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pybci：用于脑部计算机接口的Python软件包（BCI ...
PYBCI设计为轻巧且用户友好，强调快速自定义，并与实验室流层（LSL）无缝集成以进行数据采集和标签（Kothe等，2023）。该平台包括Pytorch（Paszke等，2019），Tensorflow（Abadi等，2015）和Scikit-Learn（Pedregosa等，2011），以及特征提取工具，以及诸如Antropy（Vallat，2023），Numpy（Olippy（Olipean），AlipeN（Quirane），以及2006年，2006年，。 ）。 这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。 尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。。 ）。这种集成使用户可以更多地专注于他们的研究，而不是软件开发。尽管将与其他软件解决方案进行详细比较，但在“现场状态”部分中，Pybci通过强调易用性和技术集成而与众不同。
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1个计算机应用主人，1 Sanketika Vidhya Parishad工程学院，Visakhapatnam，印度摘要：使用磁共振图像检测脑肿瘤对于现代医学成像研究很难。（MRI）。专家通常使用MRI图像来创建人体软组织的图像。代替手术，用于分析人体器官。图像分割对于检测脑肿瘤是必需的。出于这个原因，大脑分为两个单独的区域。这被认为是在寻找脑肿瘤的过程中最关键但具有挑战性的步骤之一。因此，在要求计算机进行正确诊断之前，精确地分割MRI图片至关重要。以前，创建了多种算法，用于利用各种仪器和方法的MRI图像进行分割。在这项工作中，对使用MRI图像分割鉴定脑肿瘤的方法和程序进行了详尽的审查。最后，该报告为未来的趋势提供了关于大脑图片细分和肿瘤识别的更复杂研究调查的途径，最后在简洁的讨论中。索引 - 脑肿瘤，磁共振图像（MRI），医学成像，图像分割，软组织，手术，人体器官，算法，方法，研究研究
流行病建模中用于机器学习的Python库
epilearn是一种用于建模，模拟和分析流行数据的Python工具包。尽管存在几个软件包也涉及流行病建模，但它们通常仅限于机械模型或传统统计工具。随着机器学习的继续塑造世界，这些包装与最新模型之间的差距变得更大。为了弥合差距并激发了流行病模型中的创新研究，Epilearn不仅为基于机器学习的流行模型提供了支持，而且还包含了用于分析流行病数据的全面工具，例如仿真，可视化，传输等。为了方便流行病学家和数据科学家，我们为在两个任务上培训和评估流行模型提供了一个统一的框架：预测和源检测。为了促进新型号的开发，EpiLearn遵循模块化设计，使其灵活且易于使用。在Ad-Condition中，还开发了一个交互式Web应用程序，以可视化现实世界或模拟流行数据。我们的包裹可在https://github.com/emory-melody/epilearn上找到。
cfr（V2024.1.26）：气候领域的Python软件包...
摘要。气候场重建（CFR）是指从一系列偏置的古气候代理数据集中的时空气候场（例如表面温度）的估计。这种重建可以在气候动态上提供丰富的信息，并提供气候模型的样本验证。然而，大多数CFR工作流是复杂且耗时的，因为它们涉及（i）对代理记录，气候模型仿真和工具观察的预先处理； （ii）应用一种或多种实施方法； （iii）重建结果的分析和可视化。从历史上看，这个过程缺乏透明度和可及性，限制了非专家的可重复性和实验。本文介绍了一个名为CFR的开源和面向对象的Python软件包，旨在使CFR工作易于理解和进行，从而使气候学家摆脱技术细节并促进效率和可重现的研究。cfr为常见的CFR任务提供了对用户友好的实用程序，例如代理和气候数据分析和可视化，代理系统建模以及用于多种重新构造方法的模块化工作流，从而在同一框架内实现方法论对比。包装包含广泛的申请程序接口（API）的文档，以及越来越多的教程笔记 - 说明其用法的书籍。为例，我们使用第2K温度数据库提出了两个CFR驱动的重建实验，该数据库应用了上次千年重新分析（LMR）古气候数据同化（PDA）框架
NeuroPycon：一个用于快速多...的开源 Python 工具箱
近年来，神经科学领域出现了大量可重复研究的趋势。不幸的是，这一努力往往受到所用工具种类繁多、项目特定的自定义代码以及难以跟踪所有用户定义参数的挑战。NeuroPycon 是一个开源多模态脑数据分析工具包，它提供基于 Python 的模板管道，用于 MEG、EEG、功能和解剖 MRI 数据的高级多处理，重点是连接性和图论分析。重要的是，它提供可共享的参数文件，以方便复制所有分析步骤。NeuroPycon 基于 NiPype 框架，该框架通过将许多常用的神经成像软件工具包装到一个通用的 Python 环境中来促进数据分析。换句话说，NeuroPycon 并不是一个拥有自己脑信号处理标准算法实现的脑成像软件，而是将现有包（用 Python、Matlab 或其他语言编写）无缝集成到一个统一的 Python 框架中。重要的是，由于 NiPype 提供的多线程处理和计算效率，NeuroPycon 提供了一种快速并行处理的简单选项，这在处理大量多维脑数据时至关重要。此外，其灵活的设计允许用户通过将不同的节点相互连接来轻松配置图形分析管道。每个节点可以是 Python 包装的模块、用户定义的函数或成熟的工具（例如用于 MEG 分析的 MNE-Python、用于图论指标的 Rada 工具等）。最后但并非最不重要的一点是，使用 NeuroPycon 参数文件完整描述任何管道的能力是可重复性的重要特性，因为它们可以共享并用于他人轻松复制。NeuroPycon 的当前实现包含两个互补的包：第一个称为 ephypype，包括用于电生理分析的管道和用于动态管道创建的命令行界面。目前的实现允许 MEG/EEG 数据导入、预处理和清理，通过自动去除眼部和心脏伪影，以及传感器或源级连接分析。第二个包称为 graphpype，旨在通过各种图论指标（包括模块化分区）研究功能连接。本文介绍了该工具包的理念、架构和功能，并通过交互式笔记本提供了说明性示例。NeuroPycon 可通过 github（https://github.com/neuropycon）下载，两个主要包均在线记录（https://neuropycon.github.io/ephypype/index.html 和 https://neuropycon.github.io/graph pype/index.html）。未来的发展包括多模态数据融合（例如 MEG 和 fMRI 或颅内 EEG 和 fMRI）。我们希望 NeuroPycon 的发布能够吸引更多用户和新的贡献者，并且
python机器学习用于储层石油工程
Python Web-Based Dashboarding Libraries: Streamlit Dash (Plotly) Panel (Anaconda) Production Analysis Dashboards Core & PVT Data Dashboards Case Studies and Examples Streamlit Library Designing Dynamic Python Applications with Streamlit Interactive Web Applications & Dashborads Streamlit Layout Features State Management and Dynamic Interactions with Streamlit Useful Tools for Efficient Coding Setting Up Your Development Environment: python编程基础知识动手实践的Anaconda分发介绍：使用Jupyter笔记本可视化和呈现数据见解的Python基础知识人工神经网络：定义，体系结构，类型，培训和验证。Python项目1：创建用于节点分析和垂直升力性能（VLP）计算机器学习项目2：钻井数据优化
物联网和Python编程的基础知识DSE（...
实践（要执行的五个）：1。使用Raspberry Pi到接口LED/蜂鸣器，并在每2秒钟后编写一个程序以打开LED 1秒。2。使用Raspberry Pi到接口按钮/数字传感器（IR/LDR），并在按下按钮或传感器检测时编写一个程序以打开LED。3。使用Raspberry Pi到接口DHT11传感器，并编写一个程序以打印温度和湿度读数。4。使用Raspberry Pi接口蓝牙，然后使用蓝牙编写一个程序将传感器数据发送到智能手机。5。使用Raspberry Pi接口蓝牙，并在使用蓝牙从智能手机接收“ 1”/“ 0”时编写一个程序以打开/关闭LED。6。在Raspberry Pi上编写一个程序，以将温度数据发布到MQTT代理。7。在Raspberry Pi上编写一个程序，以订阅MQTT经纪人以获取温度数据并打印
DTC-SAP-333机器学习与人工智能与Python
• Module 1: Introduction to Artificial Intelligence • Module 2: Python for AI • Module 3: Search and Problem-Solving in AI • Module 4: Machine Learning Basics • Module 5: Supervised Learning Algorithms • Module 6: Unsupervised Learning Algorithms • Module 7: Introduction to Neural Networks and Deep Learning • Module 8: Natural Language Processing (NLP) • Module 9: Computer Vision • Module 10: AI的道德和社会影响•模块11：最终项目和演示
使用OpenCV和Python
最后一年的学生，计算机工程系米高梅工程技术学院，印度新孟买摘要：火灾检测对于保护生命和财产至关重要。本项目提出了使用OpenCV和Python的实时火灾检测系统。它利用计算机视觉技术来分析视频源是火或烟雾的迹象。关键步骤包括使用机器学习算法（例如支持向量机或卷积神经网络）的预处理，特征提取和分类。检测后，系统会触发警报或通知当局等警报。提供具有成本效益和高效的监控，该系统可提高住宅，工业和森林环境的安全性。利用OpenCV的功能，它代表了一种有前途的火灾检测方法，以利用计算机视觉和机器学习的力量