基于深度学习的中医古文献临床经验抽取

中医古文献蕴藏着丰富的临床经验，是古代中医在行医过程中对临床诊疗的经验性总结，体现了中医学形成和发展的理论框架和思想基础.然而这些宝贵的临床经验不仅量大，而且分散在不同的文献中，使得中医从业者手工很难快速全面地获取它们，文献检索工具也只能提供文档级别的信息筛选，无法为这种细粒度的信息获取提供支持.此外，古汉语相对于现代汉语的不同特点也限制了主流文本分析工具的使用效果.为此本文提出面向临床经验获取的中医古文献信息抽取任务，用于识别古文献中描述临床经验的文本片段，手工标注了样本数据用于这种抽取模型的训练和测试，并设计了基于深度学习的序列标注器用于完成该任务.考虑到标注数据量小可能带来的过度拟合问题，本文引入对抗训练和虚拟对抗训练来增强模型的泛化能力.一系列充分的实验验证了模型的有效性，表明利用信息抽取技术从古文献获取中医临床经验具有可行性，为这一新的信息抽取任务提供了有希望的研究基线和可复用的标注数据集.     

时变条件下有宵禁限制的最短路问题

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量.同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制(curfews).给出时变条件下有软、硬宵禁限制的最短路模型,设计了求解时变条件下有宵禁限制最短路的算法,并对算法的复杂性进行了分析.最后给出了一个应用算例.     

AnAnolis skin melanophore assay suitable for photoaffinity labeling studies with α-MSH

Summary Visual determination of MSH-induced pigment migration in melanophores of small pieces ofAnolis carolinensis skin is standardized by first measuring photoelectrometrically the change in reflection/transmission of the whole dorsal skin in response to different hormone concentrations. This method allows the rapid and precise recording of time-response curves after photoaffinity labeling of MSH receptors or of dose-response curves of large series of synthetic compounds.Acknowledgments. We wish to thank Ms V. Jäggin, Ms C. Schulthess and Ms G. van Hees for excellent technical assistance, Dr. R. Andreatta, Ciba-Geigy AG, Basel, for his generous gift of -MSH and Prof. A Pletscher for his continuous interest. This work was supported by the Swiss National Science Foundation.     

Design and application of 60mer oligonucleotide microarray in SARS coronavirus detection

In April 2003, a novel coronavirus[1,2] which was associated with cases of Severe Acute Respiratory Syn-drome (SARS) was first isolated and sequenced in Canada. The genome of SARS coronavirus (SARS-CoV) is 29727[3] nucleotides in length and has 11 known open reading frames (ORFs). Although the genome organiza-tion of this virus is similar to that of other coronaviruses, phylogenetic analyses and sequence alignment show that SARS-CoV is not closely related to any of the previously ch…     

水牛头骨骨孔的解剖

运用数码照像技术与生物统计学方法对成年水牛头骨上的主要骨孔进行照像、标识,精确观测了19只成年水牛头骨上以卵圆孔为中心到其它几个骨孔的距离范围,运用平均数和标准差X±S,求得19只成年水牛头骨卵圆孔到眶圆孔的孔距范围为X±S=3.260~2.676,到视神经孔的孔距范围为X±S=6.056~4.592,到筛孔的孔距范围为X±S=9.347~7.643,到蝶腭孔的孔距范围为X±S=11.385-0.991,并对进出头骨骨孔的神经、血管做了说明和归纳,为家畜解剖学教学和读者识别水牛头骨骨孔提供了较精确的参照.     

三星体R_（n－p，n，n＋p）（P＝1，2）是强优美树

引入强优美树概念，证明了三星体Ｒ＿［（ｎ－ｐ），ｎ，ｎ＋ｐ］（ｎ为自然数；ｐ＝１．２）是强优美树，从而得到四星体Ｒ＿［（ｎ－ｐ），ｎ，ｎ＋ｐ，ｍ］（ｍ，ｎ为自然数；ｐ＝１，２）是优美树的结果。     

图 S＊的边幻和标号以及超边幻和标号

研究了对？n∈N＊图 S＊的边幻和标号以及超边幻和标号,得到了两种标号的算法 A 和 B,给出了对？n∈N＊图 S＊具有超边幻和常数 C1=5n＋6以及边幻和常数 C2=7n＋6,其中图 S＊由具有 n＋1个顶点星图 S（u）和 n＋1个顶点星图 S（v）组成,从而证明了 S＊不仅是边幻和图,而且还是超边幻和图等结论。     

一种适合硬件实现的多值图像连通域标记算法

提出了一种合适硬件实现的多值图像连通域标记算法.算法以有效的方式识别、保存并整理区域之间复杂的连通关系.首先,通过对图像执行一遍逐像素扫描,得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系;然后,通过等价表整理以及图像代换,输出图像标记的最终结果,并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数.仿真结果表明,该算法能够识别图像中复杂的连通关系,产生正确的标记结果,在用于大幅图像的分块标记时,能够实现全局标记一致.在以硬件方式实现该算法时,在50 MHz工作时钟下,处理320×256像素图像能够达到100帧/s的标记速度,满足大部分实时目标识别系统的要求.     

关于图的顶点标号的几个结论

根据图顶点标号的定义以及图形结构,给出几类图的顶点标号的界值限定及包含三角形K3的(k,d)-优美图中边的条数与k的关系.     

基于节点标号的Koch网络结构性质研究

针对正多边形Koch分形岛所映射成的Koch网络,根据节点接入网络的时间和位置信息给节点标号。在节点标号的基础上,研究网络的最短路由及计算最短路径长度;并分析网络的主要结构性质,如节点的度、度分布和累积度分布函数,以及网络的聚类系数、平均最短路径长度、度关联函数和介数中心性,得出结构性质的解析解。结果表明,所构建的Koch网络是无标度和小世界的;其聚类系数趋向于比较大的常数值;平均路径长度与网络节点数的对数呈正比关系,度相关函数、点介数和边介数都随节点度的变化而指数变化。