全数字化多媒体技术的代表

本文介绍了数字视频交互（ＤＶＤ）技术的发展概况，详细论述了ＤＶＩ的硬件结构和组成原理，并论述了ＤＶＩ系统软件平台的构成以及它的核心软件ＡＶＫ的组成和原理。     

全数字化多媒体技术的代表──DVI（Digital Video Iteractive）系统

本文介绍了数字视频交互（ＤＶＩ）技术的发展概况．详细论述了ＤＶＩ的硬件结构和组成原理，并论述了ＤＶＩ系统软件平台的构成以及它的核心软件ＡＶＫ的组成和原理．     

运用HSV－tk／ACV系统进行肿瘤基因治疗研究

构建了含ｐｇｋ启动子驱动的ＨＳＶ－ｔｋ基因的反转录病毒载体ｐＬＮＴＫ，将ＨＳＶ－ｔｋ基因转移至人脑胶质瘤ＳＨＧ４４细胞（命名为ＳＨＧＬＮＴＫ）及小鼠黑色素瘤细胞Ｂ１６（命名为Ｂ１６ＬＮＴＫ）．体外实验证实核着类似物ＡＣＶ对ＳＨＧＬＮＴＫ细胞和Ｂ１６ＬＮＴＫ细胞的杀伤敏感性分别高于亲本细胞１０００和４００倍．转ＨＳＶ－ｔｋ基因细胞与亲本细胞按不同比例共培养时，亲本细胞对ＡＣＶ的敏感性明显增高，存在旁观者效应．首次应用人脑胶质瘤细胞株进行裸鼠体内实验，结果表明：ＡＣＶ能完全抑制ＳＨＧＬＮＴＫ细胞在裸小鼠体内肿瘤的形成，对裸小鼠体内已形成的ＳＨＧＬＮＴＫ肿瘤的治疗效果与对照ＳＨＧ４４肿瘤相比，肿瘤体积缩小８０％；用Ｂ１６ＬＮＴＫ细胞接种同系Ｃ５７／ＢＬ小鼠，经ＡＣＶ治疗后，Ｂ１６ＬＮＴＫ组小鼠的肿瘤较对照组Ｂ１６肿瘤小９５％．ＨＳＶ－ＴＫ／ＡＣＶ系统原位基因转移治疗ＳＨＧ荷瘤裸小鼠、Ｂ１６荷瘤小鼠，原位注射病毒悬液／ＡＣＶ治疗组的ＳＨＧ肿瘤、Ｂ１６肿瘤分别较对照组肿瘤小５０％，４３％，原位注射ＰＡ３１７／ＬＮＴＫ细胞，ＡＣＶ治疗的ＳＨＧ肿瘤较对照组肿瘤小９０％，以上实验结果，统计学上差异极显著，Ｐ＜０．０１．实验     

椭圆变分不等式的小扰动

研究Ｂａｎａｃｈ空间中椭圆变分不等式的扰动问题，得到了扰动问题存在唯一解的一个充分条件；并用它处理了一类半线性微分积分方程的边值问题．设Ｖ是可分自反Ｂａｎａｃｈ空间，Ｖ′是Ｖ的对偶空间，Ｋ是Ｖ中非空闭凸子集，则有定理１设Ｔ：Ｖ→Ｖ′，Ａ：Ｋ→Ｖ′，且满足（ｉ）Ｔ是有界线性算子，存在常数α＞０，使得（Ｔｖ，ｖ）≥αｖ２，ｖ∈Ｖ；（ｉ）Ａ是伪单调算子，存在常数λ＞０，使得（Ａｕ－Ａｖ，ｕ－ｖ）≤λｕ－ｖ２，ｕ，ｖ∈Ｋ；（ｉｉ）α＞λ．则存在唯一的ｕ∈Ｋ，使得（Ｔｕ，ｖ－ｕ）＋（Ａｕ，ｖ－ｕ）≥（ｆ，ｖ－ｕ），ｕ∈Ｋ     

葡萄糖在吡虫啉水溶液中的表现摩尔体积

通过测定２９８．１５Ｋ和３０８．１５Ｋ时葡萄糖＋吡虫啉水溶液的密度，求取了葡萄糖的无限稀释表现摩尔体积（Φ＾０Ａ）和分子以相互作用的体积参数（ＶＡＡ）讨论了葡萄糖一吡虫啉的相互作用对Φ＾０Ａ和ＶＡＡ的影响。     

Nb（V）在FLINAK熔盐中的暂态电极过程

采用记时电流法和记时电位法对５价铌Ｎｂ（Ｖ）在ＦＬＩＮＡＫ熔盐中的氧化－还原过程进行了研究。结果表明，Ｎｂ（Ｖ）（Ｋ２ＮｂＦ７）在ＦＬＩＮＡＫ熔盐中的电化学还原经历一个电化学－化学－电化学反应（ＥＣＥ）途径。Ｎｂ（Ｖ）在ＦＬＩＮＡＫ熔盐中的还原反应是单电子和４电子两步电化学反应过程。     

两种细小病毒MVM宿主细胞的比较研究

ＭＶＭ属自主性细小病毒，对相当多种类的体内外生长的肿瘤细胞和转化细胞有抑制作用，本文对ＮＢＫ细胞的软琼脂克隆形成率和以体进行了分析，确认ＮＢＫ细胞为转化细胞，且对ＭＶＭ敏感。在此基础上，比较了两种细小病毒ＭＶＭ宿主细胞ＮＢＫ和Ａ９的细胞存活率、单位体积培养液中的细胞产量和病毒产量，认为Ａ９细胞更适合于作为细小病毒ＭＶＭ的宿主细胞进行病毒的制备和生产。     

孤立波波形的计算机显示研究

本文首先讨论ＫｄＶ方程的孤立波解，然后利用上述解并使用ＧＲＡＦＴＯＯＬ软件在微机上进行数值计算和绘图。对所得图形作了分析和讨论。     

核碰撞中的K介子源大小

用事件产生器ＵＲＡＳｉＭＡ模拟了１６０Ａ ＧｅＶ／ｃＰｂ＋Ｐｂ反应中的Ｋ介子产生，并分析了两Ｋ玻色－爱因斯坦关联。理论结果较好地符合ＮＡ４４的初步数据。     

葡萄糖在吡虫啉水溶液中的表观摩尔体积

通过测定２９８．１５Ｋ和３０８．１５Ｋ时葡萄糖＋吡虫啉水溶液的密度,求取了葡萄糖的无限稀释表观摩尔体积（ΦＡ０）和分子对相互作用的体积参数（ＶＡＡ）,讨论了葡萄糖一吡虫啉的相互作用对ΦＡ０和ＶＡＡ的影响．     

用Volterra级数描述非线性系统时Volterra核的计算

本文介绍了几种组合系统的Volterra核的计算方法,讨论了几种测量非线性系统的Voltrra核的方法,最后研讨了用最小二乘法求Volterra核的方法。     

基于参数校正的离焦图像高斯核估计

针对离焦模糊图像高斯核难以快速精确估计的问题,提出了局部熵和参数校正相结合的辨识算法.该算法首先对模糊图像进行局部熵滤波提取图像阶跃边缘模糊区域,然后对此区域进行两次人为离焦模糊,根据梯度比估算高斯模糊核,在计算中提出参数校正的方法减少了量化误差,实验结果表明该算法在模糊核较小时能够精确快速地定位阶跃边缘,并提高了高斯模糊核的识别精度和识别效率,为模糊图像复原提供了较为精确的退化函数.     

振荡积分算子交换子的Lipschitz估计

研究振荡奇异积分算子与Lipschitz函数生成交换子的加权有界性。给出光滑C-Z核的振荡奇异积分算子交换子的一个Lipschitz刻画,并得到标准C-Z核的振荡奇异积分算子与Lipschitz函数生成交换子的加权有界性。     

无网格方法在动力学中的应用

再生核质点法是近几年研究出的一种新型无网格方法,该方法具有只需要质点信息无需划分单元的无网格特性,具有计算优势.介绍了再生核质点法,并将其应用到非线性动力学研究.动力学过程涉及多重非线性,假设动力学中变形属于小变形情况,同时考虑材料非线性的前提下,通过引入增量型的材料本构模型,采用完全Lagrangian计算格式,推导了动力学的再生核质点法计算控制方程.通过算例验证了该方法在动力学问题中的有效性.     

基于NDIS的入侵检测系统设计与实现

在提高入侵检测速度和减少误报、漏报这2个方面展开了研究。文中基于NDIS中间层驱动程序,引入协议分析技术作为入侵分析的预处理模块,提出了一种入侵检测模型,并对其中的数据采集模块和协议分析模块进行了实现。在数据采集模块中设计并实现了基于Windows操作系统NDIS中间层驱动程序的数据捕获机制,该模块在Windows系统核心态中运行,与物理网卡驱动程序相邻,可以最大程度上减少数据捕获过程中产生的重复拷贝。而协议分析模块分成核心态协议分析模块以及用户态协议分析模块,通过Windows系统中的事件机制与文件映射机制实现了二者之间的通信,利用中间层驱动实现了核心态协议分析模块,最后利用核心态协议分析模块实现了对几种常见攻击的检测。     

基于筛选机制的L1核学习机分布式训练方法

为降低无线传感器网络中核学习机训练时的数据通信代价和节点计算代价,研究了基于筛选机制的L1正则化核学习机分布式训练方法。提出了一种节点局部训练样本筛选机制,各节点利用筛选出的训练样本,在节点模型对本地训练样本的预测值与邻居节点间局部最优模型对本地训练样本预测值相一致的约束下,利用增广拉格朗日乘子法求解L1正则化核学习机分布式优化问题,利用交替方向乘子法求解节点本地的L1正则化核学习机的稀疏模型;仅依靠相邻节点间传输稀疏模型的协作方式,进一步优化节点局部模型,直至各节点模型收敛。基于此方法,提出了基于筛选机制的L1正则化核最小平方误差学习机的分布式训练算法。仿真实验验证了该算法在模型预测正确率、模型稀疏率、数据传输量和参与模型训练样本量上的有效性和优势。     

A Novel Extension of Kernel Partial Least Squares Regression

Based on continuum power regression(CPR) method, a novel derivation of kernel partial least squares(named CPR-KPLS) regression is proposed for approximating arbitrary nonlinear functions.Kernel function is used to map the input variables(input space) into a Reproducing Kernel Hilbert Space(so called feature space),where a linear CPR-PLS is constructed based on the projection of explanatory variables to latent variables(components). The linear CPR-PLS in the high-dimensional feature space corresponds to a no...     

关于蔬菜良种科技创新工程的研究

针对我国蔬菜种业面临新的挑战和机遇,实施了天津市科技创新专项资金"蔬菜良种科技创新工程"项目的研发,通过运营模式和技术创新,取得多项创新型成果,明显增强了科技创新和竞争实力,获得显著的经济和社会效益,巩固和提高了天津蔬菜育种研究在全国的优势地位。     

一种提高Kernel PCA特征提取性能的核优化算法

基于核的主分量分析(Kernel PCA)能够提取数据的非线性特征,但其性能受核参数的影响非常大.提出了一种新的基于特征空间中非高斯分布估计的核参数优化算法.该方法基于Kernel PCA中最优的参数应能导致特征空间中数据具有高斯分布的思想,通过对特征空间中数据的非高斯性结构进行分析,从反面估计其对高斯分布的逼近程度.采用该方法对各种数据进行实验都有很好的效果,表明了该方法的有效性.     

基于v-SVM和GA相结合的污水处理中的分类算法

污水处理过程(WWTP)中需要大量的电能.为了减少能耗,需要对污水处理过程中的操作状态进行分类,v-SVM是一种较有效的分类方法,核函数中参数的选择是v-SVM方法的关键,文章提出一种基于v-SVM和Genetic Algorithm相结合的分类算法,该算法利用GA对v-SVM中核函数所需参数进行优化计算,从而提高v-SVM数据分类算法的精度,实验数据表明该算法具有很高的效率,并且减少了差错率.