On the Strong Law of Large Numbers for Non-Independent B-Valued Random Variables

This paper investigates some conditions which imply the strong laws of large numbers for Banach space valued random variable sequences. Some generalizations of the Marcinkiewicz- Zygmund theorem and the HoffmannJφrgensen and Pisier theorem are obtained.     

基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法

为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率.     

降低OFDM系统复杂度的改进SLM算法

为了降低正交频分复用(OFDM)系统中传统选择性映射(SLM)算法的计算复杂度,提高系统的频谱利用效率,提出了基于转换向量(conversion vectors)与随机筛选序列(random selection sequences)相结合的选择性映射(CR-SLM)算法.CR-SLM算法是将原始信号序列等分,然后对于数据序列的前半部分与转换向量相乘进行循环卷积,对于数据序列后半部分进行随机序列筛选,筛选出最优序列.最后将两部分输出序列合并生成候选序列,筛选出最优序列进行传输.仿真结果表明:CR-SLM算法在保持与传统SLM 算法PAPR性能相近的情况下,较大幅度降低了计算复杂度.     

果蝇胚胎不同表达水平基因内含子序列特征的比较分析

对果蝇胚胎低表达和高表达水平基因内含子的序列结构进行分析,发现2种表达水平的基因内含子序列特征有明显差异.高表达基因的内含子一般比低表达基因的长,其中高表达基因第1内含子的平均长度是低表达基因的2.62倍,第2内含子的平均长度是低表达基因的1.79倍.两类基因第1内含子中的CpG岛含量最高,并且高表达基因内含子中CpG岛含量要高于低表达基因.此外,与低表达基因相比,TATA box、CAAT box和GC box在高表达基因内含子中出现的频数明显要高些,尤其是在第1内含子中.作者还提取出果蝇胚胎2种表达水平基因第1内含子中高频出现的6-mer简单重复序列,发现一些重复序列与实验得到的转录因子结合位点相符合.这些结果提示内含子特别是第1内含子有可能调控果蝇胚胎基因的转录从而影响基因的表达水平.     

蝗虫cyt b基因部分序列的多样性和分子系统学研究

利用蝗虫线粒体DNA(mtDNA)基因组中细胞色素b(cyt b)基因部分序列,研究其系统进化关系,所测序列与黑尾果蝇的同源序列一起经Clustal X1．8软件比对,选定46条片段均为432 位点的cyt b基因序列,其中变异位点共有137个;选定13条片段均为258个位点的cyt b基因序列,其中变异位点共有72个;选定27条片段均为640位点的cyt b基因序列,其中变异位点有235 个．利用MEGA 2．1软件,以黑尾果蝇为外群,用p-distance及k-2参数模型、N-J法和ME法构建系统进化树．对蝗虫的系统进化关系进行了研究,确定其分类地位,并对蝗虫进化关系进行初步探讨．     

一种改进的基于Sobol序列的快速线积分卷积法

为提高快速线积分卷积法（Sobol-FLIC）的计算效率和流线的覆盖率，提出了一种改进的基于Sobol序列的快速线积分卷积法。计算结果表明，与一般的快速线积分卷积法相比，改进后的算法计算效率提高了约10%，同时可以产生稀疏纹理和密纹理，并且采用二次LIC法对图像进行后处理提高了可视化效果。在Matlab环境中，该算法与几种基本算法（LIC，FLIC）的可视化效率、计算固定数目流线的可视化结果和图像覆盖率的比较结果证实了其优越性。     

沙田柚S-RNase基因的克隆及序列分析

利用高通量测序技术对沙田柚自交和异交花柱进行转录组测序。通过差异分析得到沙田柚S-RNase基因序列。该基因全长为1 238bp(GenBank登录号为KP172529),开放阅读框(ORF)全长为834bp,共编码278个氨基酸,编码的蛋白质的相对分子质量为31.402kDa,理论等电点为5.30。S-RNase蛋白为亲水性蛋白,共有17个可能的磷酸化位点。氨基酸序列分析表明,其编码的氨基酸与柚Citrus maxima、沙糖桔Citrus reticulata和甜橙Citrus sinensis的同源性分别为99%、98%和96%。系统进化树显示沙田柚S-RNase基因与柚、沙糖桔和甜橙亲缘关系很近,属于同一进化分支。     

Smarandache kn数列与除数和函数的混合均值

对任意整数1≤k≤9,如果数列{a(k,n)}中的每一个数都可以分成两部分,使得第二部分是第一部分的k倍,则该数列称作Smarandache kn数字数列.利用初等及组合方法研究Smaran-dache kn数字数列及除数和函数的混合均值性质,并给出一个有趣的渐近公式.     

基于Attention Bi-LSTM模型构建蛋白质诱饵序列库

利用计算机技术在海量质谱数据中鉴定蛋白质序列是蛋白质组学研究最基本且重要的任务之一,诱饵序列库构建的好坏是蛋白质鉴定质量控制成功的关键之一。发展了基于注意力机制-双向长短期记忆神经网络(Attention Bi-LSTM)的诱饵序列构建方法,整体研究基于编码-解码框架,采用双向长短期记忆神经网络在解决传统循环神经网络梯度消失问题的同时,可以捕获前向后向更多依赖信息对处理序列数据更加有优势;引入注意力机制提高模型对目标序列库和诱饵序列库相关程度的关注度;并与目前常用的随机和反转算法进行比较。结果显示,基于Attention Bi-LSTM模型构建的诱饵序列库能满足理想诱饵序列库的各项特征要求;在不同大小实验数据集以及谱图、肽段、蛋白3个层面对比分析,显示构建的诱饵序列库与其他方法比具有更好的灵敏性。因此,Attention Bi-LSTM是一种很有潜力的诱饵序列库构建方法。     

一条强大数律的注记

本文主要结果为鞅差序列{X_i,J_i,i≥1}服从强大数律的充分条件为(1) sum from i=1 to ∞(E[|X_i|~p/a~p_i+|X_i|~p|J_(i-1)]<∞,0相似文献