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书籍（PDF） - 带有Python的高级定量经济学
1个正交预测及其应用5 1.1概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5 1.2关键定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 1.3正交投影定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 1.4正式基础。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 1.6回归方。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1.7正交化和分解。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 1.8练习。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18
pygraft：触手可及的合成模式和知识图的可配置生成
摘要。知识图（kgs）已成为突出的数据表示和管理范式。通常受到架构（例如，本体论）的基础，KGS不仅捕获了事实信息，而且捕获了上下文知识。在某些任务中，一些公斤将自己确立为标准基准。但是，最近的工作概述依靠有限的数据集集合不足以评估方法的概括能力。在一些数据敏感领域（例如教育或医学）中，对公共数据集的访问更加有限。为了纠正上述问题，我们释放了Pygraft，这是一种基于Python的工具，生成了高度定制的域 - 不可能的模式和KGS。合成的模式包含各种RDF和OWL构建体，而合成的KG则模仿了真实世界KGS的字符和规模。最终通过运行描述逻辑（dl）追求来确保生成资源的逻辑一致性。通过提供单个管道中同时产生模式和kg的方式，Pygraft的目的是赋予在基于图形的机器学习（ML）或更一般的KG处理等领域的基准新颖方法中生成更多样化的kgs。在基于图的ML中，这应该促进对模型性能和概括能力的更全面评估，从而超越了可用基准的有限收集。Pygraft可在以下网址提供：https：//github.com/nicolas-hbt/pygraft。
DIETERpy：内生可再生能源调度与投资评估工具的 Python 框架
DIETER 是一个开源电力部门模型，旨在分析未来可再生能源占比非常高的情况。它最大限度地降低了总体系统成本，包括各种发电的固定成本和可变成本、灵活性和部门耦合选项。在这里，我们介绍了 DIETERpy，它基于现有的模型版本，用通用代数建模系统 (GAMS) 编写，并使用 Python 框架对其进行了增强。这将 Python 在数据预处理和后处理方面的灵活性与 GAMS 中简单的代数公式和高效求解器的使用相结合。DIETERpy 还提供了基于浏览器的图形用户界面。新框架旨在易于访问，因为它使用户能够运行模型、更改其配置并定义许多场景，而无需深入了解 GAMS。代码、数据和手册在公共存储库中提供，并根据许可提供透明度和可重复性。© 2021 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY 许可 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ) 开放获取的文章。
成功在金字塔市场底部有利可图的策略
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BioPyC，一个用于离线脑电图和生理信号分类的开源 Python 工具箱
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 的研究变得更加民主，使用基于脑电图 (EEG) 的 BCI 的实验急剧增加。协议设计的多样性和对生理计算日益增长的兴趣要求同时改进 EEG 信号和生物信号（如皮肤电活动 (EDA)、心率 (HR) 或呼吸）的处理和分类。如果一些基于 EEG 的分析工具已经可用于许多在线 BCI 平台（例如 BCI2000 或 OpenViBE），那么在线使用算法之前，执行离线分析以设计、选择、调整、验证和测试算法仍然至关重要。此外，研究和比较这些算法通常需要编程、信号处理和机器学习方面的专业知识，而许多 BCI 研究人员来自其他背景，对这些技能的培训有限或没有培训。最后，现有的 BCI 工具箱专注于 EEG 和其他脑信号，但通常不包括其他生物信号的处理工具。因此，在本文中，我们描述了 BioPyC，这是一个免费、开源且易于使用的 Python 平台，用于离线 EEG 和生物信号处理和分类。基于直观且引导良好的图形界面，四个主要模块允许用户遵循 BCI 过程的标准步骤，而无需任何编程技能：（1）读取不同的神经生理信号数据格式，（2）过滤和表示 EEG 和生物信号，（3）对它们进行分类，以及（4）可视化并对结果进行统计测试。我们在四项研究中说明了 BioPyC 的使用，即根据 EEG 信号对心理任务、认知工作量、情绪和注意力状态进行分类。
甲烷摩托杆菌的质量和锥虫杆菌Piscolens共生说明了Transkingdom Symbiosis
摘要：在口服微生物毒素中，甲烷抗素的质量（M. assiliense）的研究次数少于良好的特征和培养的甲烷素甲烷素的Oralis和甲烷抗素的甲烷素化剂。M. assiliense与不同的口服病理相关，并与一种严重的牙周炎中与Synergistetes细菌Permidobacter Piscolens（P. piscolens）共隔离。在这里，报道另外两个坏死性纸浆病例，有机会表征两个共培养的M. assiliense分离株，均为P. piscolens，均为p. piscolens，为非运动，1-2- µ m长，0.6-0.8- µm-m-m宽gram-lam-wide gram-strosity coccobaccilli，它们在420 nmms中自动燃料。两个整个基因组序列具有31.3％的GC含量，无间隙为1,834,388-Base Pair染色体，表现为85.9％的编码率，编码甲酸甲酸盐脱氢酶，促进M. assiliense M. assiliense M. assiliense M. assiliense生长，而无需GG培养基中的氢。这些数据为理解与P. piscolens及其在口腔病理中的作用的共生性，跨性别的关联铺平了道路。
芘包覆过渡金属二硫化物以防止光氧化和环境老化
摘要：过渡金属二硫化物 (TMD) 的环境降解是一系列应用中的一个关键绊脚石。我们展示了一种简单的一锅非共价芘涂层工艺，可保护 TMD 免受光诱导氧化和环境老化。芘以非共价方式固定在剥离的 MoS 2 和 WS 2 的基面上。通过电子吸收和荧光发射光谱评估 TMD / 芘的光学特性。高分辨率扫描透射电子显微镜结合电子能量损失光谱证实了广泛的芘表面覆盖，密度泛函理论计算表明 TMD 表面上有约 2-3 层的强结合稳定平行堆叠芘覆盖。在环境条件下以 0.9 mW / 4 µ m 2 照射时，对剥离的 TMD 进行拉曼光谱分析，结果显示由于 Mo 和 W 的氧化状态而产生新的强拉曼谱带。但值得注意的是，在相同的暴露条件下，TMD / 芘保持不受影响。目前的发现表明，在 MoS 2 和 WS 2 上物理吸附的芘可充当环境屏障，防止 TMD 中由水分、空气和激光照射催化的氧化表面反应。拉曼光谱证实，在环境条件下储存两年的混合材料在结构上保持不变，证实了芘不仅可以阻止氧化，还可以抑制老化，具有有益作用。
pyforestscan：用于计算LIDAR POINT CLOIN DATA
pyforestscan是一个开源python库，旨在根据光检测和范围（LIDAR）点云数据计算森林结构指标。它计算了关键的生态指标，例如树叶高度多样性（FHD），植物面积密度（PAD），冠层高度，植物面积指数（PAI）和数字地形模型（DTMS），有效地处理大型激光雷达数据集，并支持包括输入格式，包括输入格式，包括Entwine Point Tile（ept）形式（ETT）形式（Mannning）和2024.24和202。文件。除了指标计算外，该库还支持Geotiff输出的产生，并与地理空间库（如Point Cloud Data Abstraction库（PDAL）（PDAL））集成（Butler等，2021，2024），使其成为用于森林，碳核算和生态研究的宝贵工具。