三支决策理论是姚一豫等人在粗糙集[1]和决策粗糙集[2]基础上提出的新的决策理论。2012年10月召开的中国粗糙集与软计算会议上，姚一豫教授系统地介绍了三支决策理论的背景、框架、模型及应用。“三支决策理论与应用”[3]标志着三支决策由粗糙集的三个区间的语义解释逐步发展为在一种不确定或不完整信息条件下的决策理论。许多学者研究和拓展了三支决策理论，并将其应用于多个学科领域。2013年在漳州举办的中国rough集与软计算学术会议上还专门开设了三支决策讨论班，来自各地的专家学者讨论了三支决策的研究新进展及其未来的发展方向。三支决策用接受、拒绝和不承诺表示决策的三种类型。与此理论研究的不确定信息的处理相关的理论还有诞生于20世纪20年代、在60年代初迅速发展成一门学科的模式识别理论[4]和1989年我国学者赵克勤首次提出的集对分析理论[5]。

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摘要:C#源码,系统相关,开机启动,注册表 C#读取注册表信息的开机启动管理程序，通过注册表中的指定键值，将读取出开机启动项的软件名称和路径，若选中对应按钮，点击“优化”按钮后，会删除相应开机启动项，类似于360安全卫士中的启动项管理功能。这个是基于Vicual C#来实现，界面做的比较传统。 运行环境：Visual Studio2010

帧同步算法通过检测帧头信息，使接收机从接收数据流中提取帧起始时刻和初始频偏，以引导解调环路恢复出有效数据。本文首先简要介绍了基于相关的经典帧同步算法原理，然后分析了信道环境对相关性能的影响，最后详细描述了一种经过改进的精确帧同步算法及其FPGA实现结果。该算法综合采用了分段本地相关、分段延迟相关和动态检测门限，有效解决了在大频偏和强噪声环境下的捕获虚（漏）警问题，并通过过采样和平滑提高了帧起始时刻与初始频偏的捕获精度，使解调环路锁定更快。测试表明，该算法复杂度适中，在低信噪比、高频偏环境下也具有优异性能，适合应用于卫星通信接收机。

功能磁共振成像 fMRIflows是完全自主的单变量和多变量fMRI处理管道的集合。 这包括解剖和功能上的预处理，信号混杂的估计以及在受试者和小组水平上的单变量和多变量分析。 显而易见， fMRIflows受到和其他开源项目的极大启发，并从它们的思想和解决方案中大力借鉴。 但是尽管可以被描述为“玻璃”盒子软件，但fMRIflows更像是鞋盒。 易于打开，易于理解，内部简单易用，可轻松更换和更改内部组件。 这完全是由于fMRIflows所有源代码都存储在笔记本中。 如果您正在出版物中使用fMRIflows ，请与作者 fMRIflows联系，以获取有关如何引用此工具箱的更多信息，因为该出版物目前正在准备提交。 安装及使用 使用容器 使用fMRIflows的最佳方法是直接在相应的容器（ 或 ）中运行它。 可以使用docker pull miykael/fmriflows命令从Docker

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