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图书馆(室)是校园内书籍齐全、资料广泛的信息集散地,是相对独立的教科研机构,直接面向师生提供高尚的文化娱乐和其他信息服务,通过潜移默化的熏陶教育引导师生,是教师继续教育的基地,是学生自主学习的另一个课堂,为全面提高师生整体素质发挥着不可替代的作用,在定程度上促进了教育科研的科学发展。利用信息技术网络优势,高效利用中小学校图书馆(室)资源扩大学生知识面,是展综合性教育的不可或缺的方法。 相似文献
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文章提出了一种表面增强拉曼光谱的检波算法.该算法基于选择性学习和3种经典检波算法,构建了一个组合波峰检测器.结果表明,与传统算法相比,针对波峰提取,作者的算法有更好的正确率和检出率.证明作者的算法是一个可靠的模型,可以用于表面增强拉曼光谱和其他光谱分析的工程应用. 相似文献
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多标记特征选择已被广泛应用于医疗诊断、模式识别等领域,然而现实中的数据往往存在维数灾难以及标记大量缺失等问题,现有的弱多标记特征选择算法又普遍易受缺失标记和噪声的干扰,使算法模型难以准确地选择重要特征.针对上述问题,提出一种用于弱多标记数据集特征选择的弱监督对比学习方法,旨在缺失和含噪声标记数据集中选择优质特征,同时挖掘少量人工标注数据中潜在的类间对比模式.该方法包括三个步骤:首先,设计一种弱监督预训练策略,通过利用实例相似性以及稀疏学习方法获取每个类标记类属属性,用于恢复缺失标记;其次,引入对比学习策略来捕获少量有标记数据的对比模式来削弱噪声数据的影响;最后,选取10组多标记数据集以及四个评价指标进行实验.实验结果证明,与多个先进多标记特征选择算法相比,提出的方法分类性能更优. 相似文献
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根据蛋白质氨基酸链探测其同源蛋白质,进而预测蛋白质的功能,是生物信息学研究领域的一个重要挑战,也是众多生物医学研究领域的基础研究内容,有着重要的科研价值和广泛的应用需求。其研究难点在于:(1)如何学习对同源蛋白质预测有效、有用的蛋白质特征信息;(2)如何更好地运用蛋白质特征信息,实现同源蛋白质的探测与识别。为了解决同源蛋白质探测与识别研究中的关键难点,本文提出一种基于混合深度学习架构的同源蛋白质探测与识别模型(HDLM-PHP)。通过采用统一的"管道式"深度学习架构,将蛋白质特征学习和探测识别统一为一个整体,提高同源蛋白质探测与识别的效能。采用多组并行的深度卷积神经网络,学习蛋白质的各种属性信息,以期获得丰富的待检测蛋白质和靶蛋白质的高级相关性特征,并通过全连接方式使用多层RBM结构融合和精炼这些相关性特征为全局相关性特征。通过统一的深度网络连接方式,以探测和识别任务为导向,学习到对于同源蛋白质预测最有效、最全面的蛋白质特征信息。在标准数据集SCOPe上,对所提模型进行性能与效率评测,结果表明:本文提出的模型能有效地学习到符合任务导向的蛋白质特征数据,提升同源蛋白质探测与识别的准确度和召回率,优于现有的模型和算法。 相似文献
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随着我国教育制度的改革,新课改的不断深入,教学模式逐渐发生变化,家长对教学水平的要求也在逐步提高。将探究式学习融入高中地理教学过程中,可以充分挖掘出学生的潜能,提高学生学习能力,而教学效果也会显著增强。该文首先叙述了高中地理探究式学习的优势和必要性,然后对高中地理探究式学习的实施提出了几点建议。 相似文献
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<正>从图像分析软件到安装在手机上的无透镜显微镜,计算创新及其新的工具正在给病理学家们提供更清晰、更富含信息的图像。17世纪,伽利略(Galileo)、安东尼·范·列文虎克(Antonie van Leeuwenhoek)和罗伯特·胡克(Robert Hooke)等人,通过研磨透镜制造出最早的显微镜,使人类看到了肉眼看不到的微观生命体的奇特景致。他们第一次看到了软木塞内的细胞、包 相似文献