基于比重因子的原材料的订购与运输决策优化模型

本文主要研究生产企业原材料的订购与运输问题。通过建立0-1规划模型分别研究供应商数量、最优订购方案和转运方案。一、引言本文针对2021年全国大学生数学建模竞赛C题[1]的问题2,要求参考问题1,在满足生产需求的基础上,确定供应商的最少数量以及未来24周最经济的原材料订购方案,并根据所给近5年8家转运商的损耗率数据,确定损耗最少的转运方案。

基于深度最大输出网络的抗体种型特异性B细胞表位预测（英文）

B细胞表位研究有助于肽段疫苗研制,抗体研制以及疾病诊断和治疗研究。不同的B细胞表位诱导免疫系统产生不同的抗体种型,探索研究能够诱导特异性抗体产生的B细胞表位具有重要意义。基于二肽组成特征,利用深度最大输出网络算法训练构建三个二类分类器,分别对应诱导三种不同特异性抗体的B细胞表位,即Ig A表位,Ig E表位以及Ig G表位。通过五折交叉验证训练和测试这三个分类器,获得AUC的值分别为0.78,0.93以及0.78。Ig A表位和Ig E表位分类器的预测能力优于其它Ig A表位和Ig E表位分类器,Ig G表位分类器和其它Ig G表位分类器的预测能力相当。

中国云南省盔蛛蜘蛛一新记录属记述(蜘蛛目:盔蛛科)(英文)

记述了中国云南盔蛛科中国新记录属:皮蛛属Perania一新记录种Perania robusta,该种最先由Schwendinger发现于泰国.高黎贡山是目前世界上发现该科蜘蛛纬度最高的地区.

BCESCP:基于多类支持向量机的B细胞表位亚类分类研究（英文）

目的:根据诱导的特异性抗体种型,B细胞表位被分成不同的亚类。探索表位多类亚类之间的区别非常重要,能促进揭示免疫系统为什么会针对不同的表位产生特异性抗体应答。基于多类支持向量机,发展一个能区分多类表位亚类并且能预测B细胞表位的亚类类别的模型。方法:训练模型的数据集来源于免疫表位数据库,数据集包含4类数据,对应4种B细胞表位亚类:Ig A表位,Ig E表位,Ig G表位以及Ig M表位。通过5折交叉验证,分别探索氨基酸组成特征,quasi-序列顺序特征以及二肽组成特征区分表位多类亚类的能力。结果:实验结果表明二肽组成特征的区分性能最好,整体准确率为61.58%,应用此多类分类模型,开发了一个名为BCESCP的免费使用的B细胞表位的亚类类别预测服务器,BCESCP可以通过如下地址访问:http://www.bioinfo.tsinghua.edu.cn/epitope/BCESCP/。

基于优先因子的最佳供应方案和最大产预测模型

本文主要研究生产企业的原材料订购与运输问题。首先,以压缩生产成本为首要考虑,确定选取供应商应该为题目中所有供应商,在这里引入优先因子,将订购方案的类目标规划问题分解成一系列单目标规划问题依次进行求解,再对订购方案和转运方案的实施效果进行分析。再研究该企业具备了通过一定的技术改造方法提高产能的潜力。通过确定企业理论的最大产能上限,采用二分法原理进行求解,得到产能的实际最大值,给出未来24周的订购方案与转运方案。

让学生成为出题人--一道几何证明题的再探索

在数学教学过程中,学生从做题者到出题者的身份转变,不仅能激发数学学习的热情,而且能帮助学生巩固知识、加深对问题的认识,培养问题意识和独立思考的能力.以期通过对一道初中几何证明题开展的学生出题活动,探索学生出题的有效教学模式.

基于熵权法反映保障企业生产重要性的TOPSIS模型

为评估原材料供应商对企业生产的重要性,建立基于熵权法的反映保障企业生产重要性的逼近理想解模型,以供货商类型、供货稳定性、订货波动性、订货均值和订货总量为重要性评价指标,首先采用极值差法对后4个指标数据进行无量纲化处理,再用熵权法选定指标权值,最后利用逼近理想解算法,得到供应商的重要性指数,并给出50家对企业最重要的供应商结果。研究表明,模型能以较高的准确度确定最重要的供应商。

基于SpringBoot+Vue框架的协同育才系统设计与开发

近年来,跨境电商已经成为"一带一路"背景下的国家经济发展战略,伴随着网络技术的普及和发展,全球跨境电商贸易额正在大幅度攀升,国内众多学校响应国家号召,大力支持发展跨境电商。为了方便学校对跨境电商人才的培养,文章开发了基于SpringBoot+Vue框架的协同育才管理系统,为学校老师管理学生、培养学生,以及学生锻炼自己的电子商务销售能力提供了良好的互动平台。