基于在线实时模糊推理系统的人体健康监测与医疗决策-研究论文

在过去的几十年里，患者的医疗状况面临着大量的研究，以提高医疗水平，挽救患者的生命。 基于此，自动化医疗诊断因其在减少临床医生的工作量和提供快速准确的结果方面的重要作用而成为必需品。 远程患者监测 (RPM) 设备通过进行测试并将结果发送给专业人员用于此目的。 所提出的系统基于三个医疗指标（血压、心率和体温）构建。该系统结合模糊推理系统和Arduino 来收集医疗数据，对其进行处理并做出决策。 医疗数据是通过与每个指标相关的传感器收集的。 Arduino 用于收集感官数据并将它们发送到模糊推理系统（FIS）以获取推理结果信息以进行决策。 FIS 获取医疗感官数据，对其进行处理以进行评估，并将医疗状态作为数字结果发送给 Arduino 以做出决定。 FIS 使用由多个语言变量组成的 IF-THEN 规则编写的知识库。 所提出的系统可用于帮助医生确定患者的初始医疗状态并做出正确的决定。

强大的极小极大学习下界-研究论文

概念学习状态的极小极大下界，例如，对于每个样本大小 n 和学习规则 gn ，存在观察 X 的分布和要学习的概念 C，使得 gn 的预期误差至少为常数倍V=n，其中 V 是概念类的 vc 维度。 然而，这些界限并不能说明固定分布概念对的误差减少率。 在本文中，我们在这种“更强”的意义上研究了极大极小下界。 我们证明了对于几个自然 k 参数概念类，包括线性半空间类、球类、具有一定数量面的多面体类和神经网络类，对于任何学习规则序列 fgn g ，存在 X 和轴概念 C 的固定分布，使得对于无限多的 n，预期误差大于常数倍 k=n。 我们还为错误概率的尾部分布获得了如此强的极小极大下界，从而扩展了相应的极小极大下界。

通过网络和计算发现投票交易-研究论文

我们为立法投票交易的实证研究开发了一个新的方法论框架。 基于有向加权网络中的互惠概念，我们的方法有助于大规模测量投票交易，同时估计个别立法者之间交易的微观结构。 原则上，它可以应用于各种投票数据，并针对各种特定上下文进行改进。 例如，它允许研究特定立法议会中的投票交易如何随时间变化。 我们使用控制投票交易水平的计算模型验证我们的方法。 最后，我们在对美国国会四个十年唱名投票的分析中展示了我们的框架。

信息有限的多维机构设计-研究论文

我们分析了一个信息有限的非线性定价模型。 每个购买者可以购买种类繁多的商品 d。 他对每种商品的偏好用一个标量表示，他对 d 种商品的偏好用一个 d 维向量表示。 每个购买者的类型空间由 Rd 的紧凑子集给出，其中包含可能类型的连续统。 相比之下，卖方仅限于提供有限数量 M 的 d 维选择。 我们提供了社会福利最大化问题的最优有限菜单必须满足的必要条件。 我们建立了与量化理论的潜在联系，并提供了对使用 d 维 M 级菜单导致的福利损失的估计。 我们表明福利损失以与 d/M^{2/d} 成正比的速率收敛到零。 我们表明，在更高维度上，福利损失的显着减少源于 d 维类型空间的最佳分区，该分区利用了 d 参数之间的相关性。

动机和失落的部落：会计技术专业人员（Atps）动机的重要性-研究论文

现有研究假设但并未调查会计技术专业人员 (ATP) 的动机。 ATP 动机很重要，因为会计技术的不稳定性和普遍性，以及 ATP 跨越会计工件和计算技术之间的边界作用。 实证主义和批判性理论研究对 ATP 的动机做出了强有力的假设，但基本上没有进行调查。 起源于人本主义心理学的自我决定理论 (SDT) 提供了一种尚未探索的 ATP 动机替代理论。 SDT 提出了一系列建议，主动让 ATP 参与自我激励的、具有社会意义的活动，以提高 ATP 的福祉，并重新思考会计教育，使其在吸引和参与具有社会意识、有道德责任的 ATP 方面发挥更积极的作用。

公立学校教师在处理全纳教育方面的准备情况-研究论文

教育部门的国家资助教师被认为是实施全纳教育所必需的。 他们在有效利用全纳教育方面承担了一项基本工作，因为在将有特殊需要的学生纳入常规班级的时间里，他们被视为至关重要。 因此，本研究旨在确定国家资助的教师在处理全纳教育方面的准备情况。 具体而言，本研究旨在确定公立学校教师对实施全纳教育的意识和态度水平。 特别是，它试图确定公立学校教师的人口概况，他们在意识、态度和技能方面处理全纳教育的准备程度，以及分组时教师对全纳教育的准备程度的显着差异根据个人资料。 本研究的成果是旨在提高教师对包容性的认识、态度和技能的培训计划。 该研究使用了描述性-定量研究方法，同时使用了数据收集的定量和定性技术。 频率分布、百分比、标准偏差、多元方差分析和描述性统计被用作本研究的统计工具。 调查的重要发现表明，国家资助的教师在处理全纳教育方面的地位正在逐步意识到全纳教育的重要性。 无论如何，他们需要培训、课程和讲习班，因为很少有主流教师不熟悉主流化。 他们同意全纳教育。 但是，他们需要更新的实践培训。 此外，他们擅长自己的个人能力，但他们缺乏关于制定个性化教育计划的进一步培训。 因此，需要在教师培训课程中单独开设一个关于残疾和全纳教育的科目。

名声是创造力的错觉：来自抽象艺术先驱的证据-研究论文

我们建立了一个名望的社会结构模型，这与先前文学的原子论观点不同，在那里，创造力是创意市场中名望的唯一驱动力。 我们在一个重要的经验背景下测试模型：20 世纪早期（1910-25）抽象艺术运动的 90 位先驱。 我们发现担任经纪业务而非关闭职位的艺术家可能会变得更出名。 然而，这种影响与艺术家的创造力无关，我们使用客观计算方法和主观专家评估来衡量，而且它本身与名气无关。 与创造力不同，经纪网络与世界性身份相关联——经纪人的变化可能与彼此的国籍差异更大——这是成名的关键社会结构驱动因素。

汉诺塔java源码-data-structures-algorithms:GoLang中数据结构和算法的实现

汉诺塔java源码数据结构和算法 数据结构和算法（DSA）是计算机科学中最重要的课题之一，每个 CS 学生都必须精通，甚至非 CS 学生也必须对其有基本的了解。 据说DSA就像面包和黄油，CS的必需品。 这个存储库是为那些学生（比如我 :smiling_face_with_sunglasses: ) 渴望学习并希望实现数据结构和算法的人。 为什么是 Go/GoLang 而不是 C、C++ 或 Java？ 我不会不同意 C、C++ 或 Java 不是实现 DSA 的好语言，因为在编写代码时必须处理很多事情，例如内存分配和适当的释放，并且通过这样做可以学到很多东西。 然而，go 也是实现 DSA 的好语言的原因是它缺乏很多魔法。 没有运算符重载，因此无法隐藏额外的复杂性。 索引操作是 O(1)，循环是 O(n) - 总是。 没有泛型，所以不存在很多额外的抽象和助手，这实际上非常棒。 没有懒惰或其他编译器驱动的魔法可能会显着改变算法的运行时。 Go 具有用于切片的指针和低级原语，这意味着当数据被打包或数据具有额外的间接性时，它是显而易见的。 简而言之：Go 使实际的算法执行从代码中显而易见，这是学习算法的一件好事。 结论：Go 也是开始实现数据结构

xmljava系统源码-Java_L2_2020.02.20:java高薪训练营2020.02.20

xml java系统源码 仓库说明 文件夹01_预习资料：存放开课前学员预习资料链接 文件夹02_讲义及源码：存放课程中的讲义及源码 文件夹03_相关软件：存放开课前需要学员安装的软件 文件夹04_直播资料：存放每一阶段模块讲师直播后的资料及源码 文件夹05_其他：存放学员提交作业格式要求及之后的补充资料 学员课前预习资料链接 必备技术 参考链接 所属阶段 课前技能 IDEA工具使用 程序员开发协作工具使用 1、下载安装idea 2、idea构建maven分模块项目 3、集成mave、git 4、常用快捷 Maven使用 程序员开发协作工具使用 1、下载安装配置 2、关联idea 3、常用命令 4、构建SSM分模块项目 Git使用 程序员开发协作工具使用 1、下载安装 2、命令行使用（创建添加修改上传更新解决冲突） 3、远程操作（上传下载） 4、idea中使用git MyBatis基础 第一阶段 开源框架源码剖析 1、CRUD操作 2、两种Dao开发方式 3、SqlMapConfig.xml编写及理解 4、mappere.xml编写及理解 5、动态sql应用 6、多表关联查询 7、延长

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word源码java 后台管理基础框架 业务功能 现在: 权限管理: 权限资源-角色-用户. 配置管理: kv结构,自定义配置.可通过此功能配置数据字典. 脚本管理: 动态脚本,支持javascript,groovy,java动态编译执行. 表单管理: 动态表单,可视化设计表单,自动生成数据库以及系统权限.无需重启直接生效. 模块设置: 配合动态表单实现表格页,查询条件自定义. 数据库维护: 在线维护数据库,修改表结构,执行sql. 数据源管理: 配置多数据源. 代码生成器: 在线生成代码,打包下载.可自定义模板. 定时任务: 配置定时任务,使用动态脚本编写任务内容. 系统监控: 监控系统资源使用情况. 缓存监控: 监控缓存情况. 访问日志: 记录用户每次操作情况 未来 组织架构管理: 地区-机构-部门-职务-人员. 工作流管理: activiti工作流,在线配置流程,配合动态表单实现自定义流程. 邮件代收: 代收指定邮箱的邮件 框架功能 全局restful+json,前后分离. 通用dao,service,controller类，增删改查直接继承即可. 通用mybatis配置文件,支