Formalization for Granular Computing Based on Logical Formulas
nuttall法经典谱估计
nuttall法经典谱估计
Nuttall法是一种经典的谱估计方法，用于信号处理和频谱分析。
该方法基于离散傅立叶变换（DFT），旨在估计信号的频谱特性。
Nuttall法的主要思想是通过对信号进行加窗处理，然后进行傅立
叶变换来获得信号的频谱信息。
在Nuttall法中，通常使用Nuttall窗（也称为Nuttall氏窗）来对信号进行加窗处理。
Nuttall窗是一种平滑的窗函数，其主要
特点是具有较低的旁瓣峰值和较窄的主瓣宽度，这有助于减小频谱
泄漏和提高频谱分辨率。
加窗后的信号可以减小频谱泄漏，使得频
谱估计更加准确。
接下来，对加窗后的信号进行DFT，就可以得到信号的频谱估计。
Nuttall法在频谱分析中被广泛应用，特别是在需要准确估计
信号频谱特性的场合。
它在信号处理、通信系统、雷达系统等领域
都有着重要的应用价值。
需要注意的是，Nuttall法作为一种经典的谱估计方法，虽然
在一定程度上能够提供准确的频谱估计，但也存在一些局限性。
例如，在信噪比较低的情况下，频谱估计可能会受到较大的干扰，导
致估计结果不够准确。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况综合考虑Nuttall法的优缺点，选择合适的频谱估计方法。
总之，Nuttall法作为一种经典的谱估计方法，在信号处理和频谱分析领域发挥着重要作用。
通过加窗和DFT处理，可以获得准确的信号频谱估计，为各种工程应用提供支持。
然而，也需要注意其局限性，并在实际应用中进行合理选择和调整。
WinNonLin药代动力学参数(非房室模型)含义之欧阳文创编
WinNonLin药代动力学参数（非房
室模型）含义
非房室模型的统计矩方法以概率论和数理统计学中的统计矩方法为理论基础，对数据进行解析，包括零阶矩、一阶矩和二阶矩，体现平均值、标准差等概念，反映了随机变量的数字特征。
零阶矩为AUC，和给药剂量成正比，是一个反映量的函数；
一阶矩为MRT，反映药物分子在体内的平均停留时间，是一反映速度的函数。
静脉注射给药，在血药浓度时间曲线呈现单指数项方程特征情况下，MRT表示消除给药剂量的63.2%所需的时间。
表1、WinNonLin药代动力学参数（非房室模型）含义。
知识图谱嵌入模型方法比较与评价
知识图谱嵌入模型方法比较与评价知识图谱嵌入模型是近年来在知识图谱领域引起广泛关注的一个重要研究方向。
该领域致力于将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量空间中，以便于计算机进行进一步的处理和应用。
本文将对知识图谱嵌入模型的常见方法进行比较与评价，包括TransE、TransH、TransR、ConvE和Graph Attention Networks等。
1. TransE模型TransE是一种简单而有效的知识图谱嵌入模型。
该模型通过学习实体与关系之间的翻译向量，将知识图谱中的三元组用向量形式表示。
TransE假设实体之间的关系可以通过简单的向量加法或减法来进行表示，即用头实体向量加上关系向量等于尾实体向量。
然而，TransE模型无法解决一对多或多对一关系的情况，且对于复杂的关系难以建模。
2. TransH模型TransH模型是对TransE模型的改进，为每个关系引入一个超平面来表示实体的映射方式。
在TransH模型中，每个关系都有一个关系向量和一个超平面向量。
通过投影操作，头实体和尾实体将分别映射到超平面上，从而在超平面上计算关系向量的表达。
TransH模型能够解决一对多或多对一关系的建模问题，但对于一对一关系和多对多关系仍存在一定的局限性。
3. TransR模型TransR模型是一种基于投影矩阵的知识图谱嵌入模型。
该模型通过学习每个关系的投影矩阵，将实体从实体空间映射到关系空间。
在计算头实体和尾实体之间的关系时，将它们分别映射到关系空间，再通过关系向量计算它们之间的关系表达。
TransR模型在建模复杂关系以及解决一对多和多对一关系问题上具有较好的性能，但计算复杂度较高。
4. ConvE模型ConvE模型是一种基于卷积神经网络的知识图谱嵌入模型。
该模型将实体和关系表示为二维矩阵，并通过卷积和全连接层来学习它们之间的关系。
ConvE模型采用了卷积神经网络的强大特征提取和表示能力，能够有效捕捉实体和关系之间的语义关联。
基于非凸熵最小化与高斯混合模型聚类的电容层析成像图像重建
基于非凸熵最小化与高斯混合模型聚类的电容层析成像图像重
建
张立峰;卢栋臣;刘卫亮
【期刊名称】《计量学报》
【年(卷),期】2024(45)2
【摘要】基于压缩感知原理提出了一种构建非凸熵(NE)函数作为正则化项的方法,在有效缓解电容层析成像(ECT)病态性逆问题的同时可保证解的稀疏性,并采用快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解以加快收敛速度。
对所得解通过高斯混合模型(GMM)进行阈值寻优,采用期望最大化算法(E-M)更新模型参数,从而构建NE-GMM算法。
仿真及实验结果均表明:与LBP、Landweber、迭代硬阈值(IHT)、ADMM-L1及NE算法进行了对比,该算法所得重建图像质量最优,对中心分布及多物体分布的保真度进一步提高,仿真实验重建图像的平均相对误差和相关系数分别为0.4611及0.8827,优于其他5种算法。
【总页数】7页(P207-213)
【作者】张立峰;卢栋臣;刘卫亮
【作者单位】华北电力大学自动化系
【正文语种】中文
【中图分类】TB937
【相关文献】
1.基于双循环改进landweber电容层析成像图像重建
2.基于卷积神经网络及有限元仿真的电容层析成像图像重建
3.基于卷积稀疏编码的电容层析成像图像重建
4.基于改进ResNet-18网络的电容层析成像图像重建
5.基于彩色-深度传感器的电容层析成像图像重建方法
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化学计量学与机器学习在药物研发中的应用
化学计量学与机器学习在药物研发中的应用医药品的研发是一项复杂而漫长的过程，其中涉及到许多学科领域的知识。
其中，化学计量学和机器学习是两个非常重要的领域，它们在药物研发中发挥着不可替代的作用。
化学计量学（chemometrics）是一门研究化学数据处理、分析和建模的学科。
在药物研发中，它的应用主要包括数据分析和化学信息学。
数据分析是指对实验数据进行处理，以发现数据的背后隐藏着的规律和信息。
化学信息学则是基于化学数据的信息资源，旨在为药物研发和相关领域提供有用的信息和工具。
机器学习（machine learning）是一种人工智能的应用，它利用计算机程序对数据进行模式识别和学习，从而推导出新的规律和结论。
在药物研发中，机器学习主要应用于药物分子的设计和预测。
利用机器学习技术，可以加速药物研发的过程，同时也能够大大降低研发的成本和风险。
在药物研发中，化学计量学主要用于两个方面：一是数据处理和分析，二是化学信息学。
数据处理和分析是药物研发过程中的一项重要技术，它可以发现实验数据之间的关联性和规律性，并为各种分析方法、模型和决策提供支持。
化学信息学则是发现和利用药物分子之间的相互作用，以及药物分子的结构、构象、物理性质和生物活性等信息。
机器学习在药物研发中的应用也非常广泛。
它可以通过对药物分子的结构和生物活性进行分析和建模，来提高药物研发的效率和成功率。
利用机器学习技术，可以预测药物分子的分子性质、生物活性等指标，从而减少药物研发的试错过程。
同时，也可以用于药物分子的设计和优化，满足各种药物性需求和生物相容性要求。
总体而言，化学计量学和机器学习在药物研发中都发挥着非常重要的作用。
它们的应用不仅可以加速药物研发的过程，同时也可以提高药物的治疗效果和临床安全性。
当然，这两个领域的应用也面临着一些挑战，需要不断完善和更新。
因此，我们相信，在这两个领域不断探索和创新的推动下，药物研发的效率和成功率将会不断提高。
单细胞转录组学umap模型可视化簇
一、概述在生物学研究中，单细胞转录组学一直是一个备受关注的领域。
通过研究单个细胞的基因表达情况，可以更好地理解细胞的功能和发育过程。
而在单细胞转录组学中，umap模型可视化簇的技术在近年来得到了广泛的应用和关注。
二、单细胞转录组学的意义1. 单细胞转录组学是一种能够揭示细胞多样性和功能的重要技术手段。
2. 通过单细胞转录组学，我们可以了解不同细胞之间基因表达的差异，从而揭示细胞的功能和发育过程。
三、umap模型的原理1. umap（Uniform Manifold Approximation and Projection）是一种降维技术，能够将高维数据映射到二维或三维空间中，以便于可视化和分析。
2. umap模型通过保持邻近点之间的距离关系，并最大限度地保持全局结构来实现数据的降维处理。
四、umap模型在单细胞转录组学中的应用1. 在单细胞转录组学研究中，通过umap模型可视化簇，可以将细胞按照它们的基因表达模式进行分类和展示。
2. umap模型可以帮助研究人员发现细胞之间的相似性和差异性，从而更好地理解细胞的功能和发育过程。
五、umap模型可视化簇的优势1. umap模型能够将高维数据映射到二维或三维空间中，并保持数据的全局结构，使得细胞分类和聚类更加直观和清晰。
2. umap模型具有较高的计算效率和稳定性，适用于大规模的单细胞转录组学数据分析。
六、umap模型可视化簇的局限性1. 在使用umap模型进行单细胞转录组学数据分析时，需要合理选择参数和调整参数，以获得最优的可视化效果。
2. umap模型在处理非线性数据和噪声数据时，可能会出现一定的误差和偏差。
七、结语通过umap模型可视化簇技术，我们可以更好地理解和分析单细胞转录组学数据，揭示细胞之间的功能和相互关系。
相信随着技术的不断进步和发展，umap模型在单细胞转录组学研究领域中将发挥越来越重要的作用。
八、umap模型的参数选择与调整在使用umap模型进行单细胞转录组学数据的可视化过程中，选择合适的参数和进行适当的调整是非常重要的。
基于M估计的纵向数据线性混合模型CDM和MSOM的等价性证明
当迭 代序列 收敛 时 ，得到 的极 限 即是 的稳 健极 大似然估 计（ ＭＬ ） Ｒ Ｅ ．注意 到当 ｃ 一 ， ＝。 时 。
（ ４ ）
的稳 健估计
就是 传统 的极大 似然估计 （ Ｅ ． 类似 的方法 ， 以得 到方差 分量 的稳健 极大似 然估计 迭代公 式 ．由于 ＭＬ ） 用 可 参 数的极 大似然 估计具 有渐近 正态性 ，同样 ，参 数 的 Ｒ Ｅ也具 有相合 性 和渐近正 态性 ．由文献 ［］ ＭＬ ４可知 ， 在 一定 的正则条 件下 ，渐近性 质是成 立 的．
收稿 日期：２ １－７３ ０ １０ ．０
修回 日期：２ １－８ １ ０ １０．６
作者简介：孙慧￣（９ ５ ，女 ，安徽宿 州人．助教 ，硕 士，研 究方 向：统计诊 断、纵 向数据 、统计预 测． ． ｉ ｓｎ ｕ １ ８ 一） Ｅｍａ ：ｕｈ ｉ ｌ
ｈ ｉ２ ｒａ ． ｒ． ｕ ＠ｇｎ ｉｃｎ ｌ ｌｏ
ｋｌ ＝ ｋ ｌ ＝ ＝ｊ ｌ
（ ３ ）
其 中 ＝Ｅ （）＝尸 １ ＜ ） ） （ Ｃ 为相合 修正 因子 ．由（） ，用 Ｆｓｅ ￡ｌ ３式 ｉ ｒ得分迭 代法对 参数进 行稳 健估计 ，关 于 ｈ
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一 ） 是 ｎ ｘ 维 不可 观测 的随机误 差 向量 ，假设 ～Ｎ（， ， ｌ ０
ｔ ， ＝ － ｎ 一 ｎ Ｉ （ Ｉ Ｃ ２ ＭＩ ｐ Ｊ ， ） ２ ∑ＩＩ 一 １ ∑２
植物基因组上游开放阅读框的挖掘方法及其翻译调控
植物基因组上游开放阅读框的挖掘方法及其翻译调控植物基因组上游开放阅读框的挖掘方法及其翻译调控植物基因组上游开放阅读框（ORF）的研究是基因组学的主要研究领域之一，这是植物体内的遗传物质的一个重要特征，它具有很强的调节功能，可以控制表达基因的起点和终点，以及影响某一基因的翻译及其产物。
因此，开发ORF挖掘方法是构建调控网络、检测基因多样性、探索基因功能以及分析植物表达谱等研究中至关重要的工具。
一、基因组学方法在ORF挖掘中的应用1. 锚序列方法锚序列方法包括双锚序列比对（TBLASTN）、MRAP和CRAIG等，通过比对群体基因组序列搜索到ORF，这是开创ORF挖掘的基本方法。
锚序列方法的优点是可靠性高，而且可以生成真实和可信的ORF序列库。
目前，该研究方法已被广泛应用于序列比对、基因家族鉴定、物种比较研究等方面。
2. 大规模测序分析技术近年来，大规模测序技术的出现使ORF挖掘变得更容易。
该技术可以结合锚序列比对结果，从植物基因组上游挖掘出ORF序列。
大规模测序分析技术在植物ORF挖掘中有重要应用，如能够提高检测灵敏度，使挖掘更加有效。
3. 基因组优化算法或深度学习技术基于现有的锚序列比对结果，利用进化计算优化多序列比对（MSA）算法挖掘植物ORF，将算法模型称为基因组研究优化算法（GA）。
GA能够精确地提取信息，从而可以最大限度地挖掘出ORF序列。
此外，还有一些深度学习技术，如卷积神经网络（CNN），可以用来挖掘ORF序列。
二、ORF翻译调控机制1. 转录密码子优化一个ORF的翻译取决于其翻译起始位点的优化，这样的起始位点能够产生正确的长度的蛋白质，其结构可以有效活化和调控。
因此，识别转录密码子优化是挖掘ORF的重要步骤，也是分析单个基因的重要方法，可以帮助我们了解基因表达的基本机制。
2. 非密码子对翻译程序的调控另外，ORF翻译过程可能受到非密码子对翻译程序的调控，如含有表达调控因子（TF）、mRNA修饰等因子。
上海交大团队揭示DNA磷硫酰化基因组修饰异质性特征
科学源流 \ORIGIN & DEVELOPMENT 丿的数学符号，改变了长期使用的从右至左的编排方式； 这一革新具有划时代的意义代数教科书的内容及其难度不逊于欧美和日本。
从这一点看，较之于前一个时期有了明显的进步。
其中较大的缺陷是代数教科书中的习题太多，只能选做：当然这也可能是其优点之一，因为当 时学习数学的参考资料匮乏，即使有也需较大花销，教科 书貌似习题集恰也部分解决了学生的演练需要。
师资方 面，由于学堂发展较快，教师供不应求：有些条件较好的大中堂.还聘请欧美日籍教员。
虽然这些外籍教师水平 参差不齐，有的甚至水平并不算高，但毕竟还是走在国人的前面了。
总之，清末时期的代数水平远落后于世界水平，同时 在办学与传播过程中又受到了传统势力的阻挠，受困于 各种条件的制约。
作为转型时期的教学内容，相关教学机构代数课程的开设为清末数学家提供了开展数学教 学研究的舞台，同时也培养了一批适合社会需求的数学人才。
代数知识的学习，在一定程度上促进了清末学风的转变：早期学习数学的毕业生主要承担了各学堂的代 数教学工作，为代数知识的普及做岀了巨大贡献。
即使后期大量的留学生回国，这些早期数学毕业生仍然活跃 于初、中等数学教育舞台。
可以说.清末代数知识的传播 与普及，促进了数学教育的发展，使得民国成立以后代数传播得以顺利进行。
从这个角度说.清末代数传播也是 中国数学走向现代化的基石，具有不可忽视的历史地位。
［本文受内蒙古自然基金项目(2015MS0112),集宁师范学院博士科研启动基金项目(JSBSJJ1704)支持。
白欣 为通讯作者。
］［1］ 韩琦.康熙时代西方数学在宫廷的传播.自然科学史研究,2003 (2):150.［2］ 冯立昇，牛亚华.近代汉译西方数学著作对日本的影响.内蒙古师范大学学报,2003(3): 85.［3］ Ann Arbor, Michigan. Li shanlan, the Impact of Western Mathematicsin China during the late 19th Century. City University of NewYork, 1991: 328.［4］ 赵栓林•对《代数学》和《代数术》术语翻译的研究.呼和浩特:内蒙古师范大学,2005: 10.［5］ 顾长声•传教士与近代中国.上海：上海人民岀版社,1982: 89.［6］ 李迪.中国数学史大系•中国算学书目汇编•北京：北京师范大学出版社,2007: 124.［7］ 郭金海.京师同文馆数学教学探析.自然科学史研究，2003(22): 53.［8］ 王秀良•清末杂志、社团与数学传播•天津：天津师范大学,2003: 1.〔9］南洋官书局职董陈作霖呈书三十五种请审定禀批.学部官报，第31期《审定书目》.［10］ 张伟，董杰.近代数学教科书出版情况考•兰台世界,2015(1): 75.［11］ 张奠宙•二十世纪的中国数学与世界数学的主流•自然科学史研究,1986(3): 274.［12］ 桦正董.中学校数学教科书代数之部•赵缭，易应覘，译•上海：上海群益书社，190&原序.［13］ 魏庚人.数学教育文集.郑州：河南教育岀版社，1991:60.关键词：清末代数西学东渐数学教科书代数之部■上海交大团队揭示 DNA 磷硫酰化基因组 修饰异质性特征［本刊讯］上海交通大学生命科学技术学院微生物代谢国家重点实验室邓 子新院士团队由德林教授研究组与张大兵教授团队杨立桃教授研究组合作，在DNA 磷硫酰化修饰研究方面取得新进展：幵发 了 PT-IC-seq 和 PT-IC-ddPCR两种技术,首次定量地检测了基因组上DNA 磷硫酰化修饰位点,揭示了磷硫酰化修饰在全基因组水平上的修饰都存在细胞之间异质性。
谱聚类llr算法
谱聚类llr算法谱聚类（Spectral Clustering）是一种广泛应用于数据挖掘和模式识别领域的聚类算法，它基于谱图理论和图论的相关概念，通过将数据样本投影到低维度空间中进行聚类，能够有效地处理非线性和复杂的数据分布。
其中一种常用的谱聚类算法是局部线性嵌入谱聚类（Local Linear Embedding Spectral Clustering，简称LLR谱聚类）算法。
本文将详细介绍LLR谱聚类算法的原理和具体实现过程。
一、算法原理1. 构建相似度矩阵首先，根据给定的样本数据，我们需要计算每个样本之间的相似度。
常用的相似度度量方法有欧式距离、余弦相似度、高斯相似度等。
将相似度矩阵表示为W，其中W(i,j)代表第i个样本与第j个样本之间的相似度。
2. 构建拉普拉斯矩阵接下来，我们根据相似度矩阵W构建拉普拉斯矩阵L。
拉普拉斯矩阵有多种定义方式，比较常用的是归一化拉普拉斯矩阵。
归一化拉普拉斯矩阵L定义为L = D^(-1/2) * (D - W) * D^(-1/2)，其中D为度矩阵，定义为D(i,i) = ∑W(i,j)。
3. 特征值分解对拉普拉斯矩阵L进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。
将特征值按照从小到大的顺序排列，并选择其中的前K个特征值及对应的特征向量。
4. 归一化特征向量将选取的特征向量按列进行归一化，得到归一化特征向量。
5. K-means聚类将归一化特征向量作为输入数据，使用K-means聚类算法对样本数据进行聚类。
二、算法步骤LLR谱聚类算法的具体步骤如下：Step 1: 读取样本数据，计算相似度矩阵W。
Step 2: 构建拉普拉斯矩阵L。
Step 3: 对拉普拉斯矩阵L进行特征值分解，选择前K个特征值及对应的特征向量。
Step 4: 对选取的特征向量进行归一化。
Step 5: 将归一化特征向量作为输入数据，使用K-means聚类算法进行聚类。
三、算法优缺点LLR谱聚类算法具有以下的优点和缺点：优点：1. 能够有效地处理非线性和复杂的数据分布，具有较好的聚类效果。
《高阶谱估计》课件
高阶谱估计可以在无线通信、雷达信号处理和声音信号处理等多个领域得到广泛应用。
3 面临挑战和局限
高阶谱估计的计算复杂度较高，且对信号长度和干扰敏感，需要综合考虑使用。
ESPRIT算法是一种基于信号子 空间的高阶谱估计方法，适用 于多传感器阵列信号处理。
高阶谱估计的应用领域
1 无线通信
高阶谱估计可以用于信号的频谱分析和信道估计，提高无线通信系统的性能。
2 雷达信号处理
高阶谱估计能够应用于雷达信号的目标检测、目标识别和目标定位。
3 声音信号处理
高阶谱估计可用于语音信号的音频增强、回声消除和音频指纹识别。
高阶谱估计在信号处理中的作用
1 信号特征分析
高阶谱估计可以帮助分 析信号的频谱特征，例 如谱线的宽度、形状和 分布。
2 信号分类和识别
3 信号处理算法
通过高阶谱估计，可以 提取信号的独特特征， 实现信号的分类和识别。
高阶谱估计作为信号处 理算法的一部分，可以 提高算法的精度和性能。
高阶谱估计的挑战和局限
1 计算复杂度
高阶谱估计算法的计算复杂度较高，需要耗费大量的计算资源。
2 信号长度
对于信号长度较短或采样率较低的情况，高阶谱估计的精度可能会受到限制。
3 干扰问题
高阶谱估计对于噪声和干扰的抑制能力相对较弱，需要额外的处理方法来提高估计精度。
结论和要点
1 高阶谱估计是一种强大的信号处理工具
高阶谱估计可以提供更丰富的频谱信息和更高的频谱分辨率。
为了实现高阶谱估计，需要使用复杂的算法和计算过程，如MUSIC算法和Capon方法。
常用的高阶谱估计方法
MUSIC算法
MUSIC算法是一种基于特征值 分解的高阶谱估计方法，能够 提取信号的频率和角度信息。
TetGen用户手册中文版
2 入门 ..............................................................................................................12
2.1 编译..........................................................................................................................12 2.1.1 Unix\Linux\MacOSX.....................................................................................13 2.1.2 Windows9.x/NT/2000/XP..............................................................................13 2.2 测试..........................................................................................................................14 2.3 可视化......................................................................................................................17 2.3.1 TetView..........................................................................................................17 2.3.2 Medit ..............................................................................................................17
粗糙集、决策树及回归法根据常规MRI预测胶质瘤分级的对比研究
法 等三种数 据挖 掘方 法在 胶 质瘤 诊 断 中的差 异 性 ， 评
２ ｍ， ｔｘ： ８ １２或 ２６ｘ ５ ， ｃ Ｍａ ｉ ｒ ３４× ９ ５ ２６ 增强扫描造影 剂为
钆双胺 （ ｍ ｉ ａ）剂量为 ０ １ ｍｏ／ ｇ经肘静脉快速 Ｏ ｎｓ ｎ ， ｃ ．ｍ ｌｋ ，
注入后行横断 面及矢状 面扫描 ， 描参 数同 Ｔ ｗＩ 扫 １ 。 由三位 执业 ５年 以上 的放射科 医生对 ２ ５例 胶质 ７ 瘤 的 ＭＲ ２项 影 像 特 征 进 行 提 取 ， 括 病 灶 数 、 ／１ 包 形
【 关键 词】 粗糙集
胶质瘤 诊断
数据挖掘
预测
胶质 瘤是颅 内最 常 见 的肿 瘤 ， 究 表 明胶 质 瘤患 研 者 的 预 后 与 分 级 密 切 相 关 ， 中 低 度 恶 性 胶 质 瘤 其 （ Ｇ ＷＨ Ｉ、 Ｌ Ｇ， Ｏ Ⅱ级 胶质瘤 ）生存期 为 ５～１ Ｏ年 ， 而 高度恶性胶 质瘤 （ Ｇ ＷＨＯ １ 、 级胶 质瘤 ） 存时 Ｈ Ｇ， １ １ １Ｖ 生 问仅 约为 １年¨ ， ］ 因此正 确诊 断胶 质 瘤级 别对 于 治 疗 方案 的正确选 择及 预后 的评估均具 有重要 的意义 。 目
所 有病例 胶质瘤 均位 于脑 实质 。２ ５例 胶质 瘤 中患 者 ７ 性别 比例 为男／ ＝１８ １７ 年 龄 自 ３岁 至 ８ 女 ５／ １ ， ７岁 ， 平 均 年龄为 ４ ． １ ３ ７ ２ ２ ±１ ．３岁 。其 中 Ｌ Ｇ（ Ｇ ＷＨＯ Ｉ、 Ⅱ） 共 １ １例 ， 女 ＝８／ ２ 平 均 年 龄 为 ３ ．４±１． １ ５ 男／ ９６ ， ５６ １６ 岁 ； Ｇ（ ＨＧ ＷＨＯ ｌ 、 ） １４例 ， 女 ＝ ９ ５ ， 均 ｌ Ｉ 共 ２ ＩＶ 男／ ６／ ５ 平 年龄为 ５ ．２±１． １ 。 ０２ ２８ 岁 ２５例胶质瘤 的 ＭＲ 检查 均在 Ｇ １５ ７ Ｉ Ｅ ． Ｔ或 ３０ ．Ｔ中 高场 强 ＭＲ机上完成 ， 平扫 Ｔ ＷＩ ｌ 矢状面 和横 断面 ，Ｒ Ｔ／
用蒙特卡罗模拟评估小野条件下骨介质中AAA算法的精度
示 ， ＭＣ模 拟 的结果相 比 ，Ａ 与 Ａ Ａ算 法与 Ｐ Ｃ算 法均 高估 了骨 介 质 区域 的剂 量 ， Ｂ 高估
的剂量 偏差 范 围分别 为 ２ １ ％ 一２ ７ 、 ． ％ ～２ ０ ％ ． Ａ ．６ ．％ １４ ．３ Ａ Ａ算 法 与 Ｐ Ｃ算 法均 低 Ｂ 估 了（ Ｂ Ｐ Ｃ算 法 ２ｃ ２ｃ 射野 除 外 ） ｍ× ｍ 肺介 质后 区域 的 剂量 ， 估 的剂量偏 差 范 围分 低 别为 一 ．９ 一 一１ １ ％ 、 ．３ 一 一 ． ％ ． Ａ ０３ ％ ．９ 一０ １ ％ Ｏ ４ Ａ Ａ算 法和 Ｐ Ｃ算 法分 别略 高估 了 Ｂ
第２ ５卷第 ４期 ２１ ０ １年 １ ２月
南华大学学报（ 自然科学版 ）
Ｊｕｎｌ ｆ ｎｖｒｉ ｆ ｏ ｔ Ｃ ｉａ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏｙ ｏ ｒａ ｏ ｉｅ ｔ ｏ ｕｈ ｈｎ （ ｃ ｎｅａ ｄＴ ｃｎｌｇ） Ｕ ｓｙ Ｓ ｅ
Ｖｏ． ５ Ｎｏ ４ １２ ． Ｄｅ ． ０１１ ｅ２
中图分 类号 ： ８ １ １Ｔ ８ Ｒ １ ． ；Ｌ ４ 文献 标识 码 ： Ａ
Ｅｖ ｌ ａ ｉ ｈ ｌｕ ａ ｉｎ ｃ ａ ｙ ｏ ａ ｕ ｔｎｇ ｔ ｅ Ｃａ ｃ ｌ ｔｏ Ａｃ ｕｒ ｃ ｆＡＡＡ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｈ Ａｌ ｏ ｉｈ ｆ ｒ ｔ ｅ Ｓｉｕａ ｉｎ ｔ ｍ ａ ｌＦｉｌ ｓｉ Ｂｏ ｙ Ｍ ｏ ｅ Ｃａ ｌ ｔ ｔｏ ｗｉｈ Ｓ ｌ ｅｄ ｎ ｎｅ ｂ ｎｔ ｒｏ
Ａｂｓｒ ｃ ：ｎ ｏｄ ｒｔ ｖ ｌ ｔ ｈ ａｃ ｌ ｔｏ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｓ ｔｏ ｉ ｔ ａ ｔ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｅ ａｕａｅ ｔ ｅ ｃ ｌｕ ａ ｉｎ ａ ｃ ｒ ｃ ｆＡｎｉｏ ｒ ｐ ｃ Ａｎａｙｉ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｌｔｃ ｌＡｌ ｏｉｈ
基于L1范数主成分分析的颅脑图像恢复
鲁棒性 ， 通 过降 维的方 法来 实现 颅脑 图像 的恢 复 ， 同时实 现去 噪 和 异 常检 测 的功 能 。在 真 实颅 脑 图像 库 中进 行 的 比较 实
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计算表观遗传学名词解释
计算表观遗传学名词解释
计算表观遗传学 (Computational Epigenetics) 是一门利用计算机科学和机器学习方法研究表观遗传学的学科。
在该领域中，研究人员使用计算手段处理和分析表观遗传学数据，例如 DNA 甲基化、染色质修饰、RNA 表达等。
计算表观遗传学旨在探索表观遗传学机制，解释生物体内表观遗传学现象，并为疾病诊断和治疗提供新的思路和方法。
在计算表观遗传学中，常用的方法包括机器学习、深度学习、数据挖掘等。
这些方法被用于特征提取、模式识别、预测模型构建等方面。
例如，研究人员可以使用机器学习方法对表观遗传学数据进行分类和聚类，从而探索数据中的模式和规律。
深度学习方法则可以用于对表观遗传学数据进行可视化和三维建模，以揭示细胞内复杂的表观遗传学机制。
计算表观遗传学的研究对于理解生物体内表观遗传学机制、探索疾病诊断和治疗新方法具有重要意义。
随着计算技术和表观遗传学研究的不断发展，计算表观遗传学将成为未来生命科学研究中不可或缺的一部分。
沉默基因组学的重大突破与应用
沉默基因组学的重大突破与应用随着基因组学技术的不断发展，科学家们对遗传信息的认识也越来越深入。
然而，基因组学研究中仍然存在的一个难题就是，在我们的基因中有许多基因虽然被激活，但并不会表达出来。
这是为什么呢？今天我们就来聊一聊沉默基因组学的重大突破与应用。
一、什么是沉默基因组学？沉默基因组学，也被称为表观遗传学，是研究在细胞分化和生物体发育过程中，基因表达的非遗传调控机制。
它与基因组学一样，是研究大量基因表达数据的科学，但是沉默基因组学更注重的是研究基因表达出现瑕疵的原因，以及如何找到化解这些问题的方法。
二、沉默基因组学的重大突破在沉默基因组学的研究过程中，科学家们发现有些基因本身并没有发生变异，但是在表达过程中会遭到抑制而无法正常工作，被称为“表观基因沉默”。
这些被抑制的基因本质上并不是稀有的突变基因，而是在细胞分化、器官发育等生物学过程中通过表观遗传学机制被调节。
因此，沉默基因组学的研究对于解决很多基因表达问题有着非常重要的意义。
沉默基因组学的重大突破，主要是在基因甲基化修饰研究方面。
甲基化修饰是一种化学过程，即在DNA分子的一个碱基上加上一个甲基，这能够影响基因的表达。
科学家发现，某些癌细胞会产生一种叫做ＤＮＡ甲基转移酶（ＤＮＭＴ）的酶，它的功能就是将本来很活跃的基因甲基化，使其永久性地停止表达。
然而，科学家们又成功的发现了另外一种叫做DNA去甲基化酶（TET）的酶，它能够逆转甲基化修饰的效应，从而使之前被抑制的基因重新表达出来。
三、沉默基因组学的应用沉默基因组学的研究对近年来发现的一些病因涉及的遗传材料、遗传修饰机制等方面有很大的助益，它为解决遗传疾病的发生机理、治疗方案提供了更好的思路和方法。
医学领域的研究利用沉默基因组学的理论和技术，可以针对某些人类疾病的治疗，比如说白血病、乳腺癌、肿瘤等等疾病。
对于研究和治疗这类疾病来说，沉默基因组学是一个非常重要而有前途的领域。
此外，沉默基因组学技术在农业领域也有着广泛的应用。
结合峰度正则化优化存算一体化芯片性能的方法
结合峰度正则化优化存算一体化芯片性能的方法
金健孜;汤恒松;高世凡;赵毅
【期刊名称】《功能材料与器件学报》
【年(卷),期】2021()6
【摘要】存算一体化架构通过采用模拟计算,能够极大地提升深度神经网络推理的计算能效。
然而,模拟计算的有限精度和神经网络训练平台的高精度之间存在一定的差异,限制了算法在存算一体化芯片的部署。
通过在神经网络训练中采用峰度正则化的方式进行算法-电路联合优化,可以增大神经网络权重数据的信息熵,从而充分利用忆阻器单元的模拟特性。
在基于可编程线性忆阻器(Programmable linear RAM,PLRAM)的存算一体片上系统中,针对关键词识别任务(6个分类),引入这一方法最终达到约97%的识别准确度,提升识别准确度约4%。
【总页数】5页(P514-518)
【作者】金健孜;汤恒松;高世凡;赵毅
【作者单位】浙江工商大学萨塞克斯人工智能学院;上海闪易半导体有限公司;浙江大学信息与电子工程学院;中国电子科技南湖研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP183;TN40
【相关文献】
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时间序列动态模糊聚类的研究的开题报告
时间序列动态模糊聚类的研究的开题报告一、选题背景随着时代的不断发展和信息化的不断进步，在各个领域中，我们都面临着大量的时间序列数据。
如何对时间序列数据进行分类和聚类已成为当前研究的热点。
在实际应用中，我们常常会遇到时间序列数据的不确定性、模糊性和动态性等问题，因此需要在聚类过程中考虑这些因素。
时间序列动态模糊聚类研究就是为了满足这一需求而产生的学术研究方向。
二、研究意义时间序列动态模糊聚类是基于时间序列数据的特性，将聚类对象的分类标准进行模糊化处理，实现对聚类结果的灵活性控制和动态更新，能够应对多种实际应用中时间序列数据的复杂性。
该算法的应用范围广泛，包括生物医学数据分析、金融数据分析等领域，对于提高数据的分析效果和准确性具有重要意义。
三、研究内容和方法本论文将从以下几个方面展开研究：1. 时间序列模糊聚类算法。
介绍模糊聚类算法及其在时间序列数据聚类中的应用，并探讨在算法中如何处理动态性因素，使得聚类结果更符合实际情况。
2. 时间序列数据预处理。
将原始时间序列数据进行处理，减小聚类过程中的数据噪声和干扰，以提高聚类效果。
3. 实验设计和结果分析。
设计实验，通过实验对算法进行验证和分析，比较时间序列动态模糊聚类算法与其他聚类算法的效果差异，并分析原因。
四、研究成果预期本论文将提出并实现一种适用于时间序列数据的动态模糊聚类算法，并通过实验验证其聚类效果。
同时，本论文将针对实际数据应用情况，探究时间序列动态模糊聚类算法在应用中的问题和不足，对聚类算法进行改进和优化，提高算法的准确性和适用性。
五、研究方案和进度安排1. 研究方案（1）调研现有的时间序列聚类算法，了解其原理和优缺点。
（2）针对时间序列数据的动态模糊聚类算法进行研究，设计算法并对其进行实现。
（3）对算法进行实验验证并分析实验结果，比较它与其他聚类算法的效果。
（4）探究时间序列动态模糊聚类算法在应用中的问题和不足，进行改进建议。
2. 进度安排（1）第1-2个月：调研现有的时间序列聚类算法并写出调研报告。