LDLR基因Ava Ⅱ位点多态性与高甘油三酯血症的相关性

研究了LDLR基因外显子13中Ava Ⅱ位点多态性在宁夏回族自治区正常回、汉族人群及高甘油三酯血症患者中的分布频率,分析探讨了该住点多态性是否存在于宁夏回、汉族居民中,以及基因型与甘油三酯含量之间的相关性.应用聚合酶链式反应-限制性内切酶片段长度多态性(PCR-RFLP)的方法,对214例健康样本(回族102例,汉族112例)和212例高甘油三酯血症患者样本(回族88例,汉族124例)的低密度脂蛋白受体(LDLR)基因的多态性进行了检测.结果发现,在宁夏地区回、汉族人群中存在着Ava Ⅱ多态性位点,回、汉族居民间存在着明显差异,健康人群与高甘油三酯血症人群之间该位点基因型存在着显著差异.由此说明,Ava Ⅱ多态性位点可以作为宁夏回、汉族的遗传标记,而且该位点与高甘油三酯血症有相关性.     

3特征域椭圆曲线群点的快速计算算法

GF(3m)作为小素数扩域GF(Pm)更加特殊的一种类型,定义于其上的椭圆曲线密码算法更加优越.基于有限域GF(3m)特殊性质,详细研究了GF(3m)上椭圆曲线群基本点算术运算,给出并证明了GF(3m)上超奇异和非超奇异椭圆曲线在仿射、射影、雅可比、Chudnovsky雅可比和López Dahab坐标系下普通点加、混...     

基于Visual Foxpro软件设计中技术技巧的研究与实践

以Visual Foxpro语言为依托,探讨了应用软件的开发过程中怎样利用技术技巧去实现用户的实际需要.这些技巧包括实现操作人员的权限控制、实现软件保护解决多用户问题、打印时的技巧问题、为同一报表挂接不同表及大小写金额转换等.     

8051双数据指针的实现与应用

研究开发了一种新型的8051内核,通过对8051指令操作系统的研究,开发出了能够提高8051指令执行效率的一种有效方法,并将此8051内核集成在SOC芯片中,该芯片采用0.18um工艺.     

中国金融发展与经济增长的实证研究:基于VAR模型

采用VAR模型对我国金融发展与经济增长的关系进行实证研究,通过协整检验证明两者存在长期均衡关系,并且进一步通过脉冲响应和方差分解发现人均实际GDP环比增长率对人均金融相关率、证券市场和保险市场的冲量反应不显著,并且反应很缓慢,说明我国市场效率资源配置存在缺陷,并给出了相关建议.     

基于二维DCT的电能质量监测数据压缩方法

为处理大量的电能质量监测数据,提出一种基于分块二维DCT算法的电能质量监测数据的压缩方法.该方法按周期倍数将电能质量监测数据进行截断和重组,构成二维表示的电能质量监测数据.对二维电能质量监测数据按照8×8矩阵进行分块,并对每个分块矩阵进行二维DCT变换.将所有分块矩阵中同一位置的元素提取出来构成分块重排矩阵,每个分块重排矩阵中的元素处在同一个能量级.根据分块重排矩阵的平均能量对重排矩阵进行量化,得到的量化矩阵和保留的分块重排矩阵作为压缩的结果数据.仿真结果表明:当均方误差为3.89%时,压缩比可以达到82.8%.     

面向未来互联网的智慧制造研究现状与展望

现代集成制造已成为融合社会、经济、人文等方面在内的复杂大系统,而社会系统、信息系统、物理系统融合是当今制造业的发展趋势.智慧制造作为未来互联网的四大支柱或"四网"(人际网、物联网、务联网、内容/知识网)与先进制造技术融合而成的一种人机物协同的智能制造新模式——社会-信息-物理-生产系统受到广泛关注,因而很有必要对如此新...     

一类可压缩磁流体方程组解的唯一性

在一类可压缩磁流体方程组的局部解存在的条件下,假设初始密度有界,通过构造逼近解序列并利用紧致性讨论序列收敛的方法证明了在临界Besov空间中解的唯一性.     

黑曲霉孢子和菌丝吸附241Am的研究

作者研究了黑曲霉孢子和菌丝吸附^241Am的可行性及各种反应条件对吸附的影响。结果表明：用黑曲霉孢子和菌丝处理^241Am，在起始浓度C0为5．6－111MBq／L的范围内，吸附量W分别为7．2－142．4MBq/g和5．2－106．4MBq/g（均为干重），两者的平均吸附率均高达96％，说明用黑曲霉孢子和菌丝处理^241Am是可行的。吸附反应在1h左右达到平衡，反应温度15－45℃，最适吸附酸度分别为pH1-3和pH2－3，^241Am浓度与吸附量均呈指数关系，符合Freundlich经验公式。在高于^241Am2000多倍的金、银存在下，对黑曲霉孢子和菌丝吸附^241Am无明显影响。黑曲霉孢子和菌丝对^241Am的吸附作用基本一致。     

基于新型进化规划的异构神经网络集成算法

提出一种基于新型进化规划的异构神经网络集成算法。首先利用改进的进化规划,克服传统的进化规划及EPNet模型的不足,生成多个异构的最优网络,然后对异构网络进行组合求解。该集成算法充分利用了Bootstrap采样的天然特性实现了网络间的异构和差异度,同时又保证了单个成员网络的精度,克服了传统Bagging,Boosting算法中成员网络结构固定,缺乏个体精度的缺点。通过仿真实验证明,该方法较传统集成算法具有更好的泛化性能并减少了传统集成算法中的随机不确定因素。