Moving-average-wavelet

Moving-average-wavelet

Option-trading --- berpikir-luar-the-box
Option-trading-software
Pilihan kartu pos-bunga


Apa-adalah-hukuman-untuk-forex-trading-in-india Stock-trading-strategy-pdf Option-trading-tools-india Trend-trading-system-forex Untung-ke-main-forex Tantangan sistem perdagangan internasional

Website ini mendokumentasikan penelitian terbaru saya tentang sejarah analisis gas karbon dioksida. Pekerjaan saya telah diterbitkan oleh beberapa jurnal dan dipresentasikan pada pertemuan nasional dan internasional. Dalam literatur kita dapat menemukan lebih dari 200.000 data CO 2 yang diukur secara langsung sejak 1800 dari mana saya memperkirakan rata-rata latar belakang CO2 tahunan sejak 1826 sampai 1960, akhir pengukuran dengan metode kimia. IPCC lebih memilih rekonstruksi inti es. Kumpulan data baru ini mengungkapkan koherensi yang luar biasa dengan timeseries geofisika lainnya. Silahkan cek data, metode, stasiun dan literatur sejarah. Komentar dipersilahkan. Ara. 1 Atmosfer CO 2 tingkat latar belakang 1826 1960. Estimasi CO 2 MBL 1826- 1960 dari data pengukuran langsung (Beck 2009) garis hitam yang dihaluskan oleh filter Savitzky-Golay, rentang kesalahan perkiraan area abu-abu). Parameter Smoothing Golay. Lebar jendela bergerak: 5, pesanan: 2 melewati: 3. (gt 400 kertas, gt200 000 sampel mentah, gt 100 000 dipilih untuk estimasi MBL) tingkat latar belakang CO 2 dan suhu permukaan laut (SST) CO 2 dari tahun 1826 Sampai tahun 2008 menunjukkan korelasi yang sangat baik (r 0,719 dengan menggunakan data sejak 1870) terhadap SST global (Kaplan, KNMI), dengan lag CO 2 1 tahun di belakang SST dari korelasi silang (korelasi maksimum: 0,7204). Kuo dkk. 1990 turunan lag waktu 5 bulan dari data MLO saja dibanding suhu udara. Ara. 2. Tingkat latar belakang CO 2 tahunan dari tahun 1856 sampai 2008 dibandingkan dengan garis merah SST (Kaplan, KNMI), rekonstruksi CO 2 MBL dari tahun 1826 sampai 1959 (Beck 2010) CO 2 1960-2008: (Mauna Loa) garis biru, SST tahunan (Kaplan ) Dari suhu permukaan laut SST 1856-2003 Tingkat latar belakang CO 2 atau MBL (Marine Boundary Level) Tampaknya ada kebingungan tentang tingkat latar belakang CO 2 di atmosfer berbeda dengan level CO2 di dekat tanah. Konsentrasi latar belakang CO2 di atmosfer telah dipicu oleh C. Keeling sejak 1955 dan telah diukur olehnya sejak 1958 di observatorium Mauna Loa (Hawaii, ketinggian 4 km). Ini mewakili tingkat CO2 di troposfer yang lebih tinggi dan permukaan laut yang dekat (lapisan batas laut MBL) yang diukur di jaringan luas dunia oleh NOAA yang terdaftar di WDCGG. Di dekat permukaan, tingkat CO2 sangat dipengaruhi oleh sumber lokal, oleh karena itu konsentrasi mereka menunjukkan variasi yang besar terutama di benua-benua. Di atas permukaan laut penyerapan air memberikan SEAS kecil (variasi musiman). Profil CO 2 vertikal adalah kunci untuk memperkirakan tingkat latar belakang dari pengukuran di dekat tanah. Ini ditandai dengan fluktuasi musiman yang besar (SEAS) di dekat tanah di benua-benua di lingkungan yang tidak tercampur dengan baik dan variasi kecil di troposfer yang lebih tinggi atau di atas permukaan laut (MBL) di lingkungan yang beragam. Karena semua sumber CO 2 diasumsikan berasal dari litosfer, ada hubungan fisik dari tanah ke lapisan yang lebih tinggi. Ara. 1 menunjukkan sumber CO 2 global yang paling penting dan tenggelam di lapisan batas litosfer-atmosfir. Sumber antropogenik dan lainnya di bawah 1 dari total emisi sesuai IPCC IPCC 2007 telah dihilangkan. Di dalam atmosfir ada gradien CO 2 dengan konsentrasi agak rendah dan pencampuran yang lebih baik di troposfer yang lebih tinggi. Ara. 3 sumber CO 2 dan tenggelam di lapisan batas troposfer litosfer. 1: degassingabsorpsi laut, 2: fotosintesis, 3: respirasi, 4: degillon degenerasi degrat 5: pelapukan batu kapur, 6: oksidasi batubara permukaan, 7: degassing vulkanik dan degrating subduksi, 8: penyerapan curah hujan, 9: respirasi tanah. Fluks CO2 lt 1 dari total emisi (IPCC) dihilangkan. Kontroler global utama yang efektif untuk fluks CO 2 dalam sistem litosferat atmosfer adalah lautan (1) dan biomassa (2, 3, 9). Fitoplankton di lapisan permukaan lautan bertindak sebagai agen pengendali untuk CO2 yang terikat di laut 2. Jumlah fluks permukaan geologis CO 2 dari benua sangat diremehkan menurut Mrner dan Etiope 2002. Pelapisan kapur, oksidasi batubara permukaan dan non-vulkanik Degassing tidak dihitung secara rinci dalam siklus karbon IPCC. Juga fluks celupan di lautan belum dihitung. IPCC 2007. Sumber lokal dan sink mengontrol rasio pencampuran lokal. Mari kita lihat di stasiun kontinental khas yang jauh dari pengaruh manusia, Harvard Forest (AS), stasiun NOAA GlobalViewCO2 bagian dari jaringan WDCGG CO 2 global. Di dekat permukaan, parameter atmosfir diukur pada menara dengan jarak yang berbeda, NOAA telah diukur dari ketinggian 500 m sampai 8 km dengan pesawat terbang di lokasi tersebut. Dari lokasi pengambilan sampel NOAA Globalview-CO2 NOAA 2009, saya telah memilih gradien CO2 vertikal dari situs Harvard Forest sebagai contoh untuk lokasi kontinental yang khas dengan vegetasi pada garis lintang yang khas (lat 42,547N, lon -72,17E). Ara. 4 Profil vertikal CO2 (penyimpangan dari 0) di Harvard Forest (USA), lat 42,54N, lon -72,17E, diukur dengan pesawat terbang di ketinggian yang berbeda antara 500, 1500, 2500, 3500, 4500, 5500, 6500 dan 7500 M. (Data dari NOAA Globalview-CO2 2009) Gambar. 4 menunjukkan fluktuasi SEAS yang lebih besar di dekat tanah (500 m, 21,5975 ppm) dan variasi tingkat latar belakang yang lebih kecil pada ketinggian yang lebih tinggi (7500 m: 7,138 ppm). Rata-rata SEAS hampir identik dengan 500 m: 0, 0,099225 dan 7500 m: -0,00551667 (perbedaan 0,1047 ppm). Gambar 5 menunjukkan SEAS yang diukur dekat ground (29 m) di stasiun Harvard Forest USA (Ameriflux), sebuah stasiun kontinental khas dengan pengaruh vegetasi yang kuat. Harap dicatat variasi musiman yang besar dalam urutan 100 ppm sampai maksimum 500 ppm. Karena rata-rata tahunan SEAS dekat tanah sangat dekat dengan tingkat latar belakang di troposfer yang lebih tinggi, kita dapat menghitung dengan menggunakan metode regresi nonlinier sederhana tingkat CO 2 MBL sesuai dengan NOAA dalam akurasi sekitar 1. MBL rata-rata 1991-2007 (NOAA): 367,56 ppm CO 2-kecepatan-kecepatan-latar belakang pendekatan (CWBA) untuk 1991-2007 menghasilkan 372 ppm. Kesalahan: 1.19 (gambar 4) Kode Sumber Lanjutan. Com. Klik disini untuk mendownload. Iris setiap mata unik. Tidak ada dua iris yang sesuai dengan detail matematisnya - bahkan antara kembar dan kembar tiga identik atau antara mata kiri dan kanan yang sama. Berbeda dengan retina, bagaimanapun, terlihat jelas dari kejauhan, memungkinkan perolehan gambar yang mudah tanpa gangguan. Iris tetap stabil sepanjang masa, kecuali penyakit langka atau trauma. Pola acak iris sama dengan sebuah barcode quothuman yang kompleks, yang diciptakan oleh jaringan jaring kusut dan fitur lain yang terlihat. Proses pengenalan iris dimulai dengan perolehan gambar berbasis video yang menempatkan mata dan iris. Batas-batas pupil dan iris didefinisikan, oklusi kelopak mata dan refleksi specular didiskontokan, dan kualitas gambar ditentukan untuk diproses. Pola iris diproses dan dikodekan menjadi catatan (atau quotemplatequot), yang disimpan dan digunakan untuk pengenalan saat iris hidup disajikan untuk perbandingan. Setengah dari informasi yang ada dalam rekaman digital menggambarkan fitur iris, separuh rekaman lainnya mengendalikan perbandingan, menghilangkan refleksi specular, kelopak mata, bulu mata, dan lain-lain. Sistem biometrik memberikan identifikasi otomatis individu berdasarkan fitur unik. Atau karakteristik yang dimiliki oleh individu. Pengenalan irama dianggap sebagai sistem identifikasi biometrik yang paling andal dan akurat yang tersedia. Sebagian besar sistem pengenalan iris komersial menggunakan algoritma yang dipatenkan yang dikembangkan oleh Daugman, dan algoritma ini mampu menghasilkan tingkat pengenalan yang sempurna. Namun, hasil yang dipublikasikan biasanya diproduksi dalam kondisi yang menguntungkan, dan belum ada uji coba teknologi yang independen. Sistem pengenalan iris terdiri dari sistem segmentasi otomatis yang didasarkan pada transformasi Hough, dan mampu melokalisasi iris melingkar dan daerah pupil, meliputi kelopak mata dan bulu mata, dan pantulan. Daerah iris yang diekstraksi kemudian dinormalisasi menjadi blok persegi panjang dengan dimensi konstan untuk memperhitungkan inkonsistensi pencitraan. Akhirnya, data fase dari filter 1D Log-Gabor diekstraksi dan dihitung hingga empat tingkat untuk mengkodekan pola unik iris ke dalam template biometrik bit-wise. Jarak Hamming digunakan untuk klasifikasi templat iris, dan dua templat ditemukan cocok jika uji independensi statistik gagal. Sistem yang dilakukan dengan pengenalan sempurna pada seperangkat 75 gambar mata namun, tes pada gambar 624 lainnya menghasilkan false accept dan false reject rate masing-masing 0,005 dan 0,238. Oleh karena itu, pengenalan iris terbukti sebagai teknologi biometrik yang andal dan akurat. Ketentuan Indeks: iris, pengakuan, verifikasi, gabor, pengenal mata, pencocokan, verifikasi. Gambar 1. Iris image Sebuah kode sumber yang sederhana dan efektif untuk Iris Recognition. Kode ini didasarkan pada implementasi bagus Libor Maseks yang tersedia di sini. Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Source Code untuk Sistem Identifikasi Biometrik Berdasarkan Pola Iris. Sekolah Teknik Ilmu Komputer dan Perangkat Lunak, Universitas Western Australia, 2003. Implementasi kami dapat mempercepat proses pengenalan mengurangi waktu eksekusi program sekitar 94 (lebih dari 16 kali lebih cepat). Optimalisasi lebih lanjut tersedia berdasarkan permintaan. Semua tes dilakukan dengan CASIA Iris Image Database tersedia di cbsr.ia.ac.cnIrisDatabase.htm.Advanced Source Code. Com 31.10.2015 Kode sumber matlab untuk pengenalan biometrik telah diperbarui. Mengurangi biaya. Semua perangkat lunak dilengkapi dengan diskon besar, banyak kode ditawarkan secara gratis. Pertunjukan yang lebih baik. Beberapa bug kecil telah diperbaiki. Kemampuan perangkat lunak yang disempurnakan. Banyak kode telah diperbaiki dalam hal kecepatan dan manajemen memori. Ikuti kami di Twitter Ikuti kami di FaceBook Ikuti kami di YouTube Ikuti kami di LinkedIn Bantuan real-time. Hubungkan kami sekarang dengan tutorial video WhatsApp 393207214179. Perangkat lunak itu intuitif, mudah dipahami dan didokumentasikan dengan baik. Untuk sebagian besar kode, banyak tutorial video telah dipublikasikan di saluran YouTube kami. Kami juga mengembangkan software on-demand. Untuk pertanyaan silahkan email kami. Bergabunglah dengan kami21.06.2005 Sistem biometrik dapat dipandang sebagai sistem pengenalan pola yang terdiri dari tiga modul utama: modul sensor, modul ekstraksi fitur dan modul pencocokan fitur. Perancangan sistem semacam itu dipelajari dalam konteks banyak modalitas biometrik yang umum digunakan - sidik jari, wajah, ucapan, tangan, iris. Berbagai algoritma yang telah dikembangkan untuk masing-masing modalitas ini akan dipaparkan. 16.05.2006 Jaringan syaraf tiruan adalah kelompok neuron biologis yang saling terkait. Dalam penggunaan modern istilah ini juga bisa merujuk pada jaringan syaraf tiruan, yang merupakan neuron buatan. Dengan demikian, istilah Neural Network menentukan dua konsep yang berbeda: - Jaringan saraf biologis adalah pleksus neuron terhubung atau berfungsi secara fungsional di sistem saraf perifer atau sistem saraf pusat. - Di bidang neuroscience, paling sering mengacu pada sekelompok neuron dari sistem saraf yang sesuai untuk analisis laboratorium. Jaringan syaraf tiruan dirancang untuk memodelkan beberapa sifat jaringan saraf biologis, meskipun sebagian besar aplikasi bersifat teknis berlawanan dengan model kognitif. Jaringan saraf dibuat dari unit yang sering diasumsikan sederhana dalam arti bahwa negara mereka dapat digambarkan dengan nomor tunggal, nilai aktivasi mereka. Setiap unit menghasilkan sinyal output berdasarkan aktivasi. Unit terhubung satu sama lain secara khusus, masing-masing sambungan memiliki bobot individu (sekali lagi dijelaskan oleh satu nomor). Setiap unit mengirimkan nilai outputnya ke semua unit lain yang memiliki koneksi keluar. Melalui koneksi ini, output satu unit dapat mempengaruhi aktivasi unit lain. Unit yang menerima koneksi menghitung aktivasi dengan mengambil jumlah tertimbang dari sinyal input (yaitu mengalikan setiap sinyal masukan dengan bobot yang sesuai dengan koneksi tersebut dan menambahkan produk ini). Output ditentukan oleh fungsi aktivasi berdasarkan aktivasi ini (misalnya unit menghasilkan keluaran atau kebakaran jika aktivasi berada di atas nilai ambang batas). Jaringan belajar dengan mengubah bobot koneksi. Secara umum, jaringan syaraf tiruan terdiri dari kelompok atau kelompok neuron yang terhubung secara fisik atau berfungsi secara fungsional. Sebuah neuron tunggal dapat dihubungkan ke banyak neuron lain dan jumlah neuron dan koneksi dalam jaringan bisa sangat besar. Sambungan, yang disebut sinapsis biasanya terbentuk dari akson hingga dendrit, meskipun mikroskop dendrodentritik dan koneksi lainnya dimungkinkan. Terlepas dari sinyal listrik, ada bentuk sinyal lain yang muncul dari difusi neurotransmitter, yang memiliki efek pada sinyal listrik. Dengan demikian, seperti jaringan biologis lainnya, jaringan syaraf tiruan sangat kompleks. Sementara deskripsi rinci tentang sistem syaraf tampaknya tidak dapat dicapai, kemajuan dibuat untuk pemahaman mekanisme dasar yang lebih baik. Kecerdasan buatan dan pemodelan kognitif mencoba mensimulasikan beberapa sifat jaringan saraf. Sementara teknik yang sama, yang pertama memiliki tujuan untuk menyelesaikan tugas tertentu, sementara yang kedua bertujuan untuk membangun model matematis sistem saraf biologis. Di bidang kecerdasan buatan, jaringan syaraf tiruan telah berhasil diterapkan untuk pengenalan suara, analisis citra dan kontrol adaptif, untuk membangun agen perangkat lunak (di komputer dan video game) atau robot otonom. Sebagian besar jaringan syaraf tiruan yang digunakan saat ini untuk kecerdasan buatan didasarkan pada estimasi statistik, teori pengoptimalan dan pengendalian. Bidang pemodelan kognitif adalah pemodelan fisik atau matematis dari perilaku sistem saraf mulai dari tingkat saraf individu (misalnya memodelkan kurva respon spike neuron ke stimulus), melalui tingkat cluster saraf (misalnya memodelkan pelepasan dan efek dopamin Di ganglia basal) ke organisme lengkap (misalnya pemodelan perilaku respons organisme terhadap rangsangan). 11.06.2007 Algoritma genetika merupakan kelas teknik pencarian, adaptasi, dan pengoptimalan berdasarkan prinsip evolusi alami. Algoritma genetika dikembangkan oleh Belanda. Algoritma evolusioner lainnya mencakup strategi evolusi, pemrograman evolusioner, sistem klasifikasi, dan pemrograman genetika. Algoritma evolusioner mempertahankan populasi kandidat solusi dan mengevaluasi kualitas setiap kandidat solusi sesuai dengan fungsi kebugaran spesifik masalah, yang mendefinisikan lingkungan untuk evolusi. Calon solusi baru dibuat dengan memilih anggota populasi yang relatif sesuai dan menggabungkannya kembali melalui berbagai operator. Algoritma evolusioner spesifik dier dalam representasi solusi, mekanisme seleksi, dan rincian operator rekombinasi. Dalam algoritma genetika, kandidat solusi diwakili sebagai string karakter dari abjad (sering biner) yang diberikan. Dalam masalah tertentu, pemetaan antara struktur genetik dan ruang solusi asli harus dikembangkan, dan fungsi kebugaran harus didefinisikan. Fungsi kebugaran mengukur kualitas larutan yang sesuai dengan struktur genetik. Dalam masalah optimasi, fungsi fitness hanya menghitung nilai fungsi objektif. Dalam masalah lain, kebugaran dapat ditentukan oleh lingkungan koevolusi yang terdiri dari struktur genetik lainnya. Misalnya, seseorang dapat mempelajari sifat kesetimbangan dari masalah teori permainan dimana populasi strategi berevolusi dengan kebugaran setiap strategi yang didefinisikan sebagai hasil rata-rata terhadap anggota populasi lainnya. Algoritma genetik dimulai dengan populasi kandidat solusi yang dihasilkan secara acak. Generasi berikutnya diciptakan dengan menggabungkan kandidat yang menjanjikan. Rekombinasi melibatkan dua orang tua yang dipilih secara acak dari populasi, dengan probabilitas seleksi bias mendukung kandidat yang relatif bugar. Orang tua direkombinasi melalui operator crossover, yang membagi dua struktur genetik di lokasi yang dipilih secara acak, dan bergabung dengan sepotong dari setiap orang tua untuk menciptakan keturunan (sebagai perlindungan terhadap hilangnya keragaman genetik, mutasi acak kadang-kadang diperkenalkan ke dalam keturunan). Algoritma mengevaluasi kebugaran keturunan dan menggantikan salah satu anggota populasi yang relatif tidak layak. Struktur genetik baru diproduksi sampai generasi selesai. Generasi berturut-turut diciptakan dengan cara yang sama sampai kriteria penghentian yang didefinisikan dengan baik terpenuhi. Populasi akhir menyediakan koleksi calon solusi, satu atau lebih yang dapat diterapkan pada masalah asli. Meskipun algoritma evolusioner tidak dijamin untuk menemukan optimal global, mereka dapat menemukan solusi yang dapat diterima secara relatif cepat dalam berbagai masalah. Algoritma evolusioner telah diterapkan pada sejumlah besar masalah di bidang teknik, ilmu komputer, ilmu kognitif, ekonomi, ilmu manajemen, dan bidang lainnya. Jumlah aplikasi praktis telah meningkat dengan mantap, terutama sejak akhir 1980an. Aplikasi bisnis yang khas melibatkan perencanaan produksi, penjadwalan job shop, dan masalah kombinatorial yang sulit lainnya. Algoritma genetika juga telah diterapkan pada pertanyaan teoritis di pasar ekonomi, peramalan deret waktu, dan estimasi ekonometrik. Algoritma genetika berbasis string telah diterapkan untuk menemukan strategi penentuan waktu pasar berdasarkan data fundamental untuk pasar saham dan obligasi. 23.04.2006 Daftar bahasa pemrograman berbasis matriks: Scilab - Scilab adalah paket perangkat lunak ilmiah untuk perhitungan numerik yang menyediakan lingkungan komputasi terbuka yang kuat untuk aplikasi teknik dan ilmiah. Dikembangkan sejak tahun 1990 oleh para periset dari INRIA dan ENPC, sekarang dipelihara dan dikembangkan oleh Scilab Consortium sejak diluncurkan pada bulan Mei 2003. Proyek R untuk Statistical Computing - R adalah lingkungan perangkat lunak bebas untuk komputasi dan grafik statistik. Ini mengkompilasi dan berjalan di berbagai platform UNIX, Windows dan MacOS. Octave - Octave adalah bahasa tingkat tinggi, terutama ditujukan untuk perhitungan numerik. Ini menyediakan antarmuka baris perintah yang mudah digunakan untuk memecahkan masalah linier dan nonlinear secara numerik, dan untuk melakukan eksperimen numerik lainnya menggunakan bahasa yang sebagian besar kompatibel dengan Matlab. Ini juga bisa digunakan sebagai bahasa yang berorientasi batch. Python - Python adalah bahasa pemrograman berorientasi objek dinamis yang bisa digunakan untuk berbagai jenis pengembangan perangkat lunak. Ini menawarkan dukungan kuat untuk integrasi dengan bahasa dan alat lainnya, dilengkapi dengan perpustakaan standar yang luas, dan dapat dipelajari dalam beberapa hari. Banyak programmer Python melaporkan keuntungan produktivitas yang besar dan merasa bahasa tersebut mendorong pengembangan kode yang lebih berkualitas dan lebih mudah dipelihara.
Thomson-reuters-ifr-forex-watch
Stock-options-earn-income-social-security