基于滚动球变换的TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达

针对TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达中存在的应用场景与数据类型特殊、地形形态划分边界不明确和地形尺度认知存在差异等问题,提出了一种基于滚动球变换的TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达算法。该算法在分析滚动球变换构建原理的基础上,通过挖掘滚动球变换在地形形态识别方面的应用潜能,设计了TIN_DDM采样点地形类型判定准则;针对判定准则在地形形态连续尺度表达过程中无法应用的问题,通过对滚动球接触点与滚动球半径之间的数值关联性进行分析,求解出各采样点与滚动球接触状态变换时的临界滚动球半径,构建了面向TIN_DDM地形形态连续尺度表达的滚动球变换。试验结果表明:该算法可快速实现以滚动球半径作为尺度因子的TIN_DDM地形形态自动化分及连续尺度表达。

基于图形渐变技术的等高线连续尺度表达模型

提出一种基于特征点匹配的等高线图形渐变技术。对2个不同比例尺地图上表达的同名等高线,由计算几何的方法构建特征点多层次树状结构;利用距离邻近性和弧段的形态分析实现特征点的匹配;在匹配的同名弧段间实施图形渐变技术得到2尺度内任意中间尺度的等高线表达。实验证明,提出的基于多层次特征点匹配的图形渐变技术是在网络环境下等高线多尺度表达的一种有效尝试,由于在两尺度端进行了图形的控制,等高线的拓扑一致性得到了有效的维护。

基因表达连续分析标签数据库的实时定量多聚酶链反应验证

目的采用实时定量多聚酶链反应(PCR)技术验证不同丰度和匹配度的基因表达序列标签,尝试用该技术补充和完善高通量基因表达谱的结果。方法根据各基因序列全长设计引物,选择9个单匹配标签,6个多匹配标签,1个美国国家生物技术信息中心(NCBI)数据库更新后无匹配标签和2个无匹配基因进行实时定量PCR验证。结果挑选的所有基因均得到特异性扩增。基因表达量分析结果显示,基因表达连续分析(SAGE)文库中9个单匹配标签表达趋势和定量结果一致,且具有显著性差别;6个多匹配标签中有3个标签表达趋势和定量结果一致,且具有显著性差别;1个NCBI数据库更新后无匹配标签表达趋势和定量结果相反;2个无匹配基因表达量数据提示两组间没有显著性差别。结论实时定量PCR技术是验证SAGE等高通量数据的可靠工具之一。SAGE文库标签匹配度可影响数据的可信度。

连续反复表达的意向性研究

从意向性视角考察连续反复表达,发现它具有派生的意向性,并可以从意向内容和意象态度对它进行分析,其意向内容是事件本身,意向态度在于强调;连续反复表达的运作是在意向性的作用下完成的,连续反复表达的生成经历了一个从"事件"到"用例事件"的心智过程,连续反复表达的理解是受众根据意向态度的选择对一定的意向内容做出的整体性解释。

基因表达的连续分析技术

基因表达的连续分析技术是一种能对某一细胞群或特定的微解剖结构基因表达做全面分析的技术。本文就基因表达的连续分析技术的原理、方法进行综述。

让“碎片化习作”成为儿童非连续性表达的可能

“碎片化习作”是时间因素、空间因素及文本呈现方式综合影响下的一种写作样态。与传统在规定时间完成既定内容的习作方式不同,零碎性、片段化、非连续性是其主要特征。碎片化习作是在真实情境中儿童的个性化表达,教师须及时记录儿童的“碎片灵感”,形成多样化资源,合理规划“碎片类型”,展开梯度化训练,适时升级“碎片体系”,使习作走向整体。

用cDNA表达文库连续分组免疫鉴定实验性内脏利什曼病疫苗候选分子

世界上许多地区,内脏利什曼病是一个严重的公共卫生问题。研制利什曼病疫苗已成为一项具有挑战性的任务,但至今仍未鉴定出具有保护作用的重组疫苗候选分子。为了解决这个难题,本文作者采取了一种简化方法,以筛选和鉴定内脏利什曼病小鼠模型中对攻击感染具有保护作用的无鞭毛体cD-NA序列。

临近特征点类型匹配的多边形渐变表达模型

提出一种基于Morphing技术的多边形连续尺度地图表达模型。依据多边形的凸壳多叉树建立了多边形特征点的层次结构;基于临近性原则及特征点前后弧段形状的对照关系实现两个关键尺度的同一多边形要素各层次特征点的匹配;在多边形的对应特征点间利用Morphing内插技术得到两个关键尺度间任意尺度的多边形表达。实验表明,对于两个关键尺度下的同一多边形,使用该模型能获取任意中间尺度下的多边形表达,在尺度变化时,多边形图形的过渡自然平稳。

光纤网络多通道数据均衡化分配方法

光纤网络数据动态能力较强,受噪声的影响,易降低数据的分配效率。为此,提出一种新的多通道数据均衡化分配方法。在建立通信模型后,计算节点的负载占比变化,并均衡处理待分配数据节点的负载占比。然后建立传输过程的连续表达函数,并通过最小均方差的约束,保证分配代价的合理性。最后,计算在同时间间隔内数据载波带宽的变化分配相同带宽变化的数据。实验结果表明:应用该方法后,数据分配结果的归一化幅度保持在±0.6之间,不同类型的数据分布规整;该方法的分配误差集中在2.59%~3.51%之间,具有较高的精准度。

随机需求下半导体生产车间的物流系统仿真优化

针对随机需求下具有"添加/卸除机器"特点的动态多阶段生产布局问题,建立其数学模型和批次到达速率公式.通过研究机器的添加/卸除规则,分析了添加和卸除机器事件以及3种调度准则,建立了随机需求下的仿真优化算法.通过算例验证了仿真优化算法的有效性以及仿真系统的有效性.

基于高斯径向基图像插值模型的采样率转换方法研究

目的:数字图像作为信息的一种载体,在相邻像素点之间具有极强的相关性。工程中经常需要从空域或频域基于采样率转换技术来分析数字图像,而采样率转换过程往往需要较高的计算复杂性。方法:采用高斯径向基插值的方法,获得图像各插值控制点加权系数。在此基础上进一步通过数学推导,从空域、频域角度对采样率转换方法进行研究和实验。结果:基于高斯径向基插值模型的图像空域多采样率转换可以直接通过重采样过程获得,因此不同于一般数字信号处理过程中所采用的经典转换方法。此模型下频域多采样率转换则通过频域滤波后再逆变换完成。在保持较小均方误差的基础上,基于FFT变换,频域多采样率图像转换过程得到了极大的提速。结论:实验结果表明:该算法在需要把图像表达成连续模型,以及通过空频切换进行图像快速采样率转换的应用场合具有相当的实际参考价值。

一种大规模网络中基于节点结构特征映射的链接预测方法

网络链接预测能够获取网络中丢失链接的重要信息或进行网络的动态演变分析.现有的基于节点相似性的网络链接预测方法往往针对简单的一(多)阶邻居信息或特定类型的小型网络,设计较为复杂的计算方法,其扩展性和大规模网络中的可计算性都受到了严峻的挑战.文中基于深度学习在神经网络语言模型中应用的启发,提出了一个LsNet2Vec(Large-scale Network to Vector)模型.通过结合随机游走的网络数据集序列化方法,进行大规模的无监督机器学习,从而将网络中节点的结构特征信息映射到一个连续的、固定维度的实数向量.然后,使用学习到的节点结构特征向量,就可以迅速计算大规模网络中任意节点之间的相似度,以此来进行网络中的链接预测.通过在16个大规模真实数据集上和目前的多个基准的最优预测算法对比发现,LsNet2Vec模型所得到的预测总体效果是最优的:在保证了大规模网络中链接预测计算可行性的同时,于多个数据集上相对已有方法呈现出较大的AUC值提升,最高达8.9%.

海洋时空过程数据模型及其原型系统构建研究

从地球信息科学角度,分析了海洋现象的过程特性,并给出过程对象的BNF范式组织结构。把具有过程特性的海洋现象分级抽象为海洋过程对象、阶段对象、序列对象和状态对象,讨论了海洋过程对象的语义分级抽象与顺序、包含关系及过程对象内的演变机制,分析了通过过程对象隐式记录演变机制、过程对象存储表提供其程序接口,实现连续渐变表达机制在模型中的实现策略,发展了基于过程对象、过程对象关系表的模型的过程化组织结构。在Geodatabase9.2基础上,扩展过程对象的存储机制,构建海洋时空过程数据模型的原型系统(海洋时空过程数据库系统MarineSTPDMGDB和海洋系统功能平台MDMProtoTypeSystem),并给出其框架结构及关键技术实现流程。原型系统的构建及功能分析结果证明了模型的科学性与适用性,为"数字海洋"战略的实施提供了理论基础。

基因表达连续分析技术及应用研究的进展

随着功能基因组学研究的兴起 ,基因表达连续分析技术 (SAGE)已成为高通量研究基因表达谱的新手段。 SAGE技术不仅可以用来研究大部分基因组序列尚未鉴定的生物个体的基因表达谱 ,其实验结果还可以直接与发表在 SAGEmap表达数据库中不同来源的已知文库相比较 ,应用日益受到重视。

利用基因表达连续分析技术构建肝癌HepG2细胞文库

目的采用基因表达连续分析技术（serial analysis of gene expression，SAGE）建立肝癌HepG2细胞标签文库。方法提取肝癌HepG2细胞总RNA，分离纯化得到mRNA，利用改进后的M—MLV RTase cDNA合成试剂盒合成生物素标记的双链cDNA；得到全长cDNA后，根据SAGE技术流程后续步骤，建立肝癌HepG2细胞标签文库。结合GenBank、UniGene文库分析标签代表的转录本，最终通过SAGE软件分析标签丰度。结果15586个标签中有14181个获得稳定有效的扩增，长度在200～3000bp。将获得的长片段进行序列分析后，2023个特异基因被发现。结论用改进后的逆转录试剂盒可以较好地获得全长cDNA，为SAGE技术构建文库提供可靠的原料。借助SAGE技术建立的肝癌HepG2细胞标签文库，容量大、效率高，为后续基因研究搭建了良好的平台.

空间数据连续尺度表达的矢量金字塔模型

连续多尺度表达是当前地图制图领域中的热点问题之一,常规地图采用多级瓦片剖分、多版本存储技术实现空间多尺度表达,存在数据量冗余、跨级别不一致、瓦片间尺度跳跃大等问题。结合传统地图综合、多尺度表达数据结构和空间索引建立等多种策略,在目标数据模型中加入尺度维和操作信息,记录地图综合的过程和尺度变换,建立空间数据矢量金字塔模型。该模型离线综合获取多级基态尺度表达数据,确定每个目标的尺度表达空间范围,并通过面向对象建模技术将目标表达状态及其纵向关联关系、算子类型及控制参量等信息封装在多尺度目标中;同时,建立一端或两端控制的尺度变换结构。基于该模型可快速获取适应用户需求的连续尺度表达状态。

浅谈英语课堂教学中的写作训练

英语写作能力的培养是一个系统而长期的过程，它必须遵循由建筒到繁，由浅入深，循序渐进的原则，要在教学的每一个环节中体现出来。

语言运用中的不连续现象——量子思维与语言研究之二

本文运用量子思维考察语言表达中的不连续现象,包括词句内表达的不连续和语篇内表达的不连续。语言是表达意识内容的物质外壳,同语言运用密切相关的意识又是发生在大脑微观世界的量子力学现象,意识和语言运用都要以大脑量子活动为其一项生理基础,并受其约束,所以可以用量子力学理论研究意识—语言运用。将量子力学的理论具体化为一种思想认识来研究语言,我们称之为运用"量子思维"。用量子思维对语言运用中的不连续现象进行考察发现,语言表达的不连续是大脑里的量子纠缠的一种表现,可以体现为大脑量子活动与语言运用的镜像效应。

SAGE技术及其在肝脏研究中的进展

基因表达的连续分析技术(serial analysis of gene expression,SAGE)是应用于基因研究的有利工具,具有高通量、高保真度、既定性又定量等诸多优点。自从发明以来,SAGE已经广泛应用于分析许多生物学和医学研究的基因表达情况。作者们经过广泛查阅近年来相关国内外文献,尤其密切关注肝脏研究领域,并结合自身研究成果,对近十年来SAGE技术发展情况进行了总结。SAGE技术较前有了很大进步,这主要体现在三个方面:SAGE技术本身更趋优化;数个SAGE文库联合分析;结合其它基因研究手段进行研究。作者仅对SAGE技术的原理、方法进展进行简单介绍,重点以应用于肝脏中的研究为媒介,探讨其在应用方面突破。尽管超过一千个SAGE相关的研究已经发表,但同时SAGE技术本身也存在缺陷,比如测序误差、连接效率难以保证等问题,说明SAGE技术仍需不断地改进。

从唯一到集合:不止一次定格的诉说——探究摄影艺术作品创作形式之联作

摄影同绘画、音乐等众多艺术形式一样,有着用画面代替语言的功能,去讲述作者内心想要表达的情感,而画面和语言的篇幅可供艺术创作者自选,因此就出现了不同的艺术作品创作形式:单幅、长卷、联作等。本文从联作创作形式分析下手,对比各种艺术作品中的联作形式,探究摄影联作的优势并拍摄实践。