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1.
针对基于标记分布学习的多重多元回归模型不能生成和人脸老化趋势一致标记分布的问题,提出自适应多重多元回归的人脸年龄估计方法.在为不同年龄生成具有适合标准差的离散高斯分布的基础上,采用偏最小二乘模型并有效地利用邻近年龄的人脸老化信息进行年龄估计.在MORPH人脸数据库上的对比实验结果表明,该文的人脸年龄估计模型具有更好的性能. 相似文献
2.
研究议论文作者应用第一人称标记I在文中构建作者身份的频率和强度,主要涉及三种类型标记I:自传型、情感型和介入型(后二者为作者型标记I的子类)。基于定量和定性分析,对比研究了三类语料库中标记I的使用频率以及在三类语料库中标记I的比例分配。三类语料库的议论文作者分别是英语本族语学生、英语本族语专业作者和中国学生。结果显示,来自不同语料库的作者使用标记I的差异明显。该研究为改进写作教学提供了依据,对学生在写作时恰当使用标记I来表现自己的作者身份是十分有用的。 相似文献
3.
4.
5.
氟-18正电子发射断层显像是建立在放射性核素示踪技术基础上的无创成像技术,可体外无损伤、定量、动态地在分子水平上观察人体内的药物分布,病灶的早期诊断和早期治疗是提高生存率和改善愈后与生活质量的关键,而氟-18正电子发射断层显像剂的标记合成是重要的前提条件.本文分类介绍了常用的氟-18标记的显像剂的制备方法.氟-18放射性标记的主要方法有:磺酸酯类亲核取代反应、季铵盐类亲核取代反应、卤交换反应、click反应、脱硝氟代反应等.氟-18正电子发射断层显像剂选择合适的标记方法可以提高其放化产率,更适合其在临床的应用推广. 相似文献
6.
用微卫星技术研究珠江流域三个野生大眼鳜群体的遗传多样性 总被引:1,自引:0,他引:1
采用微卫星标记技术,探讨了广西右江、左江及红水河三江段野生大眼鳜群体的遗传多样性。采用生物信息学方法,自主开发了4对大眼鳜微卫星DNA引物,此外,还从28对鳜属微卫星通用引物中筛选出15对,19对标记均表现为高度多态性。对32尾右江(YJ)、35尾左江(ZJ)及36尾红水河(HSH)三地理群体野生大眼鳜进行遗传多样性分析,总群体的固定指数Fix范围为0.001 4~1.000,表明19个位点在总群体内表现为杂合子缺失,其对环境的应对能力有所下降。遗传参数统计结果表明,总群体观测等位基因数(Na=19.4737)、香农指数(I=2.399 8)、平均杂合度(Ave Het=0.720 6)、多态信息含量(0.447PIC0.947)均显示:在哈温平衡下,大眼鳜3群体遗传多样性丰富;但3群体遗传多样性存在差异,红水河群体的遗传多样性比左江群体、右江群体的遗传多样性丰富,左江和右江群体的遗传多样性水平较为接近。群体间遗传分化水平较大(0.15群体间近交系数Fst=0.153 90.25),15.39%的遗传变异来自于群体间,84.61%的遗传变异来自于群体内,群体内近交系数Fis为0.576 1,各座位的基因流Nm分布范围较广(0.147 4~8.909 1),平均Nm值为1.374 5,表明3群体间属于中等遗传分化水平,基因流基本顺畅,群体内的近交系数较高,容易引起遗传结构的变化。基于Nei's遗传距离的聚类分析显示左江群体与右江群体首先聚为一支,再与红水河聚为一支,符合其在地理位置上的关系。 相似文献
7.
根据抗条纹叶枯病品种"秀水123"与易感品种"日本晴"抗条纹叶枯病基因qSTV11~(KAS)在距离起始密码子第一个脱氧核苷酸+640处的差异,建立了一种能够更便于区分qSTV11~(KAS)基因型的CAPS(BtgⅠ)分子标记及检测方法,并对23种香型水稻的qSTV11~(KAS)基因进行调查分析.结果表明,CAPS(BtgⅠ)分子标记可以用来区别水稻是否含有抗条纹叶枯病基因qSTV11~(KAS)及基因型;在检测的23种香稻中,仅有"中香1号"、"青香软粳"和"泰国香稻"3种水稻含有与"秀水123"相同的qSTV11~(KAS)抗性基因.本研究为今后分子标记辅助选育抗条纹叶枯病香型水稻新品种和筛选条纹叶枯病新的抗性基因资源应用奠定了基础. 相似文献
8.
基于蛋白质组学策略结合18O标记技术,分析人血清白蛋白糖基化程度的糖尿病生物标志物筛选模型.基于HPLC-ESI/TOF MS的检测方法,筛选对葡萄糖敏感的人血清白蛋白酶切肽段.建立糖尿病监测及早期预警肽类生物标志物筛选模型,初步筛选出11个潜在的糖尿病早期诊断生物标志物. 相似文献
9.
哪里有话语,哪里就有意识形态。文学作为一种特殊的艺术话语,不可避免地具有意识形态性质。鲜明的、符合时代要求的意识形态意识在白族作家张长的小说《空谷兰》中,始终是占主导地位的叙述力量,它影响了张长对叙述标记及其内涵的设计,促成了小说"架桥"意象及其内涵的设置,并决定了小说最后的结局。正是这种浓郁的意识形态决定了这篇小说的精神内涵。 相似文献
10.
提出了一种基于标记相关性的多标记三支分类算法TML_LC,该算法利用三支决策模型将多标记样本空间划分为接受域、拒绝域和边界域,然后利用概率图模型构建标记之间的相关性,并应用于边界域的延迟决策,从而降低分类模型的时间复杂度,并提高分类模型的精度。 相似文献