Solution of non-singlet DGLAP evolution equation in leading order and next-to-leading order
改进的BPA算法研究及其在三维表面重建中的应用的开题报告
改进的BPA算法研究及其在三维表面重建中的应用的开题报告一、选题背景随着三维技术的飞速发展,三维表面重建已经成为计算机视觉领域中一个非常重要的研究方向。
而三维表面重建的基本过程主要是从二维图像序列中重建出三维表面。
在三维表面重建中,BPA算法是一种较为经典的算法,该算法可以对三维表面进行重建,特别适用于不规则的、无序的点云数据。
但是,在BPA算法中存在一些问题:第一个是产生了大量的孔洞和不平滑的表面;第二个是计算量较大,需要较长的处理时间。
因此,本文通过研究改进的BPA算法,探索如何减少孔洞和不平滑表面的产生、减小计算量,提高算法的重建效率。
二、选题意义三维表面重建是计算机视觉领域中一个广泛应用的领域。
它可以应用于工业设计、数字娱乐、医疗影像等多个领域中。
而BPA算法作为其中一种经典算法,一直以来都是众多学者研究的热点之一。
针对BPA算法的问题,该研究尝试利用改进的BPA算法解决问题,优化三维表面的重建结果,提高算法的效率和精度。
这将有助于提高计算机视觉领域内三维表面重建的实际应用效果和可靠性。
三、研究内容本研究将在分析传统BPA算法的基础上,针对BPA算法出现的问题进行改进,主要包括以下三个方面:1. 优化算法的几何性质,改进三角剖分方法,减少孔洞和不平滑表面的出现;2. 优化算法的数据结构,提高算法的重建效率;3. 利用改进的BPA算法实现三维表面重建,并与传统BPA算法进行对比实验,验证改进算法的优越性。
四、研究方法该研究将采用实验研究和理论研究相结合的方式进行。
具体研究方法包括:1. 对传统BPA算法进行分析,探究算法的问题所在;2. 针对算法问题进行改进,优化其几何性质、数据结构等方面;3. 基于改进的BPA算法实现三维表面重建,并进行实验测试;4. 对改进的BPA算法和传统BPA算法的实验结果进行对比分析。
五、预期成果本研究希望通过改进BPA算法,提高三维表面重建的准确性和效率。
预期可实现的成果包括:1. 改进的BPA算法的实现和测试;2. 实验分析,并将研究结果写入论文;3. 改进后的BPA算法在三维表面重建中得到应用;4. 本研究成果具有一定的推广和实际应用价值。
非靶向代谢组学方法英语
非靶向代谢组学方法英语Non-targeted Metabolomics Methods in EnglishIntroductionNon-targeted metabolomics is an innovative approach in the field of metabolomics that aims to identify and quantify as many metabolites as possible in a given biological sample without any prior knowledge or bias towards specific metabolites. This method provides comprehensive insights into the global biochemical changes occurring in a biological system, such as a cell, tissue, or organism. In recent years, non-targeted metabolomics has gained immense popularity due to its ability to unravel intricate metabolic pathways and discover novel biomarkers for various diseases.Sample Collection and PreparationThe first step in non-targeted metabolomics is the collection and preparation of the biological sample. The choice of sample depends on the research question and can range from blood, urine, tissues, or even fecal samples. It is crucial to handle the samples with extreme care to avoid any degradation or contamination of metabolites. Sample preparation involves various techniques such as extraction, filtration, and derivatization, to enhance the stability and visibility of metabolites during subsequent analysis.Mass Spectrometry-Based AnalysisMass spectrometry (MS) is the key analytical technique used in non-targeted metabolomics. It detects and quantifies metabolites based on their mass-to-charge ratio (m/z) and abundance. Liquid chromatography-massspectrometry (LC-MS) and gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) are commonly used platforms for metabolite analysis. LC-MS is suitable for hydrophilic compounds, while GC-MS is preferred for volatile and thermally stable metabolites.Data Acquisition and PreprocessingOnce the samples are analyzed using MS, the raw data obtained needs to be processed and converted into a format suitable for downstream analysis. This step involves data acquisition, which includes peak picking, alignment, and normalization. Peak picking identifies and quantifies metabolite peaks in the acquired spectra, while alignment corrects any potential retention time variations. Normalization ensures that all samples are comparably represented, eliminating any technical biases.Statistical Analysis and IdentificationStatistical analysis is a crucial step in non-targeted metabolomics, as it helps in identifying significant metabolites and detecting patterns within the dataset. Multivariate statistical techniques, such as principal component analysis (PCA) and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA), are commonly used to visualize and interpret the data. Additionally, metabolite identification is performed by matching the acquired mass spectra with metabolite databases, such as the Human Metabolome Database (HMDB) and the Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG), using tools like MassBank, MetFrag, or Metlin.Metabolic Pathway AnalysisOne of the key strengths of non-targeted metabolomics is its ability to unravel complex metabolic pathways. Pathway analysis tools, such as MetaboAnalyst, MetaboMiner, and Ingenuity Pathway Analysis (IPA), are used to identify significantly altered pathways and discover potential biomarkers. These analyses provide crucial insights into the underlying biochemical mechanisms and aid in understanding the disease pathogenesis or physiological responses.Challenges and Future PerspectivesDespite its numerous advantages, non-targeted metabolomics faces several challenges. Metabolite identification remains a major bottleneck due to the limited coverage of metabolite databases and the lack of standardization in data reporting. Additionally, the high complexity and dynamic range of metabolomes make it difficult to detect low-abundance metabolites accurately. Nevertheless, advancements in analytical techniques, bioinformatics, and collaborative efforts are steadily overcoming these challenges and driving the field forward.In conclusion, non-targeted metabolomics plays a vital role in understanding the complex metabolic dynamics within biological systems. Through the use of advanced mass spectrometry techniques, data analysis tools, and metabolite identification strategies, this approach has the potential to uncover novel biomarkers and therapeutic targets for various diseases. With continued advancements, non-targeted metabolomics is poised to revolutionize personalized medicine and contribute significantly to the field of biomedical research.。
人工智能技术与深度学习测试 选择题 64题
1. 人工智能的定义是什么?A. 模拟人类智能的机器B. 计算机科学的一个分支C. 机器学习的一个子集D. 数据分析的工具2. 深度学习是基于什么理论的?A. 符号主义B. 连接主义C. 行为主义D. 认知主义3. 以下哪项不是深度学习的主要应用领域?A. 图像识别B. 自然语言处理C. 数据挖掘D. 网络安全4. 卷积神经网络(CNN)主要用于什么类型的数据?A. 文本数据B. 图像数据C. 音频数据D. 时间序列数据5. 循环神经网络(RNN)适用于处理哪类数据?A. 静态图像B. 序列数据C. 表格数据D. 随机数据6. 以下哪项不是激活函数的类型?A. SigmoidB. ReLUC. TanhD. Lasso7. 损失函数在深度学习中的作用是什么?A. 优化网络结构B. 评估模型预测的准确性C. 调整学习率D. 增加网络层数8. 梯度下降法是用来做什么的?A. 计算梯度B. 最小化损失函数C. 增加网络复杂度D. 减少数据维度9. 什么是过拟合?A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好,但在新数据上表现不佳D. 模型在所有数据上表现一致10. 正则化技术主要用来解决什么问题?A. 欠拟合B. 过拟合C. 数据不平衡D. 数据缺失11. 以下哪项不是常见的正则化方法?A. L1正则化B. L2正则化C. DropoutD. Boosting12. 什么是迁移学习?A. 在不同任务间共享知识B. 在同一任务上使用不同模型C. 在不同数据集上训练同一模型D. 在同一数据集上训练不同模型13. 以下哪项不是迁移学习的优势?A. 减少训练时间B. 提高模型泛化能力C. 需要大量标注数据D. 利用预训练模型14. 什么是强化学习?A. 通过反馈优化模型B. 通过梯度下降优化模型C. 通过标签数据优化模型D. 通过无监督学习优化模型15. 强化学习中的“智能体”是什么?A. 环境B. 策略C. 状态D. 动作16. 以下哪项不是强化学习中的关键元素?A. 状态B. 动作C. 奖励D. 损失函数17. 什么是Q学习?A. 一种监督学习算法B. 一种无监督学习算法C. 一种强化学习算法D. 一种迁移学习算法18. 深度强化学习结合了哪两种技术?A. 深度学习和监督学习B. 深度学习和无监督学习C. 深度学习和强化学习D. 深度学习和迁移学习19. 以下哪项不是深度强化学习的应用?A. 游戏AIB. 自动驾驶C. 图像分类D. 机器人控制20. 什么是生成对抗网络(GAN)?A. 一种监督学习模型B. 一种无监督学习模型C. 一种强化学习模型D. 一种迁移学习模型21. GAN中的生成器和判别器的角色分别是什么?A. 生成器生成数据,判别器评估数据B. 生成器评估数据,判别器生成数据C. 生成器和判别器都生成数据D. 生成器和判别器都评估数据22. 以下哪项不是GAN的应用?A. 图像生成B. 文本生成C. 数据增强D. 模型压缩23. 什么是变分自编码器(VAE)?A. 一种监督学习模型B. 一种无监督学习模型C. 一种强化学习模型D. 一种迁移学习模型24. VAE的主要用途是什么?A. 数据压缩B. 数据生成C. 数据分类D. 数据增强25. 以下哪项不是VAE的优势?A. 生成高质量图像B. 可解释性高C. 训练稳定D. 计算效率高26. 什么是注意力机制?A. 一种数据预处理方法B. 一种模型优化方法C. 一种模型结构设计D. 一种数据增强方法27. 注意力机制在自然语言处理中的主要作用是什么?A. 提高模型计算效率B. 增强模型对关键信息的捕捉C. 减少模型参数数量D. 增加模型复杂度28. 以下哪项不是注意力机制的应用?A. 机器翻译B. 图像识别C. 语音识别D. 数据清洗29. 什么是Transformer模型?A. 一种基于RNN的模型B. 一种基于CNN的模型C. 一种基于注意力机制的模型D. 一种基于强化学习的模型30. Transformer模型的主要优势是什么?A. 并行计算能力强B. 序列依赖性强C. 计算复杂度低D. 模型参数少31. 以下哪项不是Transformer模型的应用?A. 文本分类B. 图像生成C. 机器翻译D. 语音识别32. 什么是BERT模型?A. 一种基于RNN的模型B. 一种基于CNN的模型C. 一种基于Transformer的模型D. 一种基于强化学习的模型33. BERT模型的主要创新点是什么?A. 双向编码器B. 单向编码器C. 多任务学习D. 迁移学习34. 以下哪项不是BERT模型的应用?A. 问答系统B. 情感分析C. 图像识别D. 命名实体识别35. 什么是GPT模型?A. 一种基于RNN的模型B. 一种基于CNN的模型C. 一种基于Transformer的模型D. 一种基于强化学习的模型36. GPT模型的主要特点是什么?A. 单向语言模型B. 双向语言模型C. 多任务学习D. 迁移学习37. 以下哪项不是GPT模型的应用?A. 文本生成B. 代码生成C. 图像生成D. 对话系统38. 什么是自监督学习?A. 使用标签数据进行训练B. 不使用标签数据进行训练C. 使用部分标签数据进行训练D. 使用全部标签数据进行训练39. 自监督学习的主要优势是什么?A. 减少标注数据需求B. 提高模型准确性C. 增加模型复杂度D. 减少模型参数40. 以下哪项不是自监督学习的应用?A. 图像分类B. 语音识别C. 文本生成D. 数据清洗41. 什么是元学习?A. 学习如何学习B. 学习如何分类C. 学习如何生成D. 学习如何识别42. 元学习的主要目标是什么?A. 提高模型准确性B. 减少训练时间C. 提高模型泛化能力D. 增加模型复杂度43. 以下哪项不是元学习的应用?A. 小样本学习B. 持续学习C. 迁移学习D. 数据清洗44. 什么是小样本学习?A. 使用大量数据进行训练B. 使用少量数据进行训练C. 不使用数据进行训练D. 使用随机数据进行训练45. 小样本学习的主要挑战是什么?A. 数据量过大B. 数据量过小C. 数据质量差D. 数据分布不均46. 以下哪项不是小样本学习的应用?A. 图像识别B. 语音识别C. 文本分类D. 数据清洗47. 什么是持续学习?A. 一次性学习所有知识B. 分阶段学习知识C. 不断学习新知识D. 不学习新知识48. 持续学习的主要挑战是什么?A. 知识遗忘B. 知识过载C. 知识不一致D. 知识重复49. 以下哪项不是持续学习的应用?A. 自动驾驶B. 机器人控制C. 数据清洗D. 自然语言处理50. 什么是知识蒸馏?A. 减少模型参数B. 增加模型参数C. 提高模型准确性D. 降低模型复杂度51. 知识蒸馏的主要目标是什么?A. 提高模型性能B. 减少模型大小C. 增加模型速度D. 降低模型能耗52. 以下哪项不是知识蒸馏的应用?A. 模型压缩B. 模型加速C. 模型增强D. 数据清洗53. 什么是模型压缩?A. 增加模型参数B. 减少模型参数C. 提高模型准确性D. 降低模型复杂度54. 模型压缩的主要方法是什么?A. 剪枝B. 量化C. 蒸馏D. 以上都是55. 以下哪项不是模型压缩的应用?A. 移动设备部署B. 云计算部署C. 边缘计算部署D. 数据清洗56. 什么是模型量化?A. 将模型参数转换为整数B. 将模型参数转换为浮点数C. 将模型参数转换为字符串D. 将模型参数转换为布尔值57. 模型量化的主要优势是什么?A. 提高模型准确性B. 减少模型大小C. 增加模型速度D. 降低模型能耗58. 以下哪项不是模型量化的应用?A. 移动设备部署B. 云计算部署C. 边缘计算部署D. 数据清洗59. 什么是模型剪枝?A. 增加模型参数B. 减少模型参数C. 提高模型准确性D. 降低模型复杂度60. 模型剪枝的主要方法是什么?A. 按权重剪枝B. 按梯度剪枝C. 按激活剪枝D. 以上都是61. 以下哪项不是模型剪枝的应用?A. 移动设备部署B. 云计算部署C. 边缘计算部署D. 数据清洗62. 什么是模型加速?A. 增加模型参数B. 减少模型参数C. 提高模型速度D. 降低模型复杂度63. 模型加速的主要方法是什么?A. 硬件优化B. 软件优化C. 算法优化D. 以上都是64. 以下哪项不是模型加速的应用?A. 移动设备部署B. 云计算部署C. 边缘计算部署D. 数据清洗答案1. A2. B3. D4. B5. B6. D7. B8. B9. C10. B11. D12. A13. C14. A15. D16. D17. C18. C19. C20. B21. A22. D23. B24. B25. B26. C27. B28. D29. C30. A31. B32. C33. A34. C35. C36. A37. C38. B39. A40. D41. A42. C43. D44. B45. B46. D47. C48. A49. C50. A51. B52. D53. B54. D55. D56. A57. B58. D59. B60. D61. D62. C63. D64. D。
不对称催化动态动力学拆分
不对称催化动态动力学拆分英文回答:Asymmetric catalysis dynamic kinetic resolution (ACDKR) is a powerful tool for the preparation of enantiomerically enriched compounds. In ACDKR, a racemic mixture of a substrate is reacted with a chiral catalyst and a resolving agent. The catalyst selectively activates one enantiomer of the substrate, leading to its preferential reaction withthe resolving agent. This results in the formation of one enantiomer of the product in excess, while the other enantiomer of the substrate is recovered unreacted.The development of ACDKR methods has been driven by the need for efficient and selective routes to chiral compounds. Chiral compounds are important in a wide range of applications, including pharmaceuticals, agrochemicals, and fragrances. ACDKR offers several advantages overtraditional methods for the preparation of chiral compounds.First, ACDKR is a highly efficient process. The use of a chiral catalyst allows for the selective activation of one enantiomer of the substrate, leading to high enantiomeric excesses of the product.Second, ACDKR is a versatile process. A wide range of substrates can be resolved using ACDKR, including ketones, aldehydes, imines, and epoxides.Third, ACDKR is a green process. The use of a catalytic amount of chiral catalyst and a non-toxic resolving agent makes ACDKR an environmentally friendly process.ACDKR has been used to prepare a wide range of chiral compounds, including pharmaceuticals, agrochemicals, and fragrances. Some of the most important applications of ACDKR include:The preparation of chiral intermediates for the synthesis of pharmaceuticals.The preparation of chiral agrochemicals.The preparation of chiral fragrances.ACDKR is a powerful tool for the preparation of enantiomerically enriched compounds. The development of new ACDKR methods is an active area of research, and this technology is expected to continue to play an importantrole in the synthesis of chiral compounds.中文回答:不对称催化动态动力学拆分(ACDKR)是一种制备对映体富集化合物的有力工具。
功能梯度材料的无网格局部petrov—galerkin方法
功能梯度材料的无网格局部petrov—galerkin方法无网格局部Petrov—Galerkin(LPG)方法是一种功能梯度材料的有效数值方法。
它能够有效地解决复杂的物理问题,且不需要构建整个网格结构。
该方法由Petr-Galerkin方法演变而来,它把功能空间分解为两个子功能空间:一个由函数的梯度组成的子空间,另一个是函数本身组成的子空间。
通过把功能空间分解为两个子功能空间,可以得到一系列非常有效的解决方案。
LPG方法的基本思想是采用一组样条基函数,将功能空间划分为不同的维度,从而达到精确计算的目的。
样条基函数可以用来描述梯度的变化,从而更好地控制其最终的解。
样条基函数的参数可以根据物理问题的具体情况进行调整,从而更好地满足物理规律的要求。
LPG方法的优势在于它的精确性和灵活性。
它能够更有效地解决复杂的物理问题,而且不需要构建整个网格结构,可以减少计算时间。
另外,LPG方法还可以应用于不同的物理场,可以更好地满足模拟要求。
在实际应用中,LPG方法可以用于解决水力学,热传导,磁学等复杂物理问题。
例如,在解决流体力学问题时,LPG方法可以有效地处理复杂的流动场,从而更好地模拟实际情况。
此外,在解决热传导问题时,LPG方法可以有效地处理复杂的热传导场,从而更好地满足实际要求。
总之,无网格局部Petrov—Galerkin(LPG)方法是一种功能梯度材料的有效数值方法。
它的优势在于它的精确性和灵活性,可以有效地解决复杂的物理问题,而且不需要构建整个网格结构,可以减少计算时间。
LPG方法可以用于解决水力学,热传导,磁学等复杂物理问题,从而更好地满足模拟要求。
改进非劣分类遗传算法多目标优化效果评价及程序测试
改进 非劣分类遗传算 法多 目标优化效果评价及程序测试
张 晓 丽 陈 益 韩 荣 荣 周 建淞 李 飞 莹 师先 锋 仇 丽霞
【 提 要 】 目的 评 价改进 非劣分类遗传算 法 ( S A 1) N G 一 进行 多 目标优 化的效果 , 试其程 序的可靠 性。方法 I 测
数对 NS GA— l I的效 果 进 行 评 价 , 课 题 组 成 员 英 国 对
G ag w大 学 软 件工 程 师 陈益 利 用 Ma a 2 0 a编 写 一组可供选择 、 非受控的解方案集 , 即当 考虑 所 有 目标时 , 索空 间 中没有 其他 方案 能优 于它 , 搜 这样 的解方案集我们称为 Pr o最优解集 ;a t 最 at e Pro e
得到 的两 目标 简单 测试 函数 9 % P r o非劣解分布范 围包含交叉 点值 1 前沿呈 一条光 滑的 曲线 分布 ; 目标复 杂测试 5 ae t , 两 函数 P rt 非劣解前沿 在小 于 1的范围内呈下降的带状 分布 ; 目标 测试 函数 的 P rt aeo 三 ae o非劣解前 沿呈非线 性 、 对称 的 非
法 和 目标 规 划法 等 , 这些 优 化 分 析 都 是 将 多 目标 问题 转化 为一 个 或一 系 列 的单 目标优 化 问题 J从 而利 用 , 已经 成 熟 的单 目标优 化方 法来 间接 地加 以解 决 。但这
改进非劣分类遗传算法 ( S A 1) N G 一 是在非 劣分 I 类遗 传算 法 ( odm nt o i eeca oim, n no i e srn gnt l rh a d tg i g t
( ) 同性 质 的 目标 具 有 不 同 的 量 纲 , 难 做 比较 ; 2不 很 () 3 各个 目标 函数 之 间通 过 决 策 变 量 相 互 关 联 , 扑 拓 结构 十 分复 杂 , 往往在 某 一个 目标 上是 最优 的 , 而在另
固体高分子脱硝剂选择性非催化还原NOx特性
化工进展Chemical Industry and Engineering Progress2023 年第 42 卷第 9 期固体高分子脱硝剂选择性非催化还原NO x 特性朱传强1,2,茹晋波1,孙亭亭1,谢兴旺1,李长明3,高士秋2(1 光大环境科技(中国)有限公司,焚烧技术研究所,江苏 南京 211100;2 中国科学院过程工程研究所,多相复杂系统国家重点实验室,北京 100190;3 北京工商大学生态环境学院,北京 100048)摘要:在流化床反应器中研究了固体高分子脱硝剂选择性非催化还原(PNCR )脱硝效率、影响因素及反应机理。
结果表明,固体脱硝剂炉内发生非催化还原反应,在850~1150℃范围内,随着温度升高,脱硝效率逐步增加,在950℃达到最佳(97%左右),之后脱硝剂主要受高温氧化反应的影响,脱硝效率下降。
氧气不利于脱硝反应,随着氧气的增加,脱硝效率逐渐降低;水蒸气加入能减弱O 2的氧化作用,延迟脱硝剂的高温氧化反应。
固体脱硝剂热分解过程的O 元素主要以CO 2形式析出,N 和C 元素生成NH 、CH 2和CN 等自由基,CH 2和CN 则通过与O 2、O 和OH 反应而消耗炉内强氧化性基团,抑制NO 的生成,加快NH 等自由基与NO 还原反应而实现高效脱硝。
该研究结果为高分子脱硝技术的应用提供了理论支撑和技术参考。
关键词:高分子非催化还原;选择性;聚合物;还原;脱硝效率中图分类号:X701;TQ426 文献标志码:A 文章编号:1000-6613(2023)09-4939-08Characteristics of selective non-catalytic reduction of NO x with solidpolymer denitration agentZHU Chuanqiang 1,2,RU Jinbo 1,SUN Tingting 1,XIE Xingwang 1,LI Changming 3,GAO Shiqiu 2(1 Everbright Environmental Technology (China) Co., Ltd., Incineration Technology Research Institute, Nanjing 211100, Jiangsu, China; 2 State Key Laboratory of Multi-phase Complex Systems, Institute of Process Engineering, CAS, Beijing100190, China; 3 School of Ecology and Environment, Beijing Technology and Business University, Beijing 100048, China)Abstract: The denitration efficiency, influencing factors and reaction mechanism of selective non-catalytic reduction of NO x with solid polymer denitration agent (PNCR) were explored in a fluidized bed reactor. The results showed that the denitration using solid denitration agent was mainly a non-catalytic reduction reaction. As temperature increased from 850℃ to 1150℃, the denitration efficiency increased with temperature, with the highest denitration efficiency of 97% at 950℃, and then the denitration efficiency decreased due to the high-temperature oxidation. The reaction did not need the oxygen and the denitration efficiency gradually decreased as the oxygen concentration increased. Steam addition could weaken the oxidation of denitration agent by O 2 and delay the high-temperature oxidation reaction. In the thermal decomposition of solid denitration agent, O element mainly escaped in the form of CO 2. And N and C elements were converted into active free radicals such as NH, CH 2 and CN. CH 2 and CN could react and thus consumed the strong oxidizing groups (e.g., O 2, O and OH) in the furnace, and inhibit the formation of NO, which might further accelerate the reduction reaction of NH and other free radicals with研究开发DOI :10.16085/j.issn.1000-6613.2022-1997收稿日期:2022-10-25;修改稿日期:2023-04-24。
第一代非支配排序遗传算法
第一代非支配排序遗传算法全文共四篇示例,供读者参考第一篇示例:第一代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm, NSGA-I)是一种多目标优化算法,它将遗传算法与非支配排序技术结合起来,用于解决具有多个目标函数的优化问题。
NSGA-I 的提出是为了解决传统遗传算法在多目标优化中存在的问题,例如难以找到非支配解、收敛速度慢等。
在多目标优化问题中,通常存在着多个目标函数之间的冲突,即优化一个目标函数可能会导致其他目标函数的性能下降。
我们需要一种有效的优化算法来找到一组非支配解,即没有其他解能同时优于它们的解集合。
NSGA-I就是一种这样的算法,它通过遗传算法的进化过程来搜索这样的非支配解集合。
NSGA-I的基本思想是将种群中的个体按照它们之间的非支配关系进行分类,然后根据这些分类结果来选择适应度高的个体用于繁殖下一代。
具体来说,NSGA-I算法的步骤包括初始化种群、计算适应度值、进行非支配排序、计算拥挤度距离、选择个体、交叉和变异等。
NSGA-I算法通过随机初始化种群,然后计算每个个体的适应度值。
在计算适应度值之后,算法会对种群中的个体进行非支配排序,将种群划分为不同的层次,每一层代表了一个不同的非支配集合。
在进行非支配排序的过程中,算法还会计算每个个体的拥挤度距离,用于保持种群的多样性。
接下来,NSGA-I算法会根据非支配排序和拥挤度距离来选择适应度高的个体用于繁殖下一代。
选择的方法包括锦标赛选择、轮盘赌选择等。
一旦选择了足够数量的个体,算法就会对它们进行交叉和变异操作,生成下一代种群。
通过不断迭代以上步骤,NSGA-I算法能够逐渐改进种群的性能,并最终找到一组非支配解集合,这些解集合之间不存在显著的偏好关系。
在多目标优化问题中,这样的解集合通常被称为帕累托前沿,代表了问题的最优解集合。
第一代非支配排序遗传算法(NSGA-I)是一种有效的多目标优化算法,通过结合遗传算法和非支配排序技术,能够有效地搜索帕累托前沿解集合。
甘氨酸十二烷基磺电泳缓冲液酸钠。...
上海交通大学博士学位论文PD运动并发症发病中NR1亚基及ERK通路的研究姓名:孔敏申请学位级别:博士专业:神经病学指导教师:刘振国20090401运动并发症发病中亚基及通路的研究摘要帕金森病’ ,是一种老年人常见的神经系统变性疾病,纹状体多巴胺含量显著性减少为其特征性的生化特征。
目前左旋多巴仍然是是治疗的金标准,但长期使用左旋多巴会引起诸多运动并发症,异动症与症状波动就是常见的现象,至今还无法得到满意的解决,其机制尚不清楚。
许多研究者认为外源性多巴药物易造成对纹状体棘状神经元上多巴胺受体异常的波动性刺激。
多巴胺受体和谷氨酸受体共定位于纹状体棘状神经元上。
波动性的多巴胺受体刺激可能引神经元信号转导通路的变化,进而影响谷氨酸受体的状态及突触传递效率。
纹状体神经元上反应性改变导致了左旋多巴诱发的运动并发症的出现。
是促离子型谷氨酸受体中的一种,其特性取决于受体的亚单位组成及磷酸化状态。
受体拮抗剂可减轻左旋多巴诱发的运动并发症,这说明受体与运动并发症的发生相关。
最近研究表明, 左旋多巴长期刺激确实改变了的特性。
因此,本课题首先对受体通道的基本亚单位的特性进行研究。
同时,左旋多巴撤药后,运动反应改变会逐渐缓和,但再次使用左旋多巴后这些运动反应现象又很快出现。
短期使用左旋多巴则不会出现上述运动反应改变。
这提示我们可通过比较的方法,观察急性与长期左旋多巴作用后撤药对大鼠行为学与特性改变的影响,以期探讨它们之间的关系。
此外,目前迫切需要寻找和研发新型的抗药物,以替代和弥补已有药物的缺陷和不足。
研究发现长期非生理性的多巴胺波动性刺激激活了纹状体棘状神经元内多种激酶,并导致谷氨酸受体磷酸化。
故而,我们设想通过抑白激酶活性来减轻受体磷酸化而达到防止运动并发症的目的。
近年来以受体激活为起点,细胞内信号转导通路为主线,构成运动并发症研究的重点。
细胞外信号调节激酶是丝裂原激活的蛋白激酶家族中的一个,被认为是从细胞表面到细胞核信号转导的重要调制点。
突破性技术创新的非线性与非连续性演化——以智能驾驶汽车为例
突破性技术创新的非线性与非连续性演化——以智能驾驶汽车为例詹坤;邵云飞【摘要】Through reviewing the literature on breakthrough technology innovation,this paper summarizes the technology trajectory and value realization of breakthrough technology innovation.Taking the intelligent drive automobiles as an example of breakthrough technology innovation,it analyzes the dimensions of technology and market of Google's and Toyota's intelligent driving automobiles by case studies.The result shows as follows:breakthrough technology innovation is originated from new technique and new market,and provides quality products and excellent service and the solutions of scientific issues,and are characterized by the duality of non-linear and discontinuity properties;breakthrough technology innovation is not the inevitable outcome of technology and products,but the objective request of the further development technology evolution;enterprises being to innovate would integrate its resource base,competitive position and market feedback,and establish different development models to respond to market challenge.%通过对突破性技术创新进行理论溯源,提炼了突破性技术创新的技术轨迹和价值实现路径.采取案例研究方法,以谷歌与丰田为案例对象,以智能驾驶汽车作为突破性技术创新的例子,从技术维度与市场维度剖析了智能驾驶技术的发展历程.研究发现:突破性技术创新起步于新技术和新市场,能为客户创造新的市场需求、科学问题解决方案;突破性技术创新具有非线性、非连续性的发展特征,突破性技术创新并不是某一特定节点的技术或产品,而是时间维度上技术或产品功能不断完善及演进的结果;企业在进行突破性技术创新时,会根据自身的资源基础、产业链中的竞争地位以及市场反馈建立与在位企业迥异的发展模式.【期刊名称】《技术经济》【年(卷),期】2017(036)005【总页数】8页(P66-73)【关键词】突破性技术创新;技术轨迹;价值实现【作者】詹坤;邵云飞【作者单位】电子科技大学经济与管理学院,成都 611731;电子科技大学经济与管理学院,成都 611731【正文语种】中文【中图分类】F270.7突破性技术创新(breakthrough technology innovation)是科学前沿研究与新兴技术结合产生的创新变革,被认为是定义或引领技术及产业发展方向、企业和产业获得制胜先机和持续竞争优势的关键[1-3]。
用高场非对称波形离子迁移谱技术快速检测二乙醇胺
二乙醇胺 ( D E A) 是一种被广泛使用的化学试剂. 在洗发水 、 乳液及面霜等化妆 品中常添加 D E A 作为乳化剂 、 润湿剂 、 增稠剂和洗涤剂. D E A还可用作腐蚀抑制剂、 分散剂 、 粘接剂、 农业化学品中的 分散剂 、 金属切削液中的表面活性剂 以及酸性气体 ( 如天然气和油田气 中的 H s l J ) 吸收剂等 , 因此广
泛应 用 于各种 工业 领域 j .D E A具 有 慢性 毒性 , 长期暴露于 D E A环 境 中将 对 肝 和 肾产 生影 响并 刺激 呼 吸道 , 且D E A易反 应 生成致 癌 物质二 乙醇 胺 亚硝 胺 ( N D E A) [ 2 2 ,因此 需要 严 格 控 制环 境 中 D E A 的
本 文将 新 型 F A I M S技 术用 于 二 乙醇 胺 的检 测 , 建立 了 F A I MS快 速检 测 二 乙醇胺 的新 方 法 ,获得
了二乙醇胺的离子特征信号 , 确定了 F A I M S 检测二乙醇胺的检出限.另外 , 还对其离子特征信号进行
量 化 和重复 性分 析 ,得 到 二 乙醇 胺 样 品 气 的 离 子 电 流 强 度 积 分 面 积 与 样 品 气 浓 度 关 系 曲 线 并 加 以
用 高 场 非 对 称 波 形 离 子 迁 移 谱 技 术 快 速 检 测二 乙醇 胺
陶羽宇 , 李灵锋 , 李 鑫 , 李 鹏 , 汪 小知
( 1 0 2 7 ;
2 .苏 州时迈科学仪器有限公司 , 苏州 2 1 5 3 0 0 ; 3 .浙江大学苏州工业技术研究院 ,苏州 2 1 5 1 6 3 )
讨论.
收稿 日期 : 2 0 1 3 - O 5 — 1 6 .
基金项 目: 浙江省教育厅 科研项 目( 批准号 : Y 2 0 1 2 2 5 9 8 0 ) 、 中央高校基本 科研业务 费专 项资金 ( 批准号 : 2 0 1 2 Q N A 5 0 1 0 ) 、 高等学
goldstein法
goldstein法
Goldstein法:一种用于解决非线性方程组的方法
Goldstein法是一种用于解决非线性方程组(Nonlinear equation)的方法,该方法由美国数学家Joseph Louis Goldstein 于1951年提出。
Goldstein法是用于求解一阶非线性微分方程组的最先进的方法之一,它以其精确性和高效性而著称。
Goldstein法主要是通过逐步线性化法步骤,将一阶非线性方程组变换成一组连续的线性方程组,最终得到的解满足初始方程组的精确性要求。
Goldstein法的核心步骤是将非线性方程组逐步线性化,根据不同的问题,采用不同的线性化策略。
非线性方程组一般采用构建“本次”和“上次”项线性近似,将非线性方程组转化为一组连续的线性方程组,最终求解得到解的近似值,满足初始方程组的精确性要求。
由于Goldstein法属于步进类算法,它的计算步骤较多,因此计算时间较长,但是非常精确。
当非线性方程组变得复杂时,Goldstein法是最有效精确的方法之一。
本文主要讲述了Goldstein法的基本结构及其原理,介绍了Goldstein法的优势和应用,最后总结了Goldstein法的特点。
Goldstein法是一个有效的非线性方程组求解方法,具有精确性高、计算步骤多等优点,可以用于解决非线性方程组的求解问题。
- 1 -。
人工智能算法辅助药物分子设计及优化方法探究
人工智能算法辅助药物分子设计及优化方法探究随着科技的飞速发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)在药物研发领域扮演着愈发重要的角色。
人工智能算法的引入为药物分子设计和优化带来了新的可能性和机遇。
本文将探究人工智能算法在药物分子设计和优化中的应用,进一步探讨其优势和挑战。
药物分子设计和优化是一项繁琐而复杂的任务,需要大量的时间和资源。
而且,许多候选化合物往往在实验过程中无法通过安全性和有效性的测试。
这就需要寻找一种更高效和准确的方法来筛选和设计出具备药物活性的化合物。
人工智能算法通过利用机器学习和数据分析的技术,可以处理大规模的分子数据和化学信息。
AI模型可以通过训练大量的化合物数据,以理解化合物的结构-性能关系。
这样,AI模型可以通过预测和评估化合物的属性和药物活性,从而为药物设计提供指导。
首先,人工智能算法能够帮助药物分子的快速筛选。
传统的方法往往需要依赖人工经验和实验室测试。
而人工智能算法可以通过模型的训练和学习,识别潜在的药物候选化合物。
这一过程可以减少大量的实验工作,节省时间和资源。
其次,人工智能算法能够加快药物分子的优化过程。
药物的优化通常需要对分子结构进行修改和调整,以提高其活性和选择性。
人工智能算法可以通过分子模拟和计算预测,评估不同分子结构的性能。
这样,研究人员可以更快地找到最佳的化合物结构,节约了大量的试错过程。
另外,人工智能算法在药物分子设计中还能辅助寻找新的药物靶点。
通过分析疾病相关的基因、蛋白质和代谢途径等信息,AI模型可以发现新的潜在靶点,并提供相应的候选化合物。
这种方法有助于加速新药物的发现进程,为药物行业的创新提供了巨大的机遇。
然而,人工智能算法在药物分子设计和优化中也面临一些挑战。
首先是数据质量问题。
AI模型需要大量的高质量数据来进行训练和学习,但往往存在数据的不一致性和不完整性。
因此,在构建AI模型之前,收集和处理数据需要非常慎重。
一种固有无序蛋白质预测方法[发明专利]
专利名称:一种固有无序蛋白质预测方法专利类型:发明专利
发明人:赵加祥,王增科
申请号:CN202210236003.X
申请日:20220310
公开号:CN114664378A
公开日:
20220624
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:一种固有无序蛋白质预测方法,属于生物信息学领域,用于识别固有无序蛋白质区域的深度神经网络结构,该方法使用三个序列特征以及其他已有的蛋白质序列特征作为特征矩阵,利用VGG199变体和两个MLP网络构建深度神经网络实现了较准确的固有无序蛋白质的预测,该结构中VGG19变体位于两个MLP网络之间。
三个新颖的序列特征即持久熵、连续两个氨基酸的相关概率特征和连续三个氨基酸的相关概率特征第一次被用于识别固有无序蛋白质区域。
该方法利用VGG199变体和两个MLP网络构建深度神经网络MLP‑VGG19‑MLP实现了较准确的固有无序蛋白质的预测。
申请人:南开大学
地址:300350 天津市津南区海河教育园同砚路38号
国籍:CN
代理机构:天津耀达律师事务所
代理人:张耀
更多信息请下载全文后查看。
异联想记忆模型的优化学习算法
异联想记忆模型的优化学习算法
汪涛;庄新华
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】1993(016)002
【摘要】本文提出了一种异联想记忆模型的优化学习算法.首先,我们将反映神经元网络性能的标准转化为一个易于控制的代价函数,从而将权值的确定过程自然地转化为一个全局最优化过程.优化过程采用了梯度下降技术.这种学习算法可以保证每个训练模式成为系统的稳定吸引子,并且具有优化意义上的最大吸引域.在理论上,我们讨论了异联想记忆模型的存储能力,训练模式的渐近稳定性和吸引域的范围.计算机实验结果充分说明了算法的有效性.
【总页数】9页(P97-105)
【作者】汪涛;庄新华
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP18
【相关文献】
1.基于极大极小准则的异联想记忆网络学习算法 [J], 梁学斌;吴立德
2.联想记忆网络的约束优化学习 [J], 汪涛;俞瑞钊
3.Hopfield网络联想记忆算法在民办高校科研能力分类模型中的应用 [J], 张婷;袁书萍
4.基于单纯形优化学习算法的前向神经网络电机模型辨识 [J], 刘卫国;马瑞卿;窦满
锋;戴冠中
5.模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用 [J], 秦斌;吴敏;王欣
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
第二类优美嵌入问题解的构造
第二类优美嵌入问题解的构造
孙世新;孙宇
【期刊名称】《电子科技大学学报》
【年(卷),期】1993(022)004
【摘要】提出了第二类优美嵌入问题解的构造方法,并指出这种方法同样适用于第一类优美嵌入问题解的构造。
【总页数】7页(P407-413)
【作者】孙世新;孙宇
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】O157.5
【相关文献】
1.基于TCP/IP构造构造自动化网络安全及问题解决 [J], 张睿;
2.第二类优美嵌入问题 [J], 孙世新
3.关于第二类Feigenbaum函数方程两类解的构造 [J], 孙太祥
4.关于第二类级联构造Bent序列的讨论 [J], 王章雄;曾广富
5.构造问题分析问题解决问题——例谈构造法解题的探究 [J], 桑圣一
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于宽度自编码网络的单分类集成算法
基于宽度自编码网络的单分类集成算法施一帆;陈宇昂;曾焕强;杨楷翔【期刊名称】《信号处理》【年(卷),期】2024(40)4【摘要】异常检测是模式识别领域的经典研究,然而在极端类别不平衡场景下,异常样本匮乏,训练数据仅包含正常样本,传统异常检测方法难以适用。
因此,单分类算法逐渐受到关注,它只使用目标类样本构建决策边界,实现对非目标类样本的识别。
目前单分类算法已经取得了显著进展,然而也存在一些局限性:(1)原始特征空间容易受噪声特征干扰;(2)单模型的单分类算法难以从多个特征空间学习更全面的决策边界;(3)缺少对先前模型的欠拟合样本进行针对性学习。
为了解决这些问题,本文提出了基于宽度自编码网络的单分类集成算法(Ensemble One-class Classification Based on BLS-Autoencoder,EOC-BLSAE)。
首先,本文设计了一种单分类宽度自编码网络模型(One-class BLS-Autoencoder,OC-BLSAE),它能高效学习原始特征空间到重构特征空间的非线性映射关系,利用重构误差构建决策边界;接着,本文设计了单分类Boosting策略,通过最小化全局重构损失,迭代学习欠拟合样本,从而多角度构建OC-BLSAE模型,并自适应评估模型的可靠性;最终,加权集成多个OC-BLSAE模型,有效提升整体算法准确性和鲁棒性。
在实验中,本文在16个不同规模的单分类任务上进行参数实验、对比实验和消融实验,结果表明所提算法参数选择较为灵活,算法各模块能够相互协同,有效提升单分类任务的准确性和鲁棒性,整体性能超过前沿单分类方法。
【总页数】13页(P776-788)【作者】施一帆;陈宇昂;曾焕强;杨楷翔【作者单位】华侨大学工学院;华南理工大学计算机科学与工程学院;计算机软件新技术国家重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP391.4【相关文献】1.一种新的基于无线网络编码的单跳传输算法2.基于集成降噪自编码的网络入侵多模式匹配算法设计3.基于堆栈式自编码网络的电子线路分类算法4.基于神经网络集成分类器预处理的支持向量机分类算法5.基于卷积自编码和残差网络的图像分类算法因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
(3)
(0 ) where P NS (x ) , P (1) NS ( x ) , ······ are non-singlet splitting functions in LO, NLO, ······
respectively. Appling all these and simplifying, the DGLAP evolution equations for non-singlet structure function in LO and NLO can be written as [6]
3
∂ F2NS (x, t ) 3 ∂ F2NS (x, t ) 3 NS −t + A f A (x )F2 (x, t ) + A f B (x ) = 0, ∂t ∂x 2 2
∂F2NS x, Q 2 = PNS x, Q 2 ⊗ F2NS x, Q 2 , ∂lnQ 2
(
)
(
)
(
)
(1)
where F2NS (x, Q 2 ) is the non-singlet structure function as the function of x and Q2, where x is the Bjorken variable and Q2 is the four momentum transfer in a DIS process. Here PNS(x, Q2) is the non-singlet kernel known pertarbatively up to the first few orders in coupling constant. With the notation
1 2 1+ω
2 1+ ω (1 + ω )
(
)
ω 1+ω
∫
dk 1 − k ln + 2(1 + ω ) ln (ω ) + 4(1 − ω ) , k k
with CA = CG = 3, C F ( and
= 102 −
)=
2 2 2
(
)
(1 + ω ) 67 π 11 − ln (ω ) + ln (ω ) + (1 − ω ) 9 3 3
40 + 2(1 + ω ) ln ω + 3 (1 − ω ) ,
PN f (ω ) =
and PA (ω ) =
5 2 1 + ω 2 − ln ω − − 2(1 − ω ) 3 3 1−ω
N f2 − 1 , Tf ( 2N f
) = 1 and
2
S
(t ) =
1 − 0t
1
lnt . 2 0t
0
= 11 −
2 Nf 3
-
1
38 N f are the one loop (LO) and two loop (NLO) corrections to the QCD 3
(t ) 2 {3 + 4ln (1 − x )}F NS (x, t ) + I NS (x, t ) = 0 ∂ F2NS − S 2 1 ∂t 2 3
and
∂ F2NS − ∂t
S
(4)
2
(t ) 2 {3 + 4ln (1 − x )}F NS (x, t ) + I NS (x, t ) −
2
2 [PF (ω ) − PA (ω )] + 1 C F C A [PG + PA (ω )] + C F TR N f PN f (ω ) , f (ω ) = C F 2
PF (ω ) = −
PG (ω ) =
40 1 2 1+ ω2 3 + 2ω ln ω − (1 + ω ) ln ω + (1 − ω ) , ln (ω ) ln (1 − ω ) − (1 − ω ) 3 2 1 − ω
Solution of non-singlet DGLAP evolution equation in leading and next-to-leading order at small-x by method of characteristics
R. Baishya1
Physics Department, J.N. College, Boko-781123, Assam, India
function and Nf being the flavour number. We can neglect β 1 for LO. Let us introduce the variable u = 1- ω and note that
x
=
x xu = x + . 1− u 1− u
Since x< ω <1, so 0<u<1-x, and hence the series is convergent for |u|<1. Now using Taylor’s expansion series, we can rewrite
(
)
(6)
I
NS 2
x (x, t ) = (x - 1)F (x, t )∫ f (ω )dω + ∫ f (ω )F2NS , t dω
NS 2 0 x
1
1
ω
(7)
and t = ln
Q2 , where ∧ is the QCD cut off parameter. Here ∧2
xu ∂F2NS (x, t ) x . F2NS , t = F2NS (x, t ) + 1− u ∂x
form
(8)
Using equation (8) in equation (6) and performing u-integrations, equation(4) becomes the
2 S
(Q ) , the strong
(2)
a (x ) ⊗ b (x ) ≡ ∫
we can write
x dy a (y )b , y y 0
1
PNS x, Q =
2
(
)
S
(Q ) P ( ) (x ) + (Q )
2 2 0 NS S
2
P (1) NS (x ) + Λ Λ ,
1 2
E-mail:- rjitboko@yahoo.co.in E-mail :- jks@tezu.ernet.in 1
parameter free solution and this is a more stringent test of our method in solving DGLAP evolution equations. The DGLAP evolution equation in the non singlet sector in the standard form [5-7] is given by
3
2 1
S 2
(t ) 2 I NS (x, t ) =
2
0
(5)
respectively, where
NS (x, t ) = I1
4 dω 3∫ 1−ω x
1
2 NS x NS 1 + ω F2 ω , t − 2F2 (x, t ) ,
xu x NS ,t F2NS , t = F2 x + 1−u ω
= F2NS (x, t ) + xu ∂ F2NS (x, t ) 1 xu + 1− u ∂x 2 1 − u
2
∂
2
F2NS (x, t ) ∂x 2
+Λ Λ
.
Since x is small in our region of discussion, the terms containing x2 and higher powers of x can be neglected. So we get
J. K. Sarma2
Physics Department, Tezpur University, Napam-784028, Assam, India The non-singlet structure functions have been obtained by solving Dokshitzer-GribovLipatov-Alterelli-Parisi (DGLAP) evolution equations in leading order (LO) and next-toleading order (NLO) at the small-x limit. Here a Taylor series expansion has been used and then the method of characteristics has been applied to solve the evolution equations. Results are compared with the Fermilab experiment E665 data and New Muon Collaboration (NMC) data. Keywords. DGLAP equation; small-x; method of characteristics; structure function; deep inelastic scattering (DIS) PACS numbers: 12.38-t; 12.39-x; 13.60.Hb In our recent report [1], we have explained the importance of DGLAP evolution equations and their solutions, and also the importance of the method of characteristics to solve those equations. There, we have solved singlet DGLAP evolution equation in LO and NLO at small-x [2] by using the method of characteristics and compared deuteron structure function thereby obtained with NMC data with satisfactory phenomenological success. In this brief report, we have solved non-singlet DGLAP evolution equation in LO and NLO at smallx by using the same method and compared non-singlet structure function thereby obtained with Fermilab experiment E665 data [3] and NMC data [4] with considerable phenomenological success. The non-singlet structure function is the combination of only valence quark densities and free of singlet quark and gluon densities. Therefore when solving the non-singlet DGLAP equation, we need not relate quark and gluon structure functions by a suitable function k(x) or by a constant as in the case of solution of the singlet DGLAP evolution equation given in our earlier report [1]. So, the solution of non-singlet equation is a