用元数据来控制数据仓库的信息质量

元数据管理和应用的重要性越来越被重视。文章首先对元数据管理和数据质量的依赖关系做了阐述,然后介绍了数据仓库设计时加入元数据来提高数据质量的几个应用实例。     

桃果实缝合线部位软化相关基因PpPME48的克隆与分析

从实验室已测得的桃突变体缝合线易软的北京2号转录组数据中获得1个与果实软化相关的PME基因。以燕红桃果肉RNA为模板克隆出1条长度为1 113 bp的PME基因,命名为PpPME48(登录号:MT019687)。生物信息学分析表明,PpPME48编码370个氨基酸,蛋白质分子量为41 187.06 ku,包含1个果胶甲酯酶结构域,具有1个较长的N端-PRO区域,属于TypeⅡ型。进化树分析表明,PpPME48蛋白与扁桃、乌梅和甜樱桃的PME蛋白亲缘关系较近。荧光定量PCR结果显示,PpPME48基因在缝合线易软品种燕红中的表达高于不易软化品种晚久保,而且在缝合线处的表达量明显高于果面处。因此,PpPME48基因是一个与缝合线变软密切相关基因。     

基于相关鉴频器的载波同步算法

通过对整周期扩频的DS/SS系统伪码分段匹配滤波器的相关峰值与载波多普勒频差之间关系的分析,提出了一种基于分段匹配滤波器的相关鉴频算法,其频率捕获范围为0.75倍数据速率,工作上限可达1倍数据速率.通过计算机仿真对比分析了相关鉴频和四相鉴频的无噪鉴频特性和鉴频输出信噪比,给出了一种相关鉴频器和四相鉴频器的组合载波同步方案.仿真结果显示,与传统的四相鉴频器载波同步方案比较,新方案可缩短大初始频偏下载波同步过程.     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。     

公路箱梁预制施工中应注意的几个问题

箱梁预制施工中工作主要由三道工序所组成:模板工作、钢筋工作和混凝土工作。所以,在施工过程中,我们应特别注意这三道工序中的关键。本文仅对这三道工序需要注意的关键点做了阐述。     

基于向量残差SVD的混凝土超声测试温度效应研究

为研究温度对混凝土超声测试尾波信号的影响规律;将信号向量间的归一化夹角作为波动指标,反映温度效应引起的信号变化;通过向量残差矩阵SVD获得表征温度效应大小的特征向量,建立向量空间映射和温度差的数学关系。在实验室采集混凝土梁尾波信号进行验证,结果表明,随温度升高尾波信号的波形发生后移,文中方法可分段线性量化温度效应;基于量化结果,得到常温下超声尾波信号最敏感的温度区间;任意4.5 ℃范围内,可去除74%~90%的温度效应。     

高校图书馆馆员与读者的冲突管理

分析了高校图书馆馆员与读者冲突产生的根源,从工作实际出发,提出了解决冲突的的主要对策。     

抓好大学数学教学三步曲

高等数学是高等学校普遍开设的一门基础课,同时也是一门学生普遍感到难学的课程。如何针对教学过程中存在的一些问题,一直都是数学教师面前的一道难题。本文分析了高校学生学习高等数学的一些心理现象,并就这些现象提出了相应的应对方法。     

混凝土叠合箱网梁楼盖在某地下车库中的应用

通过某地下车库工程的混凝土网梁楼盖施工应用,阐述了网梁楼盖的工艺原理、施工要点,以推广混凝土网梁楼盖的应用。     

时装模特舞台表现能力的训练途径

本文运用文献资料等方法,根据时装表演的特点,对时装模特表现能力训练问题做出了较为细致的论述,希望可以对我国时装模特表现力水平的提高提供一定的帮助。