多组学数据整合分析和应用研究综述

随着组学新测序技术的不断涌现和推广,产生了大量的组学数据,这些数据对人们深入研究和揭示生命奥秘有着极重要的意义。利用多组学数据整合技术分析生命科学问题可获得更丰富更全面的生命系统相关信息,已成为研究者探索生命机制的新方向。介绍了多组学数据整合分析的研究背景和研究意义,综述了近年来多组学数据整合分析的方法和相关领域的应用研究,探讨了多组学数据整合分析方法当前所存在的问题以及未来展望。     

滇池湖滨湿地公园景观服务数据库构建研究

湿地公园作为湿地景观的重要类型是景观生态学和湿地科学研究的新兴领域。湿地公园景观服务定量研究于湿地的科学保护与有效管理具有重要意义。基于景观生态学理论、景观服务定量研究的数据需求和3S技术,以滇池湖滨湿地公园为例,提出以景观服务为应用导向的湿地公园数据库构建的目标与原则,构建湿地公园数据库概念模型与逻辑结构,并对数据库中各子库进行详细设计,探讨滇池湖滨湿地公园景观服务数据库的潜在应用。     

新语境下壮族绣球IP营造探索

目的 基于IP开发角度,解读壮族绣球传统价值,探析新语境下壮族绣球的当代价值,提出绣球IP营造实施具体策略。方法 以文化母体理论分析壮族文化IP与绣球IP的衍生关系,以让.鲍德里亚“物的逻辑”分析壮族绣球物使用功能逻辑、交换经济逻辑、象征交换逻辑、符号价值逻辑,探寻绣球IP价值。结果 通过对壮族绣球传统价值和当代价值的解读和探寻,以实例开发对壮族绣球IP营造提出了聚焦于心智情感化、内容多元符号化、视觉跨界潮流化的具体实施路径。结论 发掘壮族绣球IP的当代价值,形成壮族绣球IP系统性、整体性、全局性开发,在传承创新壮族绣球文化的同时,形成区域文化产业发展创新点。     

MaOEA/d2:一种基于双距离构造的高维多目标进化算法

传统的基于Pareto支配关系的多目标进化算法(MOEA)难以有效求解高维多目标优化问题(MaOP). 提出一种利用PBI效用函数的双距离构造的支配关系, 且无需引入额外的参数. 其次, 利用双距离定义了一种多样性保持方法, 该方法不仅考虑了解个体的双距离, 而且还可以根据优化问题的目标数目自适应地调整多样性占比, 以较好地平衡高维目标解群的收敛性和多样性. 最后, 将基于双距离构造的支配关系和多样性保持方法嵌入到NSGA-II算法框架中, 设计了一种基于双距离的高维多目标进化算法MaOEA/d². 该算法与其他5种代表性的高维多目标进化算法一同在5-、10-、15-和20-目标的DTLZ和WFG基准测试问题上进行了IGD和HV性能测试, 结果表明, MaOEA/d²算法具有较好的收敛性和多样性. 由此表明, MaOEA/d²算法是一种颇具前景的高维多目标进化算法.     

基于改进体素锥追踪的大规模场景光照计算

针对大规模场景光照渲染计算量大的问题,提出一种基于改进体素锥滤波器追踪的全局光照计算算法。首先,以级联纹理结构改进简单的体素结构,实现快速高效且经各向异性过滤的场景光照信息存储,减少内存消耗;其次,基于法线加权累积计算直接光照衰减,缓解法向一致性问题;最后,基于级联纹理结构对锥波滤器进行改进,采用动态体素查找,避免整个存储结构的遍历,从而实现全局光照的高效计算。实验结果表明,改进算法在降低内存占用、提高渲染速度的同时,保持与经典体素锥追踪算法相近的渲染效果。     

提高石灰消和度的研究

糖厂是石消耗大户，如何提高石灰消和度以降低石灰耗量在国内报道甚少，本文探讨了超声波及电磁搅拌对石灰消和的作用。试验表明，两种途径在一条件下都录同程度地提高 石灰中有效氧化钙含量。     

黑木相思树皮单宁含量的分析研究及其栲胶的试制

对广西种植的4年生黑木相思树皮的单宁含量进行分析研究和黑木相思栲胶的试制。结果显示,黑木相思树皮单宁属于缩合类单宁,总固物为38.2%,单宁含量为26.0%(纯度为71.6%),其单宁含量与马占相思树皮相当,略低于黑荆树皮;生产1 t栲胶的树皮消耗量约为2.5 t,栲胶单宁含量达68.1%,纯度为70.5%。黑木相思树皮可成为一种优良的栲胶原料品种,有望缓解我国栲胶原料短缺的局面。     

赤砂回溶糖浆直接回煮甲膏试验与实践

本文通过生产试验,结合产品白砂糖晶体分层试验结果,对赤砂糖回溶糖浆直接回煮甲膏影响程度进行检验。经过几年生产实践,通过制定合理的工艺指标,采取有效的工艺管理措施,以及完善过程监控管理,确保赤砂糖全部回溶直接回煮甲膏时白砂糖出厂一级品率100％。实践证明：通过科学的技术手段及严格的工艺监控措施,该工艺方法能保证白砂糖产品...     

QA-KGNet: 一种语言模型驱动的知识图谱问答模型

基于知识图谱的问答系统可以解析用户问题,已成为一种检索知识、自动回答所询问题的有效途径.知识图谱问答系统通常是利用神经程序归纳模型,将自然语言问题转化为逻辑形式,在知识图谱上执行该逻辑形式能够得到答案.然而,使用预训练语言模型和知识图谱的知识问答系统包含两个挑战:(1)给定问答(questionanswering, QA)上下文,需要从大型知识图谱(knowledge graph, KG)中识别相关知识;(2)对QA上下文和KG进行联合推理.基于此,提出一种语言模型驱动的知识图谱问答推理模型QA-KGNet,将QA上下文和KG连接起来形成一个工作图,使用语言模型计算给定QA上下文节点与KG节点的关联度,并使用多头图注意力网络更新节点表示.在Commonsense QA、OpenBookQA和Med QA-USMLE真实数据集上进行实验来评估QA-KGNet的性能,实验结果表明:QA-KGNet优于现有的基准模型,表现出优越的结构化推理能力.     

基于Web的药品管理系统的设计与实现

为提高目前医药系统性能效率,加强药品管理的可行性,设计了基于B/S、SSH的药品管理系统,主要目标是加强药品销售商、医生、药品库存管理员对药品信息的实时监控,以及药品管理人员查询药品的使用记录,以此提高医疗服务系统的工作效率。基于SSH架构开发的药品管理系统的主要功能模块包括供应商管理、客户管理、药品管理、统计报表统计视图,整个系统逻辑清晰,在传统C/S模式下进行新的改进,其数据统计管理效率远远大于传统的数据统计管理效率,系统的实用性得到更好的提升。