基于InDel分子标记的20个水稻品种的籼粳属性分析

水稻品种的籼粳属性分析是培育高产优质杂交水稻亲本选择的重要依据之一。本研究以93-11与日本晴分别为籼粳稻参考标准,利用均匀分布于水稻基因组12条染色体并具有较高籼粳特异性的37对In Del分子标记,对20份水稻育种材料进行In Del标记的籼粳属性分析。结果表明:所选取的20份水稻材料中,有8份为典型籼稻,3份为典型粳稻,4份为偏籼类型,另有5份为偏粳类型。NTsys聚类分析结果显示,在遗传相似系数为0.43处,20份水稻材料被分为两大类群;在遗传相似数为0.70处,所有水稻材料则被分为4个类群。     

一种基于访问安全性MVC的Web系统开发模式

针对基于MVC的Web应用系统由于访问安全性代码和其他模块强耦合导致系统可维护性差、可重用性弱等问题,提出了一种适用于Web系统的基于访问安全性MVC的开发模式.给出了该模式的总体架构和运行流程,对实现该模式的     

基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

摘要: 为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取, 并对ST 段分类, 提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST 分类算法。首先对信号进行预处理, 完成噪声消除, QRS 波群检测和提取特征值; 然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差, 并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab 仿真结果表
明, 小波去噪效果明显,ST 段未出现失真现象, 特征点提取完整。经MIT鄄BIT 数据库验证, 分类结果显示交叉验证准确率平均值为80. 70%, 训练准确率平均值为91. 83%, 测试准确率平均值为74. 28%。     

基于Spring Boot框架的井冈蜜柚管理系统设计与实现

井冈蜜柚产业是吉安市六大富民产业之首和扶贫攻坚的首选产业.目前,该产业在生产阶段仍采用粗放型管理模式,为向精细化管理模式转型,急需建立信息化管理平台作为技术支撑.开发了一个基于Web的井冈蜜柚管理系统,实现了对果树的样区和样地管理、基础信息管理、健康信息管理和统计分析等核心功能.该系统采用了前后端分离的开发模式,前端和...     

战争分析仿真实验:战争工程方法学的一类实践

在战争工程方法学的指导下，基于自顶向下管理与控制的思路，将决策分析方法和计算实验相结合，提出了战争分析仿真实验方法的概念。并对战争分析仿真实验的特点、过程等问题进行了具体研究，重点阐述了战争分析问题空间的设计理念，在此基础上，简单介绍了支撑战争分析仿真实验的环境组成结构。     

昆嵛山珍稀濒危植物资源及保护

报道了昆嵛山21种濒危植物资源的主要形态特征、分布和保护价值,并根据昆嵛山的特点 提出了相应的保护策略.通过对这些濒危植物的调查和概括,为昆嵛山濒危植物的研究和保护提供 了基础性资料.     

带有二元连接函数的半参数模型

提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型, 即二元连接模型 (简称为BLM). 使用轮廓似然方法估计模型的参数和非参数部分, 并给出了计算算法. 证明了所得的未知参数的估计量为$sqrt{n}$-!!相合, 渐近正态且具有渐近最小方差,给出了实际数据分析和模拟研究, 最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性.     

不同林冠环境下箭竹对亮叶水青冈幼苗更新生长的影响

采用样方法调查研究了贵州省宽阔水国家级自然保护区林外、林缘、林内等不同林冠环境下的亮叶水青冈(Fagus lucida)幼苗数量、生长性状、箭竹种群数量、物种多样性等指标,并对上述指标进行Pearson相关性分析。结果表明:林缘物种多样性最高,然后依次为林内、林外;从林外到林内,亮叶水青冈幼苗密度、平均高度和平均基径逐渐递减,亮叶水青冈幼苗更多分布在林外和林缘环境,林内环境没有亮叶水青冈幼苗分布;箭竹密度、箭竹平均高度、箭竹平均基径和箭竹平均冠幅从林外到林内逐渐递增;亮叶水青冈幼苗与箭竹生长性状指标负相关。研究表明,宽阔水自然保护区亮叶水青冈幼苗生长维持与更新受到林冠环境和箭竹种群干扰两方面因素的影响。
     

基于系统动力学的资讯个性化推荐研究

手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。"京东"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。"淘宝"从2013年推出了"个性化推荐"即"千人千面"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。"美团"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。"豆瓣"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。"今日头条"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和"信息茧房"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。     

钻孔抽放瓦斯流固耦合分析及数值模拟

钻孔抽放瓦斯是中国利用和治理煤层瓦斯最主要的方法。随着开采深度的加深,地应力场等因素对瓦斯渗流的影响越来越明显。基于对煤层瓦斯一系列的假设的基础上,考虑了地应力、煤层瓦斯压力变化对煤体骨架产生的变形的影响,推导出了孔隙率、渗透率的表达式。运用多孔介质渗流的基本定理和流固耦合的基本理论得出了瓦斯流固耦合控制方程。运用多物理场耦合分析软件对钻孔抽放下的瓦斯渗流场进行了模拟分析。得到了钻孔抽放条件下瓦斯压力的分布、不同的埋藏深度下以及不同的钻孔参数（抽放负压、钻孔半径）对瓦斯渗流场的影响。分析模拟结果可以对现场