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MR程序代码

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简介：
MR程序代码指的是MapReduce编程框架下的数据处理指令集，用于大规模数据集中计算任务的并行化执行，在分布式系统中实现高效的数据分析与挖掘。 本代码使用MapReduce实现，包含对文件、Hive、HBase以及关系型数据库的操作。

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  • MR程序代码
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    MR程序代码指的是MapReduce编程框架下的数据处理指令集，用于大规模数据集中计算任务的并行化执行，在分布式系统中实现高效的数据分析与挖掘。 本代码使用MapReduce实现，包含对文件、Hive、HBase以及关系型数据库的操作。
     
  • MATLAB成绩分析代码-PHESANT-MR-pheWAS-BMI: Phesant-MR-pheWAS-BMI
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    本项目使用MATLAB编写，旨在通过Phesant-MR-pheWAS框架进行BMI相关表型的两样本孟德尔随机化分析和成绩评估。代码集成了数据处理、统计分析等功能模块。 在MATLAB中分析成绩代码并使用PHESANT进行BMI的MR-pheWAS研究，参考文献如下：Millard, LAC等人通过孟德尔随机化方法（bioRxiv, 2017）在超过30万个体的研究中寻找BMI的因果关系。环境细节包括使用的语言版本为R-3.3.1、ATLAS和Statav14以及Matlab-r2015a，软件包使用v0.15版本。 该代码执行过程中需要设置一些环境变量，这些变量分为两类：永久性设置（适用于多个项目）与临时性设置（仅针对当前项目）。为了设定结果目录及项目数据目录的临时值，我采用了以下命令： ``` export RES_DIR=${HOME}/2016-biobank-mr-phewas-bmi/results/sample500k export PROJECT_DATA=${HOME}/2016-biobank-mr-phewas-bmi/data/sample500 ``` 为了使IEU共享UKB数据目录和PHESANT代码目录的永久性设置生效，将上述命令加入到~/.bash_profile文件中。
     
  • IBM x3650 M3 MR+1015 RAID驱动程序
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    本页面提供IBM x3650 M3服务器与LSI 1015 RAID控制器相匹配的最新驱动程序下载，确保系统稳定性和数据安全。 x3650 M3 RAID驱动是IBM System x3650系列的阵列卡驱动程序，支持M3MR+1015设备。如果您正在使用此款阵列卡，请下载相应的驱动程序以确保最佳性能。该设备的信息如下：型号为IBM System x3650 7979I02，处理器类型为Xeon，基本类别为机架式服务器，具体配置请参考产品文档或联系技术支持获取更多信息。
     
  • LRTV: MR图像超分辨率论文代码
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    本项目提供了LRTV方法的代码实现，用于提升MR图像的分辨率。通过低秩张量分解技术，有效去除噪声并增强细节，适用于医学影像分析和诊断。 MRI图像超分辨率代码采用低秩全变分算法，相关论文发表于2015年的IEEE Transactions on Medical Imaging期刊。
     
  • Matlab FFT代码-MR-HRTF：简易的3D HRTF实现
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    Matlab FFT代码-MR-HRTF项目提供了一个简易的方法来实现三维头部相关传输函数(HRTF)，利用快速傅里叶变换(FFT)技术，适用于声学和音频工程领域。 在MATLAB环境中使用FFT代码实现一个简单的3D音头相关传递函数（HRTF）库。该HRTF滤波器可以用于模拟声音的发出方向，也就是说，在正确应用的情况下，即使闭上眼睛也能感知到声源的方向。此实现采用CIPIC数据库中的数据，并结合kiss_fft库提供的快速傅立叶变换代码来创建过滤器，提供易于使用的C接口。 待办事项：（暂无具体说明） 依赖关系： - Python3 - Scipy - Cmake 3.3或更高版本 - 支持C++11的编译器 准备阶段： 获取并处理数据： 从CIPIC网站下载HRTF数据，并将其保存在本地。使用generate_hrtf_database.py脚本将MATLAB中的原始CIPIC HRTF 数据转换为库可以使用的格式。 构建步骤： 创建一个名为build的新目录，然后进入该目录执行以下命令进行编译： ``` cmake .. make ``` 此代码是一个简单的HRTF实现，并不具备实时FFT、SIMD支持或在不同HRTFs之间插值的功能。它使用基于浮点数的采样混合方法，在跨越不同的HRTF边界时采用简单线性混合方式。 许可条款： 该库根据AGPLV3许可证授权，其中kiss_fft文件遵循BS许可证规定。
     
  • 基于MATLAB的图像显著性MR方法代码
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的图像显著性检测算法——标记响应（MR）方法。通过模拟人类视觉注意机制，该代码能够有效识别并突出显示图片中的重要区域。 图像显著性MATLAB代码：将需要检测的灰度图像放入test文件夹中，然后运行demo.m即可。
     
  • 多模医学图像融合的CT/MR MATLAB代码
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    这段MATLAB代码旨在实现多种医学影像（如CT和MRI）的高效融合技术，为医疗诊断提供更全面的信息支持。 多模医学图像融合的MATLAB代码采用小波融合法进行处理。这种方法对近似系数与细节系数分别应用不同的融合规则来实现图像的有效整合。
     
  • MATLAB典型环节代码-MR-丹普先生阻尼器
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    本资源提供了MATLAB代码用于模拟和分析丹普先生阻尼器在不同条件下的动态响应，适用于工程学生与研究人员进行振动控制的研究。 MATLAB典型代码减震器是由巴西巴拉那联邦理工大学（UTFPR）的研究实验室开发的。该大学位于巴西巴拉那州，是一所公立大学，在控制系统和自动化领域进行研究工作。Labcontrol的科学总监负责管理托管项目，其中一个项目名为“实验”，该项目在实验室测试平台上开展，并且收集的数据存储于GitHub存储库中。 `maincode.m` 是一个 MATLAB 脚本段落件，该脚本调用 Simulink 并生成仿真数据。此外，它还创建了包含从实验室测试平台获取的实时和模拟数据图的数字图像。如需更多关于实验数据的信息，请查阅相关的学术出版物。 为了使用这些代码和数据，您需要在计算机上安装 MATLAB 2017a 或更新版本，并解压缩 ZIP 文件（或克隆 GitHub 存储库）。将 `matlab-code/` 和 `data/` 文件夹添加到您的 MATLAB/Octave 路径中。例如，您可以使用“设置路径”对话框或者通过在命令窗口或启动脚本中运行 addpath 函数来完成此操作。 请确保您正在使用的MATLAB版本为2017a（或更新版本），因为较旧的版本可能会导致代码无法正常工作。
     
  • 小程序代码源程序
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    小程序代码源程序提供了一个平台，让用户可以获取和学习各种小程序的原始编码。它帮助开发者们优化现有功能并开发新的应用程序。 微信小程序源码主要用于给开发者按照教程一步步自己编写代码实现功能。