tempRatio = range(boundary(:,1))/range(boundary(:,2));代码是什么意思

时间: 2023-09-08 18:04:55 浏览: 258
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Desktop.zip_periodic boundary_python_周期性边界_周期边界

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### 回答1： 这段代码是在 MATLAB 中使用的，假设 `boundary` 是一个 $n\times 2$ 的矩阵，其中第 $i$ 行表示第 $i$ 个特征的取值范围，第一列是该特征的最小值，第二列是该特征的最大值。则 `range(boundary(:,1))` 表示计算所有特征的最小值的范围，`range(boundary(:,2))` 表示计算所有特征的最大值的范围。`tempRatio` 即为所有特征最小值的范围与所有特征最大值的范围的比值。这个比值可以用来判断不同特征对模型的影响程度，若某个特征的取值范围较小，则其影响程度较小，需要对其进行特殊处理。 ### 回答2： 这段代码的意思是计算两列数据（boundary矩阵中的第一列和第二列）的范围比例。boundary矩阵是一个二维矩阵，其中包含多行两列的数据。函数range()用于计算向量或矩阵中数值的范围，即最大值减最小值。通过boundary(:,1)和boundary(:,2)分别取boundary矩阵中的第一列和第二列数据，并计算它们的范围。然后将第一列的范围除以第二列的范围，得到一个比例值，保存在变量tempRatio中。 换句话说，这段代码是用来比较boundary矩阵中的两列数据的变化范围，求出它们之间的比例。这个比例可以用于后续的计算或分析，以了解这两列数据之间的相关性或趋势。 ### 回答3： 这段代码的作用是计算两个向量的比例。 具体而言，代码中`boundary(:,1)`表示取`boundary`矩阵中的第一列向量，`boundary(:,2)`表示取`boundary`矩阵中的第二列向量。 `range`函数是计算向量的范围，即向量元素的最大值与最小值的差。所以`range(boundary(:,1))`表示计算第一列向量的范围，`range(boundary(:,2))`表示计算第二列向量的范围。 `/`代表除法运算，将第一列向量的范围除以第二列向量的范围，得到一个比例值。 最后，将这个比例值赋给变量`tempRatio`。 总的来说，这段代码的目的是计算`boundary`矩阵中第一列向量的范围与第二列向量的范围的比例，并将结果存储在`tempRatio`变量中。
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if max_ ~= 0 axes(handles.axes3) imshow(hsv_dilate); hold on; for iii=1:max_ boundary = B{iii}; tempRatio = range(boundary(:,1))/range(boundary(:,2)); if tempRatio < ratio*(1-bias) || tempRatio > ratio*(1+bias) selected = (L == iii); selected = ~selected; filter_hsv=filter_hsv.*selected; 代码的每一句是什么意思

这段代码是MATLAB语言的代码，下面是每一句的意思： 1. 如果max_（一个变量）不等于0，进入下一步操作。 2. 选择axes为handles.axes3（一个GUI界面中的一个控件）。 3. 显示hsv_dilate（一个变量），它是一张图像。...

for iii=1:max_ boundary = B{iii}; tempRatio = range(boundary(:,1))/range(boundary(:,2)); %和样本的标准长宽比进行对比，bias是偏移的百分比 if tempRatio < ratio*(1-bias) || tempRatio > ratio*(1+bias) %如果在范围内，也就是不符合要求，则更新filter_hsv这个mask。 selected = (L == iii); selected = ~selected; filter_hsv=filter_hsv.*selected; %画图，背景为灰，标记为橘红 plot(boundary(:,2), boundary(:,1),'m','LineWidth',2); else %画图，背景为灰，标记为绿 plot(boundary(:,2), boundary(:,1),'g','LineWidth',2); end end这段代码什么意思

这段代码是一个循环，循环次数是从1到max_。在循环中，首先获取B{iii}的边界信息和长宽比，然后将其与一个给定的长宽比范围进行比较。如果边界信息不在给定的范围内，则更新一个名为filter_hsv的掩模(mask)。如果在...

解释代码def calculate_n(x: float, y: float, boundary: int): n = (boundary - x) / y if n < 0: return 0 else: return int(n) + 1 def data_offset(x, iter_num, range: list): assert len(range) == 2, "range的长度应为2" assert range[0] < range[1], "range的第0项应小于第1项" if x < range[1] and x > range[0]: if iter_num != 0: if iter_num > 0: iter_time = calculate_n(x, iter_num, range[1]) elif iter_num < 0: iter_time = calculate_n(x, iter_num, range[0]) x = x + iter_num * iter_time return x else: return x else: return x

这段代码定义了两个函数，第一个函数calculate_n(x,y,boundary)用于计算x到边界boundary需要进行多少次y的迭代，如果计算出来需要迭代次数小于0则返回0，否则强制转换为整数返回。第二个函数data_offset(x,iter_num,...

分析以下代码并给出注释function plotDecisionBoundary(theta, X, y) % Plot Data plotData(X(:,2:3), y);%绘制样本点 hold on if size(X, 2) <= 3%输入数据为2维 % Only need 2 points to define a line, so choose two endpoints plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; % Calculate the decision boundary line plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1)); % Plot, and adjust axes for better viewing plot(plot_x, plot_y) % Legend, specific for the exercise legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary') axis([30, 100, 30, 100]) else % Here is the grid range u = linspace(-1, 1.5, 50); v = linspace(-1, 1.5, 50); z = zeros(length(u), length(v)); % Evaluate z = theta*x over the grid for i = 1:length(u) for j = 1:length(v) z(i,j) = mapFeature(u(i), v(j))*theta; end end z = z'; % important to transpose z before calling contour % Plot z = 0 % Notice you need to specify the range [0, 0] contour(u, v, z, [0, 0], 'LineWidth', 2) end hold off end

plotData(:,2:3), y); hold on if size(X, 2) <= 3 % 如果输入数据为2维 % 只需要2个点就能定义一条直线 plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2]; % 计算决策边界直线 plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2)....

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def boundary(pop, lb, ub): # 防止粒子跳出范围,除学习率之外 其他的都是整数 pop = [int(pop[i]) if i > 0 else pop[i] for i in range(len(lb))] for i in range(len(lb)): if pop[i] > ub[i] or pop[i] < lb[i]: if i == 0: pop[i] = (ub[i] - lb[i]) * np.random.rand() + lb[i] else: pop[i] = np.random.randint(lb[i], ub[i]) return pop

这是一个防止粒子跳出范围的函数，输入参数包括pop（一个列表，代表一个粒子的位置）、lb（一个列表，代表每个位置的下限）、ub（一个列表，代表每个位置的上限）。该函数会将pop中除了第一个元素（学习率）以外的...

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loss = torch.mean((u0 - (-1)) ** 2) + torch.mean((u1 - 1) ** 2) return loss def pde_loss(self, x, t): # Burgers方程损失 u = self.forward(x, t) u_x = torch.autograd.grad(u, x, grad_outputs=torch...

wuniansheliu-cpp.c: warning: line number out of range <built-in>: warning: line number out of range /usr/include/stdc-predef.h:1:7: warning: line number out of range wuniansheliu.c: In function ‘_boundary5’: wuniansheliu.c:9:14: error: macro "dirichlet" passed 2 arguments, but takes just 1 /home/lucy/basilisk/src/common.h:952: note: macro "dirichlet" defined here wuniansheliu.c:9:1: error: ‘dirichlet’ undeclared (first use in this function) wuniansheliu.c:9:1: note: each undeclared identifier is reported only once for each function it appears in wuniansheliu.c: In function ‘main’: wuniansheliu.c:7:7: error: incompatible types when assigning to type ‘scalar’ from type ‘double’ wuniansheliu.c: In function ‘_boundary5’: wuniansheliu.c:9:18: warning: control reaches end of non-void function [-Wreturn-type]

这个错误表明在代码中使用的dirichlet宏传递了2个参数，但实际上该宏只接受1个参数。请检查代码中是否有错误的宏使用。 2. 错误：‘dirichlet’ undeclared (first use in this function) 这个错误表示在代码...

from scipy import signal # 通过定义guassBlur来实现图像的高斯平滑，首先进行水平方向高斯卷积，然后进行垂直方向高斯卷积 def gaussBlur(image,sigma,H,W,_boundary='full',_fillvalue=0): gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 将灰度图像转换为二维数组 gray_array = np.reshape(gray, (gray.shape[0], gray.shape[1])) # 构建水平方向上的高斯卷积核 gaussKernel_x = cv2.getGaussianKernel(W,sigma,cv2.CV_64F) print(gaussKernel_x) # 转置 gaussKernel_x = np.transpose(gaussKernel_x) print(gaussKernel_x) # 图像矩阵与水平高斯核卷积 gaussBlur_x = signal.convolve2d(gray_array,gaussKernel_x,mode='same',boundary=_boundary, fillvalue=_fillvalue) # 构建垂直方向上的高斯卷积核 gaussBlur_y = cv2.getGaussianKernel(H,sigma,cv2.CV_64F) # 与垂直方向上的高斯核卷积核 gaussBlur_xy = signal.convolve2d(gaussBlur_x,gaussBlur_y,mode='same',boundary=_boundary, fillvalue=_fillvalue) return gaussBlur_xy image = cv2.imread('../Img/7418.jpeg') cv2.imshow('image',image) # 高斯平滑 blurImage = gaussBlur(image,5,10,10,'symm') # 对blurImage进行灰度级显示 blurImage = np.round(blurImage) blurImage = blurImage.astype(np.uint8) cv2.imshow('guassblur',blurImage) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()。怎么将高斯模糊输出彩色图像

在代码中，将彩色图像转换为灰度图像的代码是 gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)，因此需要将其修改为不转换为灰度图像的代码。同时，在进行高斯模糊时，需要对图像的每一个通道进行独立的卷积操作...

if __name__ == '__main__': # -------------Adjustable global parameters---------- n=512 # pixel number m=10 # number of time phases angle = 5 # #sample points = 360/angle on the boundary numOfAngles = int(180/angle) numOfContourPts = int(360/angle) labelID = 1 # 勾画的RS文件中第几个轮廓为GTV # path of the input data folder = 'E:\\MedData\\4DCT-202305\\' #patient = '0007921948' # 缺少时间信息 patient = '0000726380' # 病人的编号 # 呼吸曲线数据文件 vxpPath = folder+patient+'\\0000726380\\0000726380_20230420_143723.vxp' # Save the generated figures to the latex file path figPath = "D:\\HUNNU\\Research\\DMD\\4D-CT\\latex-DMD插值\\modify202305\\figure\\" # -------------Auto generated global parameters---------- # 每个dicom文件包含多少横截面 name = os.listdir(folder+patient+'\\0') cuts = [] for i in range(len(name)): if 'CT' in name[i][0:2]: cuts.append(i+1) cuts = np.array(cuts) # phase name times = np.linspace(0,90,10) # image pixel coordinate nums = np.linspace(0,n-1,n) x,y = np.meshgrid(nums,nums) # 输出dicom头文件信息 filename = folder+patient+'\\0\\CT.{}'.format(patient)+'.Image 1.dcm' print('CT dicom file information:') info = loadFileInformation(filename) # 像素之间的间距，包括列间距和行间距，单位mm SliceThickness = info['SliceThickness'] # Z轴的扫描分辨率，单位mm pixelSpace = info['pixelSpace'] # 一个像素所占的实际体积 pixelVol = float(pixelSpace[0])*float(pixelSpace[0])*float(SliceThickness) print('sliceThickness=',SliceThickness,' pixelSpace=',pixelSpace)

这段代码是一个 Python 脚本中的主函数部分。代码中定义了一些可调整的全局参数，例如像素数目、时间相位数目、采样点角度等。然后根据给定的病人信息和文件路径，读取 DICOM 文件并获取一些头文件信息，例如像素...

TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[16], line 31 29 a11 = (B2[0, 2] - B2[0, 1]) / 500 30 for i2 in np.arange(B2[0, 1], B2[0, 2] + a11, a11): ---> 31 f = interp1d(B2[0, :], B2[1, :], kind='cubic',bc_type=(1, 0)) 32 a12 = f(i2) 33 a13 = a12 TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'bc_type'该怎么办，安装流程是什么

您可以将其替换为 boundary 参数。 安装 scipy 库的步骤如下： 1. 打开终端或命令提示符。 2. 输入以下命令：pip install scipy，然后按回车键。 3. 等待安装完成。 如果您是在 Jupyter Notebook 中使用 ...

为什么还出现for line in boundary:这个错误

在修正后的代码中，我们使用了 range(len(boundary.coords) - 1) 来迭代处理多边形的每条边界线，然后对每条边界线进行扩展操作。 再次对之前的错误表示歉意，希望这个修正能够帮到你。如果还有其他问题，请随时...

修改代码： from pyecharts import options as optsfrom pyecharts.charts import Linefrom pyecharts.render import make_snapshotfrom snapshot_selenium import snapshot as driver# 读取数据with open("weather.csv", "r", encoding="utf-8") as f: data = f.readlines()[1:]# 处理数据dates = []high_temps = []low_temps = []for line in data: date, high_temp, low_temp, _ = line.strip().split(",") dates.append(date) high_temps.append(int(high_temp)) low_temps.append(int(low_temp))# 绘制动态折线图line = Line()for i in range(len(dates)): x_data = dates[:i+1] y_data1 = high_temps[:i+1] y_data2 = low_temps[:i+1] line.add_xaxis(x_data) line.add_yaxis("最高气温", y_data1, is_smooth=True) line.add_yaxis("最低气温", y_data2, is_smooth=True) line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="西安2022年气温变化动态折线图"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value", min_=min(low_temps)-5, max_=max(high_temps)+5)) line.render("weather.html") # 生成动态效果 make_snapshot(driver, line.render(), f"weather_{i}.png") 出现错误：'str' object has no attribute ‘append’

根据代码，可能是因为 data 列表中的某个元素没有正确地被拆分为多个值。 你可以在处理数据的 for 循环中打印出每行数据，以查看是否有错误。例如： for line in data: print(line) date, high_temp, ...

翻译这段程序并自行赋值调用：import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

for j in range(2): ix = range(N*j, N*(j+1)) t = np.linspace(j*3.12, (j+1)*3.12, N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta r = a*np.sin(4*t) + np.random.randn(N)*0.2 # radius X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), ...

指出下列代码中哪些是叶子节点import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets import make_classification def decision_tree_binning(x_value: np.ndarray, y_value: np.ndarray, max_bin=10) -> list: '''利用决策树获得最优分箱的边界值列表''' from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier( criterion='gini', # 选择“信息熵”或基尼系数 max_leaf_nodes=max_bin, # 最大叶子节点数 min_samples_leaf=0.05) # 叶子节点样本数量最小占比 clf.fit(x_value.reshape(-1, 1), y_value) # 训练决策树 # 绘图 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.tree import plot_tree plt.figure(figsize=(14, 12)) # 指定图片大小 plot_tree(clf) plt.show() # 根据决策树进行分箱 n_nodes = clf.tree_.node_count # 决策树节点 children_left = clf.tree_.children_left children_right = clf.tree_.children_right threshold = clf.tree_.threshold # 开始分箱 boundary = [] for i in range(n_nodes): if children_left[i] != children_right[i]: # 获得决策树节点上的划分边界值 boundary.append(threshold[i]) boundary.sort() min_x = x_value.min() max_x = x_value.max() # max_x = x_value.max() + 0.1 # +0.1是为了考虑后续groupby操作时，能包含特征最大值的样本 boundary = [min_x] + boundary + [max_x] return boundary if __name__ == '__main__': data_x, data_y = make_classification(n_samples=100, n_classes=2, n_features=20, n_informative=2, random_state=None) bin_result = decision_tree_binning(data_x[:, 0], data_y, max_bin=20) bin_value = pd.cut(data_x[:, 0], bin_result).codes # 分箱的结果

在决策树节点中，叶子节点是没有子节点的节点，因此在代码中没有子节点的节点就是叶子节点。根据代码分析，如果children_left[i] != children_right[i]，则表示当前节点不是叶子节点，否则就是叶子节点。因此，代码...

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![MATLAB多种群遗传算法优化](https://img-blog.csdnimg.cn/39452a76c45b4193b4d88d1be16b01f1.png) # 1. 遗传算法基础与MATLAB环境搭建 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是模拟生物进化过程的搜索启发式算法，它使用类似自然选择和遗传学的原理在潜在解空间中搜索最优解。在MATLAB中实现遗传算法需要先搭建合适的环境，设置工作路径，以及了解如何调用和使用遗传算法相关的函数和工具箱。 ## 1.1 遗传算法简介 遗传算法是一种全局优化算法，它的特点是不依赖于问题的梯度信息，适用于搜索复杂、多峰等难
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在Spring AOP中，如何实现一个环绕通知并在方法执行前后插入自定义逻辑？

在Spring AOP中，环绕通知（Around Advice）是一种强大的通知类型，它在方法执行前后提供完全的控制，允许开发者在目标方法执行前后插入自定义逻辑。要实现环绕通知，你需要创建一个实现`org.aopalliance.intercept.MethodInterceptor`接口的类，并重写`invoke`方法。 参考资源链接：[Spring AOP：前置、后置、环绕通知深度解析](https://wenku.csdn.net/doc/1tvftjguwg?spm=1055.2569.3001.10343) 下面是一个环绕通知的实现示例，我们将通过Spring配置启用这个
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Flutter状态管理新秀：sealed_flutter_bloc包整合seal_unions

资源摘要信息:"sealed_flutter_bloc是Flutter社区中一个新兴的状态管理工具，它的核心思想是通过集成sealed_unions库来实现更为严格和可预测的类型管理。在Flutter开发过程中，状态管理一直是一个关键且复杂的部分，sealed_flutter_bloc通过定义不可变的状态类型和清晰的转换逻辑，帮助开发者减少状态管理中的错误和增强代码的可维护性。" 知识点详解： 1. Flutter状态管理 Flutter作为Google开发的一个开源UI框架，主要用来构建跨平台的移动应用。在Flutter应用中，状态管理指的是控制界面如何响应用户操作以及后台数据变化的技术和实践。一个良好的状态管理方案应该能够提高代码的可读性、可维护性和可测试性。 2. sealed flutter bloc sealed flutter bloc是基于bloc（Business Logic Component）状态管理库的一个扩展，通过封装和简化状态管理逻辑，使得状态变化更加可控。Bloc库提供了一种在Flutter中实现反应式状态管理的方法，它依赖于事件（Events）和状态（States）的概念。 3. sealed_unions sealed_unions是一个Dart库，用于创建枚举类型的数据结构。在Flutter的状态管理中，状态（State）可以看作是一个枚举类型，它只有预定义的几个可能的值。通过sealed_unions，开发者可以创建不可变且完整的状态枚举，这有助于在编译时期就能确保所有可能的状态都已被考虑，从而减少运行时错误。 4. Union4Impl和扩展UnionNImpl 在给定的描述中，提到了扩展UnionNImpl，这可能是指sealed_unions库中的一个API。UnionNImpl是一个泛型类，它用于表示一个含有N个类型的状态容器。通过扩展UnionNImpl，开发者可以创建自己的状态类，例如在描述中出现的MyState类。这个类继承自Union4Impl，意味着它可以有四种不同的状态类型。 5. Dart编程语言 Dart是Flutter应用的编程语言，它是一种面向对象的、垃圾回收机制的编程语言。Dart的设计目标是可扩展性，它既适用于快速开发小型应用程序，也能够处理大型复杂项目。在Flutter状态管理中，Dart的强大类型系统是确保类型安全和状态不变性的重要基础。 6. Dart和Flutter的包（Package） Flutter包是Dart社区共享代码的主要方式，它们可以让开发者轻松地将第三方库集成到自己的项目中。sealed_flutter_bloc就是一个Dart/Flutter包，它通过封装了sealed_unions库，提供了一种更高级的状态管理实现方式。开发者可以通过包管理工具来安装、升级和管理项目依赖的Flutter包。 7. 代码示例解析 描述中提供的代码片段是MyState类的实现，它继承自Union4Impl类，并使用Quartet来定义四种可能的状态。MyState类中有两个工厂构造函数，一个用于创建初始状态（initial），另一个用于创建加载状态（loading）。这段代码展示了如何使用sealed flutter bloc来定义一个简单的状态管理结构，并通过构造函数来创建不同的状态实例。 总结来说，sealed_flutter_bloc通过集成sealed_unions提供了一种类型安全且结构清晰的状态管理方案。通过预定义的状态枚举和严格的状态转换规则，它能够帮助开发者构建更加健壮和易于维护的Flutter应用。这种状态管理方式尤其适用于中大型项目，能够有效避免运行时错误，提高代码的可读性和可维护性。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩