基于集成深度学习框架的新型冠状病毒感染治疗药物活性预测

目的 建立预测新型冠状病毒感染治疗药物活性的集成深度学习框架。方法 采用卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)从简化分子线性输入规范(SMILES)字符串序列信息中筛选出代表性的特征标识,以深度神经网络(DNN)从离散特征信息中提取更高级别的抽象特征,均以网格筛选法生成1个主框架模型和7个离散特征模型的最优结构,构成8种架构的127种可能组合。通过准确率(ACC)、F、召回率(Recall)、精确度(PRE)和马修斯相关系数(MCC)5个标准指标评估模型的预测性能。建立和维护最终框架。结果 最终建立了1个以BiLSTM为集成深度学习框架的核心架构和4个不同的离散特征模型组成的集成深度学习模型,训练集ACC为72.84%,F为69.70,Recall为72.21%,PRE为68.03,MCC为0.456 9;测试集中成功预测了23种可能对新型冠状病毒感染有治疗作用的药物。结论 集成深度学习框架相较于单个模型具有更强的预测能力,该研究为新型冠状病毒感染治疗药物的筛选提供了新的选择。

逆向工程中使用CATIA软件快速构建高质量曲面

逆向工程中,使用激光测量机对产品样件进行测量,得到产品的点云数据,对这些点云数据进行必要的处理,将处理好的点云生成小三角网格面,反映产品的样子。根据这些点云数据,利用CATIA软件,快速构建高质量的曲面。在构建过程中,对产品进行拓扑分解,分析曲面与曲面之间的拼接关系,快速构建曲面的光顺性检查及与点云数据之间的距离误差,产品的功能性及工艺性检查。使用CATIA软件中强力拟合工具进行曲面拟合时,调节曲面的阶数和段数,在误差允许的范围内生成光顺的曲面。

闭孔泡沫陶瓷气孔微结构的分形表征及其模拟

通过观察发现,闭孔泡沫陶瓷气孔几何结构不是一个整形结构,而是具有分形特征的分形结构。采用分形几何对其气孔结构进行描述,首次获得了闭孔泡沫陶瓷分维表达式D=lnN/lnK。讨论了分维D的大小与闭孔泡沫陶瓷气孔微结构之间关系,并用计算机模拟出闭孔泡沫陶瓷的分形结构。

计算机自动测量控制系统软件设计方法研究

随着我国综合实力的不断加强,各个领域对于互联网计算机的使用也越来越广泛,那么计算机的有效利用也是十分关键的技术环节。文章主要对计算机自动测量控制系统的软件设计等展开了探讨。重点是讨论了计算机自动测量控制测量系统软件设计的具体方法和各主要功能设计与实现。

药品质量检验软件开发

根据药品质量检验工作中计算机网络化管理的需求,应用Visual Basic 6.0编程语言作为前台开发工具和Access2000作为后台数据库,开发了一套质量检验软件。该软件具有登陆、输入、修改、删除、浏览、排序、查询、打印、统计、联网、密码维护等功能模块.该软件是基于计算机网络设计,因此它可实现一系列增强型的功能,并且具有计算快速、准确,数据库冗余度小,数据管理统一、安全、完整,用户界面友好,使用方便等优点。