压缩感知-CS-BP算法（基追踪算法）

Vivado Licence 永久使用版 适用版本：适用于Vivado的任何版本. 643个永久IP license. 11个2022年超期HLS license。1.打开Vivado License Manager（注册文件管理器） 2.点击Load License 3.将几个license文件逐一导入 4.在View License Status查看license适用版本与过期日期

Matlab的迭代学习控制程序（ILC）

本文首先分析了国际上先进医疗及养老保险标准，并结合深圳市的现状及当代国情，对深圳市未来需要在这方面实现的目标进行了量化描述，接着分析了深圳市经济与居民健康水平发展的趋势及原因，运用多元线性回归方法，综合考虑疾病类型、医疗保障和环境质量因素，分析了如何合理配置医疗和养老资源以实现所制定的目标，最后给出了与目标相匹配的医疗与养老保险方案。  针对问题一，本文将建立时间序列模型对未来医疗和养老保障目标进行预测。首先，在对深圳市未来养老保障进行预测时，本文选取老龄化程度、市人口数量、年龄结构作为影响因素，对医疗保障进行预测时，本文选取医院床位、医疗费用、城市人口作为影响因素。其次，通过搜集国际上医疗及养老保障先进的国家的数据，将深圳近几年数据与之相比较，分析出差距及发展前景；最后，本文分别建立医疗和养老保险数据集，并对数据预处理，将影响因素作为自变量，将医疗和养老保障作为因变量，使用 SPSS 建立时间序列模型，整理养老与医疗床位数，实现目标的量化描述。  针对问题二，在预测未来十年深圳常住人口时，本文运用了 Matlab 多元线性回归，对近十年的数据进行了多次拟合,并对这些拟合进行了比较，得出深圳常住人口模型公式。矩阵预测出了未来十年人口结构的分布。通过分析深圳近人口数量和人口结构的变化，预测未来十年深圳市人口数量和结构的发展趋势，以此为基础预测未来全市和各区医疗床位需求呈线性递增趋势。  针对问题三，首先对医疗保险方案进行分析，本文根据深圳市近几年对医疗卫生事业的投资力度及当代发展特点，得出未来医疗保险方案应结合计算机技术，完善信息系统，改善医疗保险监控手段，合理控制医疗费用的增长，进而保障医疗保险基金高效运行，以实现目标；其次对养老保险进行分析，养老保险会对患者和老人造成影响，且深圳未来老龄化正在加速，因此在未来养老保险方案制定上，需要考虑两点：第一、养老保险能够调节供求匹配度，第二、从深圳市政府利益的角度，要尽可能使得保险金额少，所以本文从这两方面进行综合考虑设计养老保险方案。  关键词：时间序列模型 多元线性回归 老龄化 医疗与养老保险

【实例简介】基于MFC的绩效考核系统，用的是C++语言，有链接数据库，数据库为chaoshi.mdb

【实例简介】以2进制形式读入图片，利用冒泡法排序后，采用中值滤波，去除椒盐噪声

简单实现了二维装箱问题。不过仅仅是简单实现，排列7、8个矩形没问题，超过10个就要花N久了。。

学生成绩管理系统毕业设计答辩ppt，或许能用到

介绍了灰色预测方法以及Matlab实现该算法的具体步骤，（由于有些质料是在网上下载的，有些质料是网页版的 或者直接看附带的10.ppt）；进行了大量的实验 效果好！得出的结果进行关联度分析和后验差检验！并对模型进行评价！

GDAL读取tiff图像，需要配置GDAL库。GDAL的基本用法。

传输线矩阵法Transmission-Line Modeling (TLM) Method 国外经典教程，国内暂时没有出版，新的数值方法