Effect of updating training on fluid intelligence in children

Recent studies have indicated that working memory (WM) training can improve fluid intelligence.However,these earlier studies confused the impact of WM storage and central executive function on the effects of training.The current study used the running memory task to train the updating ability of 9-11 year-old children using a double-blind controlled design.The results revealed that children’s fluid intelligence was significantly improved by memory-updating training.Overall,our findings suggest that the increase in fluid intelligence achieved with WM training is related to improving central executive function.     

microRNAs家族间负关联模式挖掘

microRNAs(miRNAs)广泛地存在于动植物的细胞中,它的前体具有发夹结构,并且具有很好的保守性.miRNAs在生物体内对细胞的生长、发育、死亡和病变起着重要作用.研究miRNAs家族间在生物体内的调控关系,对miRNAs在生物组织中的表达进行关联分析和对miRNAs成熟序列、种子区域以及二级结构数据进行相似性比较,从而了解miRNAs家族对生物体的调节机制.为了识别具有高相关性的miRNAs家族负关联模式,引入相关系数来改进传统的挖掘频繁项集算法和用互信息来衡量miRNAs家族间的交互性.     

Study of the Influence of Parent-brand Similarity,Association,and Complimentary Fit on Co-brand Attributes

In this paper,it investigates the factors affecting successive brand alliance in which two brands from different product categories are featured together to introduce a co-brand.Based on the brand alliance theories,the degree of association,similarity,and complimentary fit between parents brands are important factors in determining successive brand alliance.By using the 5P's,which are premium price,perceived quality,product features,performance,and perceived image,as the measuring scale in brand attributes ...     

基于IFCM-GRA的空间多维热误差温度测点优化

热误差是精密、超精密加工中主要的误差源之一,热误差温度测点优化是热误差补偿的关键问题.在机床空间多维布置的大量温度测点之间存在多重相关性,从众多测点中选取特征点的优劣程度,将直接影响到热误差补偿效果.通过对温度测点间多重相关性及温度与热误差关系的综合分析,采用改进的模糊C-均值(IFCM)聚类算法对温度测点进行聚类,以减小类与类之间温度测点的相关性,且避免FCM算法对初始聚类中心敏感易局部收敛的缺点.对温度测点按灰色关联分析(GRA)中的灰色综合关联度进行排序,从变化量和变化率的角度综合反映温度与热误差的关系.采用IFCM-GRA对温度测点进行优化,提高了热误差模型的鲁棒性及准确性,使温度测点数量大幅度减少.在某型号精密卧式加工中心上进行实验,温度测点从17个减少到4个.在不同转速下,利用多元线性回归对优化出的温度测点与热误差建立模型,所建立模型均能很好地预测热误差变化情况,经对预测模型分析,轴向热误差由几十微米减小到5μm以内.     

基于模糊概率符号有向图的复杂系统故障诊断

通过分析复杂系统的故障信息传递特性,在符号有向图(SDG)中引入了状态关联概率和模糊信息,并结合面向对象技术提出了一种新的故障描述模型--模糊概率有向图.给出了基于此模型的建模方法和诊断流程.进一步引入消息节点和支路,通过连接各子实体对象的模糊概率SDG模型,构成整个复杂系统的模糊概率SDG系统.该模型能对复杂系统故障诊断中存在的复杂关联关系进行建模与故障诊断.利用该方法建立了某武器平台的故障诊断系统,实验结果表明提出的方法有效且实用.     

数据挖掘技术在数控机床可靠性分析中的应用

数控装备的可靠性研究的故障模式及影响分析方法通常采用频率法,该分析方法效果良好但过于繁琐。为此,采用数据挖掘技术中的关联规则方法,找出零(元)部件或系统可能发生故障原因和故障模式,为故障模式分析提供有效的方法。并给出关联规则算法的具体步骤。实例证明,该方法实用,有效。     

深亚微米工艺EEPROM单元加固设计及辐照性能

当普通EEPROM单元在太空中应用时,会受到辐照效应的影响,导致单元可靠性降低,寿命缩短,为此,基于0.18 μm工艺,设计出一种新型抗辐照EEPROM单元.新单元采用环形栅和场区隔离管加固结构.加固后,单元面积为9.56 μm2,抗总剂量效应能力大于1 500 Gy,抗辐照能力明显优于普通结构.为明确失效机制,基于新...     

湖州市行业协会的发展基础与对策创新

行业协会的健康发展是一个地区市场经济体制健全、成熟的重要判断依据。持续推进行业协会良性发展,是湖州市地方经济社会可持续发展的必要前提。由于受外部环境影响和内部机制等诸多方面的限制,湖州行业协会在发展中依然存在着很多困难亟待解决。     

采煤机自适应记忆切割

针对以往的采煤机记忆切割技术在我国复杂地质条件下不适用的情况,提出了基于模糊控制理论的采煤机自适应记忆切割技术,设计出了采煤机位置、姿态定位系统和采煤机自适应切割模糊控制系统.该系统可以获取采煤机任意位置处的姿态和状态信息,自动跟踪所记忆的切割路径,基于模糊控制理论对是否截割到岩石进行判断并做出最优的处理方案.通过实验室的路径跟踪实验和西安煤矿机械有限公司的自适应调节实验证明:该技术在实现采煤机记忆切割的基础上能够识别出滚筒到切割岩石时的异常状态,并对牵引速度和滚筒高度做自适应调节,能够满足复杂地质条件下对采煤机的控制要求.