Development of the CAS-IBB single-particle microbeam for localized irradiation of living cells

A single-particle microbeam facility has been constructed at the Key Laboratory of Ion Beam Bioengineering (LIBB), Chinese Academy of Sciences (CAS). The system was designed to deliver a defined numbers of hydrogen ions, produced by a van de Graaff accelerator, in an energy range of 2.0-3.0 MeV, into an area smaller than that of the nucleus of an individual living cell. The beam is collimated by a borosilicate glass capillary that forms the beam-line exit. An integrated computer program recognizes the cells and locates them one by one over the microbeam exit for irradiation. We present technical details of the CAS-LIBB microbeam facility, particularly on the collimator, hardware, control program, as well as cell irradiation protocols available. Various factors contributing to the targeting and positioning precision are discussed along with accuracy measurement results.     

Stability and Accuracy Analysis for Taylor Series Numerical Method

The Taylor series numerical method (TSNM) is a time integration method for solving problems in structural dynamics. In this paper, a detailed analysis of the stability behavior and accuracy characteristics of this method is given. It is proven by a spectral decomposition method that TSNM is conditionally stable and belongs to the category of explicit time integration methods. By a similar analysis, the characteristic indicators of time integration methods, the percentage period elongation and the amplitude decay of TSNM, are derived in a closed form. The analysis plays an important role in implementing a procedure for automatic searching and finding convergence radii of TSNM. Finally, a linear single degree of freedom undamped system is analyzed to test the properties of the method.     

不同Alpha-Beta滤波算法的精度分析及改进

机动目标跟踪是雷达应用系统的一个重要组成部分,在机动目标跟踪中,目标的跟踪精度作为一项能够反映跟踪算法好坏的指标,是大部分人所关注的重点内容.通过对四种传统的Alpha-Beta滤波算法进行精度分析和比较,总结出四种算法的滤波特点,根据这些特点,改进得出了一种自适应Alpha-Beta滤波算法.该算法相对于传统的Alpha-Beta滤波算法来说,整体滤波效果是最优的,精度也是整体最高的.     

车用微小通道蒸发器一维仿真与试验

通过蒸发器制冷能力、通风阻力、蒸发器内阻一维仿真结果与试验值比较,发现制冷剂侧两相换热区、过热区、空气侧分别采用已有的换热关联式计算时,计算值与试验值吻合度较好,误差控制在5%以内.研究了百叶窗翅片的百叶窗开角、翅片间距、翅片高度以及扁管的通道宽度、通道数对蒸发器性能的影响.对蒸发器进行了结构优化,选取了一个综合性能最优的方案,使得通风阻力下降19%,蒸发器内阻下降8.4%,制冷能力提高130W.     

生态学实验真实性的追求——以有效性、准确性、精确性的考量为基础

 在传统科学实验中,较高的有效性、准确性、精确性与较高的真实性相对应。但在生态学实验中,情况有所不同,只有保证有效性,才能获得真实性。鉴此,应该努力保证实验过程中"测量的概念"涵盖,但不与来自"研究的概念"或"想象的概念"重叠,在确立生态学实验有效性的过程中测量真实事物。准确性与真实性相对应,但在生态学实验中,"真实"的参考值很难获取,甚至获取了也可能不太可靠,由此,提高仪器的技术性能,改进实验的操作流程,采取其他的方法如"空白值"试验,提高准确性以努力获得准确的结果,或者依赖相关的理论和经验分析,来定性地判断该生态学测量实验数据是否准确或者在多大程度上准确,就是必须的了。精确性与可靠性正相关,在生态学实验过程中,应该增加精确性,以保证可靠性,否则,即使获得了真实的实验结果,也可能因此精确性（可靠性）差而不被相信并不被接受;而且,一般地,对于不同类型的生态学实验,从数学模型,到数字的有机体,再到人工生命系统（宇宙实验）,最后到不受干扰或处理的自然系统,复杂性越来越大,精确性越来越小,真实性越来越差,据此,必须针对具体的研究案例,选择恰当的实验类型,权衡实验的精确性和真实性。     

基于动态组合残差修正的预测方法

本文建立了一种基于残差修正的组合预测方法,并基于该方法证明了针对多个单一的预测方法根据其在某个时间段的相对预测误差的大小选择组合选项可以进一步提高预测精度.提出了针对不同时间段可根据各种单项预测模型的相对预测误差的大小动态选取相对预测误差最小的两种模型构成组合残差来修正基本方法的预测误差,以提高预测精度.最后通过实际空调负荷预测对其进行了验证,结果表明这种动态组合残差修正的预测方法相对于基于多个固定单一预测方法的组合预测方法,可以进一步改善预测效果.     

含缓冲液的双水相体系相平衡的神经网络模型

针对含有[C4mim]Br和K3C6H5O7/H3C6H5O7的双水相体系在不同pH值的相平衡数据,建立神经网络模型对其进行了关联和预测,提出了隐含层节点数和误差控制值的二维寻优法,获得了较为满意的计算精度.与热力学方程对比显示,所建模型的精度与Wilson方程基本相当,优于NRTL方程.     

网络结构特征与链路预测算法关系研究

以美国航空网络、科学家合作网络和线虫新陈代谢网络等5种实际网络为例进行了综合实验,用结果数据定量化描述了同配系数、集聚系数和网络效率等网络结构特征参数,与基于局部信息和全局信息的两类链路预测方法结果之间的关系。通过对结果的分析,得到了网络同配系数为正且聚集系数大于阈值(约0.1)时适用基于局部信息的预测方法,否则适用基于全局信息的预测方法;以及集聚系数、网络效率与局部信息预测方法的结果成正比,与全局信息预测方法成反比等结论。这些结论为通过网络特征参数进行链路预测方法的选择提供了定量化的参考依据。     

低维显式语义空间下的语义关联度计算方法

语义关联度计算是数据科学中的一个关键性基础问题,在信息检索及自然语言处理等方面有着广泛的应用.针对ESA (Explicit Semantic Analysis)算法存在的局限性,提出一种显式语义特征选择算法,并构建低维语义空间.在此基础上,根据特征概念在Wikipedia中的映射信息,提出一种低维显式语义空间下的语义关联度计算方法.该方法解决了ESA算法在后续语义关联度计算过程中,因高维稀疏空间导致计算效果不够准确的问题.实验结果表明,与当前其他方法相比,该方法的计算结果在皮尔逊相关系数(P)及斯皮尔曼相关系数(S)上与人们的认知判断之间具有更好的一致性.     

Heterogeneous Forecast Adjustment

There is ample empirical evidence that expert‐adjusted model forecasts can be improved. One way to potential improvement concerns providing various forms of feedback to the sales forecasters. It is also often recognized that the experts (forecasters) might not constitute a homogeneous group. This paper provides a data‐based methodology to discern latent clusters of forecasters, and applies it to a fully new large database with data on expert‐adjusted forecasts, model forecasts and realizations. For the data at hand, two clusters can clearly be identified. Next, the consequences of having clusters are discussed. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.