matlab的演示程序，很有意思，大家可以试一试，欢迎下载

概率句法分析器对于统计自然语言处理的很多高层应用，如统计机器翻译、问答系统、信息抽取、文本挖掘等都是至关重要的，直接决定这些应用系统的最终性能。本系统是一个概率型的Chart分析器。系统的分析算法是采用了多种优化策略。分析结果是概率最大的一棵分析树。在概率模型方面，本系统在一定程度上突破了PCFG的缺点

ARTMAP的MATLAB工具箱-ARTMAP MATLAB Toolbox

一维的另一个FDTD仿真程序，仿真图像可以让你置身在数学的海洋里。-Another one-dimensional FDTD simulation procedures, simulation image can let you in the middle of the sea mathematics.

记不清楚了，应该是贪吃蛇的游戏，大家看看，或许有用！谢谢了！-Can not remember exactly what, and should be the Snake game, let us look at might be useful! Thank you!

资源描述应用vibe在背景差分法中进行背景建模,有效地背景建模方式能够提高后续的运动目标检测,准确分离前景与背景,比GMM法的效果好.

在静止图像中的上部人体检测软件。它基于成功的一部分基于对象检测框架，并且包含一个模型来检测附近额叶上部机构。由此产生的探测器返回范围框拟合的头和上部有一半的人的躯干。

数值算法 曲线拟和-curve-fitting algorithm and

函数连分式的计算-function even fractional calculation

应用背景一个旅行推销员是准备一个大的销售之旅。在他的家乡，提着手提箱，他将进行一次旅行，他的每一个目标城市被访问一次然后回家。鉴于城市之间的两两距离，在参观他们的最佳顺序是什么，从而减少整体的距离？为城市的1，……，N，推销员的故乡1，让a  ； ；（dij）是城际间的距离矩阵。我们的目标是设计一个旅行的开始和结束在1，包括所有的其他城市是一次性的，并具有最低的总长度。图中显示了一个涉及五个城市的例子。 ；关键技术让我们马上进入DP。那么什么是适当的子问题求解TSP？在这种情况下，最明显的部分解决方案是一个旅游的初始部分。假设我们在市1的要求开始，参观了几个城市，现在在城市的什么信息是我们为了扩大这部分旅游需求？我们一定要知道，因为这将决定哪些城市未来最方便的访问。我们还需要知道所有访问的城市到目前为止，所以我们不要重复任何人。在这里，然后，是一个合适的子问题。

应用背景gSpan是图形数据库频繁图挖掘软件包。 ；给定一个集合的图形和最小支持度阈值，gSpan能够发现所有的子图的频率高于阈值。 ；的gSpan的细节可以在下面的文件中找到，基于图结构的gSpan：模式挖掘， ；的 ；X燕和J.汉族。 ；触发。2002基于数据挖掘的国际会议（ICDM 102）。 ；  [PDF]；扩展版，UIUC的技术报告，uiucdcs-r-2002-2296  ；[PDF]关闭图形系统：挖掘频繁闭图模式， ；用X燕和J.汉族。 ；触发。2003知识发现与数据挖掘国际会议（SIGKDD 2003） ；。【PDF】使用协议下载仅用于内部研究的目的，再分配和商业使用是不允许的；使用下载的软件仅限于性能测试。对于其他利益，联系作者。关键技术gSpan是图形数据库频繁图挖掘软件包。 ；给定一个集合的图形和最小支持度阈值，gSpan能够发现所有的子图的频率高于阈值。并；