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pygpc 基于广义多项式混沌方法的Python敏感性和不确定性分析工具箱 基本功能： N维系统的高效不确定性分析 使用Sobol指数和基于全局导数的敏感性指数进行敏感性分析 轻松耦合到用Python，Matlab等编写的用户定义模型... 并行化概念允许并行运行模型评估 高效的自适应算法可以分析复杂的系统 包括高效的CPU和GPU（CUDA）实施，可极大地加快解决高维和复杂问题的算法和后处理例程 包括最新技术，例如： 投影：确定最佳折减基数 L1最小化：利用压缩感测中的概念减少必要的模型评估 梯度增强型gPC：使用模型函数的梯度信息以提高准确性 多元素gPC：分析具有间断和急剧过渡的系统 优化的拉丁文Hypercube采样可实现快速收敛 应用领域： pygpc可用于分析各种不同的问题。 例如，在以下框架中使用它： 非破坏性测试： 无创性脑刺激： 经颅磁刺激：

啮齿动物全脑fMRI数据预处理工具箱 这是Nan Xu开发的适用于小鼠和大鼠全脑的fMRI预处理工具箱。 它遵循（ ）中所述的啮齿动物大脑预处理流程。 在此工具箱中，对（ ）中的初始预处理脚本进行了重新设计，以适应啮齿动物大脑的多个fMRI组数据集。 此工具箱已在具有不同成像和实验设置的啮齿动物的4个不同的fMRI全脑组数据集（3个大鼠组和1个小鼠组）上进行了测试。 可以获得合理的FC映射和QPP。 一，必备软件 FSL5.0，AFNI和ANTs-可以安装在PC上（请参阅“ SoftwareInstallation_fsl_afni_ants.txt”） Matlab中的PCNN3D工具箱（对于小鼠大脑预处理是可选的，请参见下面的详细信息）。 二。 资料档案 需要两个输入数据文件，每个输入数据文件的体素大小均比扫描文件大10倍（即，在使用Bruker2nifti生成.nii文件时，请

URToolbox：利用Python URx库的MATLAB通用机器人工具箱

CAD辅助工具箱，里边有各式各样的命令，能够满足各种日常画图狗的使用

daart：用于动物动作识别工具箱的深度学习 一组用于分析行为数据的工具 安装 首先，您必须安装git软件包才能访问github上的代码。 请按照针对特定操作系统的说明进行操作。 然后，在命令行中，导航至要安装daart软件包的位置，然后移至该目录： $: git clone https://github.com/themattinthehatt/daart $: cd daart 接下来，按照说明安装conda软件包以管理开发环境。 然后，创建一个conda环境： $: conda create --name=daart python=3.6 $: conda activate daart (daart) $: pip install -r requirements.txt 为了使软件包模块对python解释器可见，请从主daart目录中本地运行pip install： (daar