基于特征图网络和多种生物信息预测关键蛋白质的深度学习框架

针对生物实验识别关键蛋白质费时费力,使用计算方法预测关键蛋白质无法有效整合生物信息的问题,提出一个深度学习框架.首先利用网络拓扑结构、基因表达数据和GO(gene ontology)注释数据构建加权蛋白质相互作用网络;然后分别使用特征图网络和双向长短期记忆细胞从亚细胞定位数据、蛋白质复合物数据和基因表达数据中提取特征向量;最后将这些特征向量输入到任务学习层预测关键蛋白质.实验结果表明,相比于现有的计算方法,该方法预测性能更好.

人工智能下复杂软件源代码缺陷精准校正

缺陷校正可以保证复杂软件源代码的稳定运行,为了提高源代码缺陷校正性能,提出基于人工智能的复杂软件源代码缺陷校正方法。利用语法分析器,建立源代码语言的文本分析树,通过定义源代码语言文本中间转换执行流的延续,分析复杂软件源代码语义。引入人工智能领域的计算机科学技术,计算复杂软件的后验概率,利用模糊矩阵计算源代码缺陷的贴近度,验证复杂软件源代码的程序标注。根据复杂软件源代码的缺陷密度,利用人工智能聚类算法预处理源代码缺陷特征,依据人工智能的数据依赖性分析理论,提取出源代码分区的依赖关系,结合代码转换,实现复杂软件源代码缺陷的校正。仿真结果表明,所研究方法可以提高复杂软件程序的运行效率,并将源代码缺陷校正准确率和召回率提高至90%以上。

李陈玉的遗民情结与骚愁表达

文化的脉搏连着民族的心脏,明代遗民的楚辞文化生动地体现了中华民族坚持正义、勇于抗争的民族精神。明亡之后,作为一个有气节的知识分子,李陈玉怀着对故国的留恋和思念,曾有过激烈的武力反抗,也有过遁迹山林的隐居生活,还有过借人之酒杯浇自己块垒的注《骚》经历,是一位典型的遗民《楚辞》学者。李氏的遗民身份,李氏的资质禀赋,以及他在前明王朝的政绩、理政观念和青云路断的仕履经历,尤其是甲申之变带给他山崩地裂的刺激,使得他先是选择了暴力反抗,又选择了非暴力不合作,终而选择了笺注《楚词》进行遗民的骚愁表达。

论《集注东坡先生诗前集》的文献价值

通过孤本《集注东坡先生诗前集》现存四卷与通行苏诗百家注的对比,总结以赵次公为代表的早期苏诗注家在总结用典之法、释词、阐释诗意及评论等方面的成就,揭示《集注东坡先生诗前集》的文献价值。

紫芝栽培品种‘武芝2号’(‘紫芝S2’)全基因组测序及分析

采用PacBio SMART技术并基于三代和二代数据(3+2策略)完成紫芝栽培品种‘武芝2号’(原名:S2)(通称‘紫芝S2’)基因组De novo测序、组装,完整地获得紫芝栽培品种‘武芝2号’(原名:S2)全基因组,序列总长度56.849 Mb,包括核基因组和线粒体基因组共72条Scaffolds。其中,核基因组16681个基因,完成其中13161个基因的注释,约占总数的78.89%;预测分析到4组串联重复的rRNA簇、405个非编码RNA和3305个启动子,并找到rpb2、beta-tubulin和18S,28S rRNA(SSU,LSU)等基因序列以及漆酶同工酶基因,鲨烯合酶、羊毛甾醇合酶基因与麦角甾醇合成代谢相关基因及其分布位置,为今后紫芝栽培品种(系)分子鉴定与菌株鉴别、功能基因的挖掘与利用提供可靠信息,同时也为其后续开展中国栽培灵芝种类的比较基因组学分析积累科学数据。

实时复杂事件处理的最坏响应时间估算

实时复杂事件处理系统(CEP系统)用于从原子事件流中检测出复杂事件,需要确保事件处理任务在截止期内完成.确保实时性的关键问题是如何估算系统中复杂事件处理程序(CEP程序)的最坏响应时间.现有针对一般程序的估算方法需要标注对象程序中子程序执行次数的取值范围.然而,CEP程序较为复杂,难以直接获知子程序执行次数的取值范围.虽然执行次数间存在关联关系,可以间接求解出取值范围,但这样得到取值范围不够严格,使估算精度较低,因此现有估算方法难以直接使用.提出一种CEP程序的最坏响应时间估算方法.采用新标注方式,通过对CEP程序的检测结构进行分析,归纳出子程序执行次数间的关联约束,并使用关联约束进行标注,替代了标注其取值范围,避免了标注困难.实验表明方法具有较高估算精度.

宋人注宋诗的诗学批评

文章在对宋人注宋诗中各位注释者的诗歌创作才能的分析基础上,进一步梳理了各个注本中的大量诗歌批评片断,并对其进行了综合与归纳,从而得出:宋人注宋诗的注释者,如赵次公、任渊、李壁等,在诗歌注释中能在准确地解释意义的基础上,总结各种诗歌创作技巧,包括字法、句法、章法、对偶、用典等创作方法,并进一步对苏轼、黄庭坚、陈师道、王安石等诗人的总体创作成就与特点作了精辟的概括。研究认为,宋人注宋诗的这种寓诗歌研究于注释中的方法,在诗歌注释史与诗歌批评史上都有重要的意义。

复杂模式网络多优先级隐写信息标记仿真研究

当前多优先级隐写信息标记方法忽视了标注集整体关联性对标记结果的影响,导致标注集整体关联性缺乏,标记结果准确性不高。为了解决上述问题,提出基于标注词精化的复杂模式网络多优先级隐写信息标记方法。针对复杂模式网络噪声干扰,提出标注词精化思想,采用优先级排序特征强化隐写信息重要性权重,完成第一次标注词精化;考虑到各优先级标注集整体关联性对标记结果的影响,计算隐写信息的多优先级相关度评分,进一步优选可以准确刻画隐写信息内容的标题,完成第二次标注词精化。结合多核学习方法优化各优先级标注词特征的相应权重,同时确定分类器的参数,采用训练好的多核支持向量机分类器对不同优先级特征进行分类,标记不同优先级的隐写信息。实验结果表明,所提方法获得的标注词能够较好地描述不同优先级下的隐写信息,标记性能提升明显。

从宋人注宋诗的用典研究看宋诗的创作理论

宋人注宋诗的各个注本继承了李善的《文选注》重视征引典故出处的传统,在此基础上又发展了典故注释。首先是注重典故的字面与意义的契合,由契合程度的不同,分析用典之法。其次,总结了诗人的用典方法,并以此观照宋代诗人的创作理论:一是用字语、用句势、用事等直接承袭使用之法与"无一字无来处"的相互影响;一是借用、合用、展用、摘用、倒用、暗用、反用等变化生新使用方法与"夺胎换骨"的相互影响。

《文选》李善注征引《诗》《骚》之学术思想探微

《文选》李善注,是一项浩大的学术研究与文化建设工程,为传播中华优秀传统文化作出了积极贡献。李善虽无关于学术思想研究的专门论著,但于李善注中征引《诗》《骚》的大量例句中,则可发现其难能可贵的学术思想,具体体现在"竭泽而渔,例证翔实"与"尊重学术,存真求实"两个方面。李善如许吉光片羽式的学术思想,则缘于其深厚的《诗》《骚》情结。

轴对称衍射波场复振幅分布的一种新形式

本文导出轴对称衍射波场复振幅分布的一种新形式,尝试性地给出一种物理诠释,将这一分布应用到几种典型的衍射波场区域表现出较好的自洽性。

分类任务中标签噪声的研究综述

近年来,随着机器学习的发展,分类系统的性能有了很大的飞跃。模型需要大量带标签数据才能使训练结果达到要求,而获取高质量的标注数据费时费力。为了降低成本,出现了众包、自动化系统等方法标注训练数据。但是,这些标注方法往往会产生大量错误标注,即标签噪声。另外,信息不足、专家错误和编码错误等因素,也可能使标签受到污染。训练过程中对标签噪声的处理不当,可能会使预测精度和准确性降低,或者使模型复杂度增加。因此,研究标签噪声对推广机器学习在各领域的应用和降低机器学习算法的部署成本等方面具有重要意义。通过综述产生标签噪声的原因、影响以及近几年来应对标签噪声的一些技术方法,对标签噪声的研究现状和发展前景进行分析。

基于关联基因本体论注释的蛋白质相互作用预测

细胞中的生理活动主要是通过蛋白质-蛋白质之间的相互作用来调控完成.详尽细致的蛋白质-蛋白质相互作用网络的解析对于理解细胞中复杂的调控、代谢和信号通路有重要的意义.近年来,关于新的蛋白质-蛋白质相互作用预测领域进展快速,这里,利用贝叶斯算法结合关联的GO(Gene Ontology),来预测蛋白质的相互作用.利用非冗余的蛋白质相互作用数据来观察GO对的特性,得到GO关联的概率.通过阳性的和阴性的标准对照数据证实这个新方法可以很好地区别这两类不同的数据,显示出较好的灵敏度和非常低的假阳性预测率.通过与已知的高通量的实验数据比较,这个方法具有灵敏度高、速度快的优点.而且,运用这个新方法可以提供一些新的关于细胞内蛋白质之间相互作用的信息,为进一步的实验提供理论依据.