图像式一维条码识别的三重编码方法

提出一种基于三重编码的图像式一维条码快速识别算法。首先采用最大类间方差法对图像进行二值化分割,将条码从背景中分离出来。对分离出的条码图像实施倾斜校正,然后通过分析二值图像的竖直方向投影特性,建立三重编码,依次为0-1码、类行程码和条空码(条空码根据条码类型进行编码)。最后由条空码进行查表和校验。识别过程能够对噪声、不齐、缺损和污染等缺陷进行有效处理。应用结果表明,该算法正确识别率达到99%以上,执行时间仅5ms左右。

基于重编码的快速标量乘算法

采用回溯法设计出一种重编码算法。该算法只需对标量序列进行一次变换、至多四个中间变量,以及只需基于比特位比较赋值操作,效率更高,利于硬件实现标量乘法,并证明了所得结果具有正则序列的性质。该算法应用到计算数字签名中常用的gP+hQ时,得到g、h的具有最小联合重量序列。

Turbo码MAP译码的重编码方法

为了提高Turbo码MAP译码性能,提出了一种全新的重编码方法.该方法在编码器端采用删余矩阵,在译码器前端加入一个重编码单元,该重编码单元由解调判决器、重编码器、码元比较器、BPSK调制器和复用器组成.仿真结果表明:该方法可有效减少译码迭代次数,缩短译码延迟,从而在信噪比Eb/N0=1.0dB时,使误比特率(BER)降到原来3.37×10^(-3)的1/2左右.通过分析比较3种通用的MAP译码算法和重编码单元的计算复杂度,验证了重编码方法的优越性.仿真和理论分析结果表明,重编码方法可以显著提高MAP译码性能,有较高的潜在应用价值.

脑科学关于儿童早期数学学习研究的新进展——三重编码模型的脑机制简介

脑科学关于儿童早期学习的研究为理解儿童的学习机制提供了新的视角,将进一步促进儿童早期教育研究的深入。本文从脑科学角度阐释了儿童早期的数学能力发展的机制———三重编码模式的内涵、分析了此模式的特征、简单的提及对早期数学教育的启示。

DNA甲基化动态模式在重编码过程中的作用

DNA甲基化作为主要的表观遗传修饰方式在细胞分裂与分化过程中扮演着重要角色。在生殖细胞生成与胚胎的早期发育过程中,DNA甲基化具有动态变化的特征,其动态模式直接影响细胞核重编码程序的,控制胚胎的成活率及发育状况。本文综述了DNA甲基化修饰在核重编程过程中的动态模式、相关酶及甲基化结合蛋白的作用模式等。

一种基于快速重编码的H.264/AVC压缩域信息隐藏方案

在H.264/AVC格式的视频码流中进行数据隐藏很容易造成误差扩散,从而加剧画面失真,而改善误差扩散通常需要引入新的计算.为了能够在低复杂运算的前提下尽量减小因数据嵌入而造成的画面失真,提出了基于快速重编码的数据隐写方法.该方法使用视频中已有的预测信息对视频重新进行编码,然后在编码过程中将隐秘数据嵌入I帧的4×4块中.实验表明,该方法能够在尽可能保留视频质量的前提下在已编码的H.264/AVC视频中嵌入大量的隐秘数据,而又不至于引起码流大小的剧增.另外,针对以往算法在固定位置的系数上进行数据嵌入的做法,提出了一种通过修改几个量化系数绝对和的奇偶性来进行数据嵌入的新方案,极大提高了嵌入数据的隐蔽性和安全性.

长链非编码RNA-重编码调控因子与肿瘤的研究进展

长链非编码RNA(LncRNA)是一类长度超过200核苷酸且不编码蛋白质的RNA分子。肿瘤基因组学的快速发展使LncRNA在人类肿瘤研究方面的功能更加显著。基因间LncRNA(LincRNA)-重编码调控因子(ROR)作为一种新型LncRNA,其作用机制在结直肠癌、胰腺癌、乳腺癌的发生发展过程中有报道。我们就LincRNA-ROR在肿瘤中的相关调控机制以及在不同肿瘤中的研究现状做简要综述,以便对其有进一步了解。

基于二重编码的遗传算法求解连接增强问题

连接增强问题是个组合优化问题,遗传算法适合解决组合优化问题,一般的遗传算法都采用一重编码方法,这里采取二重编码方法来解决连接增强问题,采取了自适应方法来调整交叉和变异概率,模拟实验中比较了二重编码遗传算法和一重编码的遗传算法的性能。

一种降低3-D VRRAM热串扰的并行输入重编码电路

3-D VRRAM(Vertical Resistive Random Access Memory)是一种用来降低阻变式存储器单元成本的新型架构.目前对3-D VRRAM阵列的性能评估主要集中于对写入和读取裕度的分析上.然而3-D VRRAM中的中的热串扰效应也是一个值得关注的问题,过高的热串扰会明显降低阵列中存储单元的可靠性.本文提出了一种并行输入重编码电路,通过对输入数据进行重新编码来降低大规模并行写入所引起的热串扰效应.实验结果表明,当并行写入阵列大小为4×4、4×8以及8×8时,使用本文提出的输入重编码电路可以分别降低21.8%、23.9%和12.2%的热串扰效应.此外,使用本文提出的写入重编码仅仅增加了3%的写入延时以及0.07%的额外面积.

二重结构编码遗传算法在传感器配置中的应用

讨论了模态实验中传感器的配置问题 ,以模态置信度矩阵的最大非对角元为目标函数 ,重点研究了组合优化问题中的遗传算法 ,针对组合优化中约束条件的满足问题提出了二重结构编码遗传算法 ,并将这种方法应用于海洋平台的传感器配置中 ,与序列法作了比较 ,取得了较好的优化效果。

治疗前血小板长链非编码RNA重编程调节因子与局部晚期鼻咽癌诱导化疗疗效及预后的相关性

目的分析治疗前血小板长链非编码RNA重编程调节因子(lncRNA ROR)与局部晚期鼻咽癌诱导化疗(induction chemotherapy,IC)疗效及预后的关系。方法回顾性分析陕西中医药大学附属医院2019年1月~2020年12月,共75例接受IC+同步放化疗的局部晚期鼻咽癌患者病例资料,另纳入84名健康志愿者作为对照组。采用实时定量聚合酶链式反应分析血小板lncRNA ROR水平。依据实体瘤疗效评价标准1.1评估IC肿瘤反应。通过Kaplan-Meier分析和对数秩检验比较2年总生存率(overall survival,OS),并进行多变量生存率分析以研究独立的预后因素。结果局部晚期鼻咽癌组患者治疗前血小板lncRNA ROR水平显著高于对照组[2.27(1.57,3.02)vs.0.92(0.66,1.50),Z=-7.798,P<0.001]。其用于局部晚期鼻咽癌诊断的受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.859(95%CI:0.803~0.914)。中位随访时间为24(3~28)个月,28例(37.33%)患者全因死亡。依据治疗前血小板lncRNA ROR水平的中位值(2.27)对局部晚期鼻咽癌患者进行亚组分析,高水平亚组患者OS时间明显短于低水平亚组(Log Rankχ^(2)=27.930,P<0.001);同样,肿瘤反应不满意的患者OS时间明显短于肿瘤反应满意的患者(Log Rankχ^(2)=21.852,P<0.001)。将血小板lncRNA ROR水平与常规肿瘤标志物联合后,对IC肿瘤反应的预测灵敏度增加至78.1%,特异性和AUC分别72.1%和0.823(95%CI:0.731~0.914)。多因素Cox回归分析,最终确定血液学毒性反应1~3级、血小板lncRNA ROR水平>2.27是局部晚期鼻咽癌患者2年OS的独立危险因素(P<0.05)。结论血小板lncRNA ROR水平在局部晚期鼻咽癌患者中异常升高,其对IC肿瘤疗效以及患者预后都有一定的预测价值,有可能成为局部晚期鼻咽癌候选生物标志物之一。

简单乘法运算的功能磁共振成像对三重编码模型的初步研究

目的利用磁共振脑功能成像技术来验证简单乘法运算与三重编码模型是否匹配。方法对13名本科生志愿者采用基于光学的单数乘法任务进行提问,同时运用1.5 T的Marconi磁共振成像系统采集其脑部的血氧水平依赖性功能成像数据。运用SPM99软件进行t检验,以获取单数运算时的脑功能图像。结果明显激活左侧额中回、额下回、角回、视觉联合皮质区,两侧顶上小叶。结论单数乘法运算与三重编码模型相匹配。

二重结构编码遗传算法及其在贷款组合优化决策中的应用

对于综合考虑贷款收益和风险的贷款组合配给决策模型 ,算法上是一类背包问题 ,但它有其特殊性 .采用二重结构编码的遗传算法 ,结合贪心算法和局部搜索算法 ,可以提高这类问题求解的效率 ,并在运算时间和解的精度上取得较好的平衡 .

基于树型二重结构编码遗传算法的服务选择

提出了Web服务语法业务流程树的概念,并结合基于QoS的Web服务全局选择的特点,研究了一种用于组合服务QoS优化的基于树型二重结构编码的遗传算法GATD。该方法建立在服务语法业务流程树先序遍历序列编码的基础上,采用二重编码方法处理用户的QoS约束条件,不仅能够有效地选择出满足用户QoS需求的服务资源,而且可以较好地支持服务运行时快速再规划。

基于二重结构编码遗传算法的传感器优化配置

传感器的优化配置是一类组合优化问题,针对此问题,文章以应变模态保证准则SMAC为优化原则,以SMAC矩阵的最大非对角元为目标函数,针对满足传感器数量不变的约束条件问题,提出改进的二重结构编码遗传算法,并通过现有文献中的算例验证本文所提算法的高效性。算例结果表明,该遗传算法优化结果优于现有的遗传算法,将其应用于复合材料板模型损伤诊断的传感器优化配置是可行的。

基于小波二重树编码的彩色图像压缩

该文提出了一种利用小波变换对彩色图像进行编码的算法。该算法在对Y,Cr,Cb分量进行小波分解的基础之上,结合人眼视觉系统特性对各子带进行量化,采用全新的二重树编码,有效地对高频子带进行压缩。实验结果表明,本算法实现简单,可达到很好的压缩效果。

基于二重结构编码遗传算法求解背包问题的研究

针对背包问题传统的解决方法有动态规划法、分支界限法、回溯法。传统的方法不能有效地解决背包问题。文中提出二重结构编码的遗传算法解决背包问题,是一种适合于在大量的可行解中搜索最优解的有效算法,在约束条件的处理上结合贪婪算法,既加快了算法的收敛速度,又克服了传统方法容易陷入局部最优的特点,提高了搜索效率。通过计算机仿真试验结果表明,二重结构编码的遗传算法比基本遗传编码有更好的近似解,充分证明了使用二重结构编码的混合遗传算法来求解背包问题的有效性和实用性。

二重结构编码算法求解背包问题的分析及改进

给出了背包问题的数学模型,分析了解决该问题的二重结构编码的混合遗传算法,在此基础上通过引入价值密度的概念并与局部搜索算法相结合对算法进行了改进,并通过大量的数值试验充分证明了改进后的二重结构编码算法的有效性有了一定的提高。

重编程相关的长链非编码RNA与肿瘤的研究进展

人类基因组中存在大量长链非编码RNA(lincRNA),其在多种水平调控基因的表达且与多种疾病发生发展密切相关。重编程相关的长链非编码RNA(lincRNA ROR)是新近发现的对细胞重编程有重要调控作用的lincRNA,在多能干细胞形成、DNA损伤、氧化应激等过程中起重要作用。LincRNA ROR在多种肿瘤细胞中异常表达并在其发生、发展及治疗等过程中发挥作用。本文主要就lincRNA ROR在多种肿瘤中的表达及其对肿瘤发生发展中的作用机制作一综述。

用于FPGA平台上图像快速旋转的改进CORDIC算法

坐标旋转数字算法(CORDIC)被广泛应用于消旋、相机边框等系统中。在对传统CORDIC算法分析的基础上提出了重编码预测和多倍迭代优化的方法,并用MATLAB进行了仿真,又在VIVADO上进行了FPGA验证与对比。实验结果表明,上述优化相对传统CORDIC算法以及VIVADO自带的CORDIC IP核显著减少了迭代次数,消耗了更少的资源,计算的精度也有了一定的提升。