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基于物理信息神经网络(PINN)框架，使用Python、PyTorch实现高维变系数非线性偏微分方程的数值求解。以孤子行波解作为研究对象，构建网络损失函数，通过约束方程残差与初边界条件完成模型训练，实现行波、呼吸子等局域波解的演化仿真，输出动态演化图像与数值结果，对比解析解验证数值方案有效性。本人负

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通过数据预处理和信息提取，计算出居民日均各类食物的摄入情况，代码根据膳食标准建立了一套评分系统，结合critic和topsis来给个居民的膳食的总体情况进行了评分，并以此评分为依据，与生活习惯和人口学特征进行了相关性分析，建立慢性病与各因素的逻辑回归模型，最后使用k-means聚类方法区分不同健康状

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