山西师范大学生物多样性研究所

山西师范大学生物多样性研究所成立于2001年12月，主要以华北黄土高原暖温带区域生物资源及其濒危物种为研究对象，深入开展景观多样性、生态系统多样性、物种多样性、遗传多样性及分子生态学的研究。研究所现下设有3个研究室：遗传多样性研究室、植物多样性研究室、动物多样性研究室。     

基于高通量测序技术的阳极生物膜群落结构

利用高通量测序技术对阳极生物膜的微生物群落结构进行了分析.实验结果表明,高通量测序能够高效地获取电化学生物膜的群落结构信息,产电模式菌Geobacter属在生物膜中占据着优势地位,其数量比例达到30%左右,其次的主要菌属为Thermovirga,Thauera和Syntrophorhabdus.对比电化学活性丧失前后的生物膜发现,虽然Geobacter菌属在丧失了电化学活性的生物膜中仍然占据统治地位,但是放线菌门的细菌增长显著,其数量比例远高于正常阳极生物膜的0.5%,有可能是抑制生物膜电化学活性的因素之一.     

动态

<正>河南省第十一届科技活动周启动5月15日,以"加快中原经济区建设,携手共建创新型河南"为主题的河南省第十一届科技活动周在郑州市拉开序幕。本届科技活动周针对当前社会热点和群众的实际需求,通过举办形式多样的群众性科技活动,指导推动全省开展了"节约能源资源、保护生态环境、保障安全健康、促进创新创造"等120项系列活动,在全省掀起科学技术普及的新高潮。     

一种鲁棒的半监督图聚类方法

考虑到?1范数度量比?2范数平方度量更鲁棒,基于?1度量提出了一种更鲁棒的半监督图聚类模型,针对该模型中非光滑目标函数不易优化的问题,利用Majorization-Minimization框架提出了一种新的求解算法并证明了其收敛性.实验结果表明,在监督信息有噪声或错误时,所提出的模型能提高半监督聚类的鲁棒性和有效性.     

湿地是生命之源

湿地是地球上具有多种独特功能的牛态系统,它不仅为人类提供大量食物、原料和谁资源,而且在维持生态平衡、保持生物多样性和珍稀物种资源以及涵养水源、蓄洪防旱、降解污染调节气候、补充地下水、控制土壤侵蚀等方面均起到重要作用,因此被人们称为“地球之肾”。     

基于多模块关系网络的2D足迹分类

由于足迹数据的样本量有限,类间差小、类内距大,一般方法难以获取有效的足迹特征表示,导致足迹分类准确度不高.针对双模态2D足迹分类问题,文中提出一种基于小样本学习的多模块网络算法(MulRN),该算法在嵌入单元与关系单元使用了多个模块来提高网络的特征提取能力与特征度量能力,使用具有多分支结构的Inception模块与MR...     

水基金属加工液中微生物多样性研究

微生物污染会缩减金属加工液使用寿命,细菌比真菌更容易在金属加工液中滋生。在所采集的6组金属加工液样本中,共检测出细菌2门、2纲、5目、6科、10属和14种,而真菌为4门、8纲、10目、14科、15属和17种,真菌多样性更丰富,但真菌只出现在细菌污染严重的样本中。种水平下,弗氏柠檬酸杆菌(Citrobacter＿freundii)、Unclassified＿g＿Citrobacter、Unclassified＿f＿Enterobacteriaceae被确定为优势细菌,且检出细菌以革兰氏阴性菌为主;真菌以未知真菌(Unclassified＿k＿Fungi)和Fusarium＿petroliphilum为主。     

推荐系统中的准确性、新颖性和多样性的有效耦合与应用

目前,基于人工智能推荐系统的研究工作大多集中在算法优化上,而关于推荐系统更重要的性能评价指标往往被忽视.具体地,独立的评价指标无法有效地反映算法之间的差异,需要进一步有效地耦合这些评价指标.为了反映推荐系统性能的差异,提出较合理的性能评估框架AND(Accuracy Novelty Diversity),可以同时反映推荐系统整体的准确性、新颖性和多样性.把AND框架融入主流的序列化推荐模型,命名为SASAND(Self-Attentive Sequential-AND).实验结果表明,提出的AND框架在假设数据集和基准数据集的基础上,能有效反映准确性相似的不同算法之间推荐性能的差异,同时,提出的SASAND模型基于AND框架的约束,能对推荐的结果在综合考虑准确性、新颖性和多样性的前提下重新排序.与主流的推荐模型对比,SASAND能够尽最大可能达到整体最优的推荐性能输出.     

基于学习行为时间序列相似性模型的研究

以学习者学习行为为研究对象,提取了学习行为特征,构建了一组学习行为时间序列数据,提出了一种学习行为时间序列相似性模型;通过学习行为相似性模式的表示、度量和聚类,验证模型的有效性;结果表明,能够很好地对学习行为进行分类,对无效样本有效检验。