A human homolog of the yeast gene encoding tRNA 2′-phosphotransferase: cloning,characterization and complementation analysis

The Saccharomyces cerevisiae TPT1 gene plays a role in removing the 2-phosphate from ligated tRNA during the maturation of pre-tRNA. Here we reported the cloning and characterization of the human TRPT1 gene as a homolog of yeast TPT1. The TRPT1 gene is located at human chromosome 11q13 and encodes a polypeptide of 253 amino acids. BLAST searches with its amino acid sequence revealed the ubiquitous occurrence of TRPT1 homologs and their functional relationships with the presence of the DUF60/KptA domain. Northern analysis demonstrated that the gene is primarily expressed in heart and skeletal muscle, with lower or undetectable levels in other tissues studied. A plasmid-shuffling experiment showed that the human TRPT1 gene could complement the tpt1 mutation in S. cerevisiaeReceived 19 March 2003; received after revision 25 April 2003; accepted 22 May 2003     

利用改进SCE算法的锂离子电池参数辨识

针对传统参数辨识方法中存在的易陷入局部最优和精度低问题,提出一种改进洗牌复杂演化算法。首先,根据锂离子电池动态特性的二阶RC等效电路模型,确定待辨识参数。其次,通过本算法来寻找最优模型参数,以更好的模拟电池真实状态。最后,在马里兰大学先进寿命周期工程中心提供的锂离子电池动态工况数据集上进行验证,并对比本算法和其他优化算法的仿真结果。仿真结果表明, 该方法在辨识精度、泛化性能和可靠性方面具有优势。     

面向稀疏数据场景的生成对抗网络推荐算法

基于生成对抗网络的协同过滤算法(CFGAN)是生成对抗网络在个性化推荐领域上的重大突破,但CFGAN存在缺乏对用户可能交互物品的关注以及面对稀疏数据场景特征提取能力较弱的问题。另外,结合负采样技术提出的优化CFGAN方案存在无法结合用户属性抽取负样本的缺陷。为此,本文提出一种改进的CFGAN模型,通过引入增强的置换注意力机制强化面向稀疏数据集的特征聚焦能力,同时考虑用户可能交互物品对推荐结果的影响;此外,采用协同用户社交网络从用户反馈中提取的语义好友特征嵌入CFGAN,以实现负样本的个性化抽取,进一步提升模型面向稀疏数据场景的推荐效果。     

A New Approach to Implement Synchronous Demultiplexers in High-Speed ISDN Switching Network

Introduction　　In ISDN switching networks,synchronousmultiplexers convert a certain number of serialsynchronous inputs into parallel synchronousmultiplexing data which is stored in memory.Thedata is then switched through the synchronousswitching network,and then synchronousdemultiplexers reconvert the data into severalserial synchronous outputs. The speed andcapacity of the multiplexers and demultiplexers areimportant factors in very large synchronousswitching networks[1] . So synchronousmu…     

一种新的基于多进制小波变换的盲水印算法

基于多进制小波变换提出了一种针对灰度水印图像的盲水印新算法．试验结果表明,该算法具有良好的不可见性和鲁棒性．     

Petri网语言的同步混排运算及在语言分析中的应用

Petri网语言是用于系统行为分析的有力工具，利用传统的语言运算并不容易刻画结构复杂Petri网的语言行为．为此，引入Petri网语言同步混排运算，并就基于库所指标的Petri网分解和Petri网同步合成过程中满足的语言行为关系，分析了Petri网语言的同步混排运算的作用和意义，在此基础上给出了两种用于结构复杂Petri网语言行为描述的方法．     

光计算中一种等效全混洗交换光互连网络的实现方法

提出了一种等称全混洗交换（ｐｅｒｆｅｃｔｓｈｕｆｆｌｅ／ｅｘｃｈａｎｇｅ）光互连网络的光学实现方法。该方法采用液晶空间光调制器作为光交换控制器件，用Ａｒ＋离子激光器提供光源，光互连系统由偏振分光棱镜、光束分束器和液晶空间光调制器组成。在实验上成功实现了８×８全混洗交换网络的光互连。     

洗牌置换与广义洗牌置换

对n为任意正整数的洗牌置换性质进行研究，同时对这种置换进行推广，提出了广义洗牌置换定义，并研究了广义洗牌置换的性质。     

基于双重小波系数集的音频水印算法研究

提出一种基于双重小波系数集的音频水印算法,定义了双重小波系数集.对原始音频信号进行小波分解后,根据双重小波系数集内两个元素间的相互关系,对双重小波系数集进行选择并将其分成两类从而嵌入和提取水印.同时利用shuffle算法对水印序列进行置乱,以提高系统的安全性.实验结果表明,该算法对原音频信号影响极小,并对于各种音频操作和攻击,如重采样、重量化、低通滤波、Mpeg编码、Gaussian噪声等具有较好的鲁棒性.     

新型教与学优化算法及其在需水预测中的应用

针对教与学优化(teaching learning based optimization, TLBO)算法解决复杂优化问题易陷入局部最优且解的精度低的不足,提出一种高效的教与学优化算法(efficient TLBO, ETLBO)以提升标准TLBO的全局优化性能。在ETLBO中,通过双种群混洗策略将种群分成两组,通过老师单独对最差学生进行教学过程,加快算法快速收敛到全局最优。通过求解4个典型的数值函数,仿真结果验证了ETLBO算法的有效性。通过ETLBO算法优化选择极限学习机(extreme learning machine, ELM)模型参数,并构建ETLBO-ELM模型,将其应用于城市需水量预测中。仿真结果表明,ETLBO优化的ELM模型具有良好的预测精度和泛化能力。