代谢网络进化过程中拓扑结构与功能之间的关联

代谢网络进化过程中酶的拓扑连接与它们的功能之间具有怎样的关联呢? 这种关联在亲缘关系较近的物种间是否具有一定的相似性呢? 以叶绿体和其内共生祖先蓝藻(Synechococcus sp. WH8102, syw)的代谢网络为对象, 以大肠杆菌、拟南芥和红藻的代谢网络作为对照,研究酶的连接度与其功能之间的关联. 结果表明, 各个物种中不同代谢通路和性质分类(EC)的酶都具有不同的平均连接度, 但是同一代谢通路或性质分类的酶在叶绿体和蓝藻syw中显示非常相似的连接度. 另外, 叶绿体与蓝藻syw之间的保守模块, 如氨基酸代谢等, 具有明显更高的平均连接度. 而且, 叶绿体和蓝藻中的同工酶都比其他酶具有更高的连接度, 对应基础类代谢通路, 并存于二者之间的保守模块中. 因此, 尽管内共生过程中叶绿体代谢组发生了较大的重组, 但是网络拓扑结构与功能间的关联仍然与其祖先细菌蓝藻非常相似, 说明这种关联可能用于衡量进化过程中物种间亲缘关系远近的程度.     

事件关联技术在移动网络管理中的研究与应用

为了处理海量告警信息,事件关联技术在网络管理系统中起着不可替代的作用.分析了移动网络管理中故障管理所面临的问题,应用CORBA技术,设计了一种移动网络全网告警相关性分析系统的体系结构,并对其中数据源平面、数据存储平面、逻辑平面的功能结构进行了分析.     

信任--成功构建虚拟团队的基础

为了说明信任是成功构建虚拟团队的基础 ,深入地分析和探讨了虚拟团队信任的涵义、信任的表现形式、信任的作用机制、信任的来源 ,以及领导者如何通过正式的组织结构 (硬环境 )和非正式的组织文化 (软环境 )建立和维系信任 ;说明了虚拟团队理论的出现为研究企业特别是中小企业的发展和技术创新提供了一个良好的契机 ,信息革命为虚拟团队理论的应用提供了广阔的空间     

基于旋转降维的高速隐身目标检测算法

高速隐身目标严重压缩了防空导弹雷达导引头的探测威力,尤其限制了线性调频波形在末制导过程中的应用,时频二维高分辨的检测优势被部分削弱。针对此问题,提出一种基于旋转降维的脉冲多普勒雷达主动导引头长时间积累算法,用于导引头对高速隐身目标的检测。该算法通过旋转变换,将回波信号矩阵中距离与速度的耦合去除,使得变换后矩阵在行、列方向相互独立,同时矩阵维度得到降低。对变换后的矩阵作傅里叶变换,得到峰值所对应的弹目相对速度,并对回波信号矩阵进行补偿。仿真条件下,此算法可以将导引头的截获灵敏度大大提高。     

隐喻机制下二语词汇习得路径探究

隐喻是语言的重要属性，是人类认知和思维的基本方式，在二语词汇习得中发挥着重要作用，是学习者成功实现二语习得的基础和前提。然而，目前的研究仍多停留在隐喻机制对二语词汇习得积极作用的理论方面的探讨，尚未就隐喻理论下二语词汇习得的实践路径进行较全面的分析，对具体词汇习得路径的研究仍有待突破。对隐喻机制作用下二语词汇习得具体过程和特点的分析，将对中国学习者二语词汇认知系统的成功建构有着积极的促进作用，并将对二语词汇教学实践及相关理论研究有着重要的参考价值。     

浅谈医疗机构建设项目竣工环境保护验收监测

随着我国社会经济的发展,各地高度重视医疗机构基础设施建设。医疗机构运行过程中产的"三废"如不妥善处理,容易造成环境污染和纠纷。根据相关标准、技术规范,结合工作经验,对医疗机构建设项目竣工环境保护验收监测作简要分析,对出现问题提出解决方法。     

高淬透性硼微合金化特厚板钢成分优化设计

海洋工程用特厚板钢通常要求具有良好的淬透性，合理设计此类钢化学成分是改善其淬透性的主要方法之一。传统钢成分设计大多以实验为主，耗费巨大。本文以热力学计算软件Thermo-Calc和材料性能计算软件JMatPro为工具，采用计算、预测与实验相结合的研究模式，对含B微合金化特厚板钢进行成分优化，以期获得高淬透性能。使用Thermo-Calc计算了B微合金化钢的热力学平衡析出相。通过对析出相的析出温度、析出量及相间关系分析，阐述了此类钢的成分设计原则，给出了可获得高淬透性的B微合金化钢的设计成分。采用JMatPro对设计钢淬透性进行预测，预测结果很好地说明了设计钢成分的合理性。经过淬透性实验和化学相分析，进一步肯定了优化设计结果。理论计算与实验结果表明高铝含量有利于改善硼微合金化钢淬透性。     

有界滞量RFDE的逼近解与Hermite问题的逼近解

以函数逼近方法对 RFDE 的数值解法及解的逼近性质进行初步探讨,得出几个有意义的定理,并讨论了 Hermite 问题的逼近解。     

Cauchy型积分高阶导数公式的一个证明的注记

Ｃａｕｃｈｙ型积分高阶导数公式的一个证明的注记王卓（数学系）在现行复变函数论教材中，Ｃａｕｃｈｙ型积分的高阶导数公式一般都不证明，最多仅仅指出证明的方法：数学归纳法，如文［１］，而用数学归纳法证明比较繁，文［２］介绍了一种较简单的方法，其中证明函数Ｆ...     

调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法

针对信息增益和信息增益率对属性取值数的偏好,提出了一种调和平均优化选择划分属性的决策树改进算法.首先计算候选划分属性的信息增益,找出信息增益高于平均水平的属性,然后分别计算这些属性的信息增益率和信息增益的调和平均值,从中筛选调和平均值最大的属性,建立分支决策,并用递归方法建立决策树.通过4份不同规模数据实验,利用信息增益、信息增益率、GINI指数以及该文提出的方法作为属性划分的标准,分别考察其准确性在训练集、测试集、10次10折交叉验证(或5次5折交叉验证),以及其平均值.实验结果表明:该方法准确性较好、运行时间较短,具有一定程度的优越性.