于项目的详细信息和使用指南。CONTRIBUTING.md文件用于指导其他开发者如何为本项目贡献代码，这是开源文化的重要组成部分。 本项目是一个高度集成的系统，它将深度学习、图像识别和友好的用户界面完美结合，为医学影像分析领域提供了一种新颖的解决方案。通过使用YOLOv5模型，系统在骨龄检测方面展现出了高效的性能和准确的识别效果。与此同时，系统的设计充分考虑了实用性、可扩展性和开放性，它不仅能够满足专业人士的需求，同时也为开发者社区提供了一个可供贡献和改进的平台。

基于Matlab的2PSK调制与解调系统仿真：原理、实现与源文件详解说明文档,基于MATLAB的2PSK调制与解调系统仿真及其详细说明文档与仿真源文件研究分析,基于matlab的2PSK调制与解调系统仿真，说明文档and仿真源文件 ,基于Matlab的2PSK调制; 调制与解调系统仿真; 说明文档; 仿真源文件,MATLAB 2PSK调制解调系统仿真说明与源文件 随着现代通信技术的飞速发展，数字调制技术作为其中的核心部分，一直是通信领域研究的热点之一。2PSK（二进制相移键控）调制技术，作为数字调制的一种，因其抗干扰能力强、频带利用率高等优点，在通信系统中得到了广泛应用。MATLAB作为一款强大的数学软件，以其便捷的编程环境和丰富的工具箱，在2PSK调制与解调系统仿真领域展现出了独特的优势。 本文档详细介绍了基于MATLAB实现2PSK调制与解调系统仿真的原理、实现方法，并提供了完整的仿真源文件。我们将深入了解2PSK调制与解调的基本原理，包括其信号表示形式、调制解调过程和相关技术参数。在理解了基础理论之后，通过MATLAB的编程环境，我们将逐步掌握利用MATLAB进行2PSK调制与解调仿真的具体实现步骤。 文档中首先解释了2PSK调制的基本概念，包括信号的编码、调制过程以及解调原理。在此基础上，我们将通过MATLAB的编程语言，对调制信号进行仿真，观察其在传输过程中的波形变化。同时，文档还将详细介绍如何利用MATLAB进行信号的调制与解调，包括设置合适的参数、选择合适的函数库以及编写相应的算法。 在仿真源文件部分，文档提供了多个仿真示例和详细的源代码，涉及了从信号的产生、调制、到解调以及信号质量分析的全过程。这些代码示例不仅包含了基本的2PSK调制解调流程，还包括了一些高级功能，如信号的频率、相位和幅度调整，信号噪声的添加和滤波处理等。 此外，本文档还将探讨在不同通信条件和环境下，2PSK调制解调系统的性能表现，例如在多径效应、信道噪声以及信号衰落等影响下的系统性能分析。通过这些分析，我们不仅能够更加深入地理解2PSK系统在实际应用中的表现，还能够学习如何通过MATLAB仿真来优化通信系统的性能。 本文档不仅是一份对基于MATLAB实现2PSK调制与解调系统仿真的详细技术分析和操作指南，也是一本通信专业学生和工程师在数字通信仿真领域的重要参考资料。通过对本文档的学习和实践，读者将能够掌握使用MATLAB进行2PSK系统仿真的全部技巧，并能够根据实际需要，灵活地应用到自己的项目中。

海神之光上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

内容概要：本文详细介绍了使用Python进行时间序列分析和预测的方法，特别是针对月度NDVI（归一化差异植被指数）数据。首先，文章展示了如何导入必要的库和数据，并对数据进行了初步探索与清洗，包括处理缺失值和将日期列设置为索引。接着，通过可视化手段展示了原始数据的分布情况，并应用季节分解方法分析了数据的趋势、季节性和残差成分。为了检验数据的平稳性，文中使用了ADF（Augmented Dickey-Fuller）测试，并对非平稳数据进行了差分处理。此外，文章还深入探讨了自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图的应用，以帮助选择合适的ARIMA模型参数。最后，文章构建并评估了一个SARIMA模型，用于预测未来三年（2023-2025年）的月度NDVI值，并通过图形展示了预测结果及其置信区间。 适合人群：具备一定Python编程基础的数据分析师、数据科学家以及对时间序列分析感兴趣的科研人员。 使用场景及目标：① 学习如何处理和分析时间序列数据，包括数据预处理、可视化和模型选择；② 掌握ADF测试、ACF/PACF图的解读以及SARIMA模型的构建和评估；③ 实现对未来NDVI值的预测，并理解预测结果的置信区间。 其他说明：本文提供了完整的代码示例，涵盖了从数据加载到模型训练和预测的所有步骤。读者可以通过运行这些代码来加深对时间序列分析的理解，并应用于类似的数据集上。建议读者在实践中逐步调试代码，结合理论知识，以更好地掌握时间序列建模的技术。

本项目基于朴素贝叶斯算法来解决垃圾邮件分类问题，并使用混淆矩阵进行了验证，得到了非常好的准确率和召回率（96%和97%）。此外还开发了一个可视化的垃圾邮件分类系统界面，使用PyQT进行界面设计。

基于S7-300的输送线分拣段电气控制系统：梯形图程序详解、接线图与IO配置及组态画面实现,基于S7-300 输送线分拣段电气控制系统 带解释的梯形图程序，接线图原理图图纸，io分配，组态画面 ,基于S7-300的输送线分拣段电气控制系统; 梯形图程序及解释; 接线图与原理图图纸; IO分配; 组态画面。,基于S7-300的输送线分拣段电气控制系统：梯形图程序及图解教程 基于S7-300的输送线分拣段电气控制系统是工业自动化领域中一项重要的技术应用。该系统主要利用西门子S7-300系列可编程逻辑控制器（PLC）为核心，实现对输送线分拣段的精确控制。在实现过程中，系统设计者需要对梯形图程序进行深入的分析和编写，这是因为梯形图程序是PLC编程中一种直观且常用的图形化编程语言，它通过电气原理图的形式来表达逻辑关系，方便技术人员理解和操作。 在设计该系统时，需要详细绘制接线图和原理图。接线图是连接电气元件和设备的线路布局图，它指导如何将传感器、执行器等外围设备正确连接到PLC。原理图则是描述系统内部电气连接和工作原理的图纸，它有助于理解电气系统的结构和功能。这些图纸对于系统的设计、调试和维护至关重要。 IO配置是将PLC的输入输出模块与外部设备相匹配的过程。在这个过程中，需要精确地配置PLC的每一个输入输出点，确保传感器和执行器可以正确地与PLC通信。一个好的IO配置方案可以提高系统的响应速度和稳定性。 组态画面是操作者与系统交互的界面，它通过图形化的方式直观地展示系统的运行状态和参数。在组态画面上，操作者可以直观地看到各个分拣段的状态，通过按钮、指示灯等元素来手动控制或者监控自动控制过程。 系统的设计和实现不仅仅局限于编程和电气设计，还包括了对整个输送线分拣过程的机械设计、物流规划以及系统集成的考量。系统集成是将所有的子系统（如传感器、执行器、PLC和上位机等）协同工作，形成一个统一、高效的整体。在集成过程中，需要考虑系统的可靠性和可扩展性，确保系统能够长期稳定运行并适应未来的变化。 为了达到这些要求，设计者通常需要具备深厚的电气工程背景，了解自动化控制原理，熟悉PLC编程和组态软件的使用。同时，也需要对现场的工艺流程有充分的了解，这样才能设计出既符合工艺需求又高效可靠的输送线分拣段电气控制系统。 随着工业4.0和智能制造的兴起，对输送线分拣段电气控制系统的智能化和网络化要求越来越高。因此，系统的设计还需要考虑与工业互联网的对接，实现数据采集、远程监控和故障诊断等功能。这要求控制系统不仅要有强大的处理能力，还要具备高度的开放性和兼容性，以适应未来工业自动化的发展趋势。 基于S7-300的输送线分拣段电气控制系统是一套复杂的自动化控制解决方案。它不仅包含了梯形图程序编写、接线图绘制、IO配置等技术层面的内容，还涉及到系统设计、集成和未来发展趋势的考量。设计者需要综合运用多种技术和知识，才能设计和实现一个高效、稳定、智能化的输送线分拣段电气控制系统。

Data.olllo-6.1版本，基于python 3.10

电力系统潮流计算：基于Matlab编程的多种方法与拓展应用,电力系统潮流计算：Matlab编程技术与应用实例展示，拓展讨论分布式电源与无功补偿的电力网络优化,电力系统潮流计算 Matlab，编程。 ①方法：前推回代、牛拉法、高塞法、快解法、simulink仿真、Matpower等 ②输入：线路参数、负荷参数等 ③拓展：分布式电源DG、无功补偿 ④适用范围：输电网、配电网，附图为程序在IEEE 33 bus节点系统中的应用。 ,关键词：电力系统潮流计算; Matlab编程; 前推回代; 牛拉法; 高塞法; 快解法; simulink仿真; Matpower; 线路参数; 负荷参数; 分布式电源DG; 无功补偿; 输电网; 配电网; IEEE 33 bus节点系统。,**电力网潮流计算编程技术探讨**