基因识别问题及其算法实现(上)

基因识别是目前生物信息学领域的一个研究热点,采用信号处理方法来识别基因编码序列也受到广泛重视.本文基于DNA序列的3-周期性,利用序列的频谱曲线和信噪比曲线,建立基因识别的简化算法.基于Voss映射,本文提出可变窗宽的DFT算法,代数推导出Voss映射和Z-curve映射下频谱和信噪比的函数关系.关于各类基因的阈值确定,本文运用统计学中的Bootstrap算法,取信噪比序列迭代所得均值的中位数,作为新的阈值,在精度指标下比较四组具有代表性的基因序列的阈值.进一步,运用本文提出算法对待测序列进行数据模型,确定编码区域.     

网络市场商标权侵权问题研究 ——基于一个两期动态交易模型

构建一个两期动态交易模型,分析在销售与不销售商标权侵权商品的情形下,网络市场三方主体网商平台、消费者和卖家如何权衡效用最大化,并结合"1号店"案例深入研究网络市场商标权侵权问题。结论表明:当网商平台的监管力度、惩罚成本控制在一定范围内,有助于抑制侵权行为发生;商标的品牌价值越高,侵权发生的可能性也相应增加;卖家商业道德的提升对于侵权活动发生亦有抑制作用。据此,提出了如何构建和谐网络市场、开展诚信交易活动的政策建议。     

离子钛对苦荞铅胁迫缓解作用初探

采用不同浓度离子钛处理对铅胁迫后苦荞幼苗的影响,研究其对苦荞种子发芽率、发芽势、发芽指数、根系形态、可溶性糖、可溶性蛋白、丙二醛、愈创木酚过氧化物酶、过氧化氢酶及超氧化物歧化酶含量等生理生化指标的影响.研究发现,铅胁迫后,与正常浇水组相比苦荞种子发芽率、发芽势及发芽指数等降低,抑制苦荞根系伸长;离子钛处理后,与T0+Pb组相比,显著提高苦荞种子的发芽率、发芽势及发芽指数,加强根系生长,促进可溶性糖、可溶性蛋白、超氧化物歧化酶和愈创木酚过氧化物酶含量增加.经初步研究发现,离子钛对缓解铅胁迫具有明显效应.     

易县主要景区负氧离子变化规律及影响因素分析

负氧离子因其具有改善空气、维持身体健康的积极作用,日益成为旅游养生的关注重点.通过连续观测河北省易县境内主要景区负氧离子浓度,分析负氧离子浓度变化规律及相关影响因素,结果表明:(1)易县境内各景区负氧离子浓度月变化呈现单峰模式,不同景区浓度峰值出现月份存在差异;(2)狼牙山、千佛山、摩天岭、易水湖景区负氧离子浓度夏季>...     

履带式装甲底盘侧减速器齿轮接触疲劳的可靠性分析

通过对典型路面实车试验获得的载荷数据进行处理,利用雨流计数法编制了传动系统的载荷谱.通过应力、强度干涉模型建立该底盘侧减速器可靠度的计算模型,然后利用接触强度寿命系数与应力循环次数的计算关系,求出了以行驶里程表达的主、被动齿轮接触疲劳可靠性寿命分别为11 583 km,18 533 km.分析目的在于研究侧减速器的失效机理、寿命预测方法,并通过评估其在服役环境下的使用寿命,为使用、维修和再制造提供策略、建议.     

CaCO3晶须对钢—PVA纤维增强水泥砂浆断裂性能的影响

将微米级的CaCO3晶须加入钢-聚乙烯醇(PVA)纤维水泥砂浆中,通过三点弯曲切口梁试验,分别研究CaCO3晶须掺量和水灰比对钢—PVA纤维增强水泥砂浆断裂性能的影响.试验表明,CaCO3晶须可以改善钢—PVA纤维水泥砂浆的断裂性能,其中1％CaCO3晶须的提高效果最为显著.随水灰比的增大,CaCO3晶须改性钢—PVA...     

基于CGSP的大学数字博物馆应用网格

为了有效地整合分布在8个城市,12个大学数字博物馆的大量资源,实现各种资源的互连互通与有机共享,消除标本信息“孤岛”现象,大学数字博物馆应用网格(UMDGrid)以CGSP网格中间件为支撑平台,通过网格门户为各种不同类型的用户提供“一站式”标本信息服务.提出了基于CGSP的大学数字博物馆应用网格系统架构,并且给出了本体及其服务的构建方法,以支持各种大学数字博物馆标本信息之间的互操作.同时介绍了网格环境下异构数据库数据访问和集成方法及其中间件UDMGrid-DAI,以及监控UDMGrid系统和资源的工具UDMGMon等.系统测试和实验结果表明了该方法正确实用.     

变重光正交码的构造及其可调光编／解码器

介绍了变重光正交码的定义及其构造方法,给出了码字的构造结果,并提出了可调变重光正交码编／解码器的实现方法．这种编／解码器适用于大容量的全光码分复用通信系统     

考虑附加应力的采动沉陷区建筑物设计

针对地下矿产开采后形成采空区导致覆岩及地表沉陷,对地面建筑物造成不同程度破坏的问题,以一栋四层砖混结构办公楼为模型,从理论上分析该模型在承受地表变形时,墙体和基础所受到的附加应力。以此为基础进行抗变形结构设计,分析Ⅰ~Ⅳ级地表变形对建筑物结构构件设置的影响,给出具体设计的墙壁圈梁配筋。     

多分支融合变分细化蒸馏的跨模态行人重识别

目的 针对目前跨模态行人重识别研究中对行人细腻区域关注不足以及网络易受噪声影响的问题,提出一 种多分支融合变分细化蒸馏学习方法。 方法 首先,网络通过多分支聚合不同粒度的全局特征,督促深层网络学习 两种模态的全局信息和细节信息,丰富行人的特征描述符;然后,结合变分细化蒸馏策略,对特征信息进行再压缩, 保留与任务相关的深层信息,同时丢弃无用的干扰物;最后,将网络捕获的不同特征用多种损失函数联合监督,以 提高网络对行人表征的敏感度。 结果 所提方法在 SYSU-MM01 数据集的全搜索模式下,R-1 和 66. 93%和 mAP 分别达到 65. 25%;在 RegDB 数据集的可见光到红外设置下,R-1 和 mAP 分别达到 78. 26%、77. 83%。 结论 通过 消融实验、对比实验和可视化实验,充分验证了所提方法的有效性。