β-淀粉样多肽自聚集抑制剂的电化学筛选方法研究

β-淀粉样多肽（Amyloidbeta,Aβ）的聚集物具有神经细胞毒性,可导致神经元凋亡,从而诱导阿尔茨海默症（Alzheimer’s disease,AD）的发生。能够抑制AB自聚集行为的化合物称为AB自聚集抑制剂。该抑制剂可抑制Aβ有毒聚集物的产生,从而降低Aβ所引起的神经细胞毒性,对AD病有一定的治疗效果。因此。筛选AB自聚集抑制剂对于AD的治疗有着重要的意义。在数以千万计的化合物中,要筛选出对Aβ自聚集有抑制效果的化合物需要借助众多的仪器和研究方法。该文总结了筛选AB自聚集抑制剂的几种方法．重点综述了几种低成本、快速、灵敏的电化学筛选方法。Aβ自聚集抑制剂的筛选对临床上AD病的治疗提供了理论基础,为治疗AD病这一复杂科学问题的研究起到了促进作用。     

着迷网手游玩家的聚集地

游戏社区在中国并不少见,从17173到多玩、3DM,都有大批拥趸摇旗助威。而2012年才正式上线的着迷网作为后起之秀,借乘移动互联网大潮,将手游作为核心竞争力,以其独特的游戏社交理念,一举拿下了游戏玩家中最庞大的群体——手游玩家。     

语义对等网覆盖路由模型的研究

现有对等网覆盖路由模型只适应精确查找,存在不支持语义查询的缺点。该文通过建立语义空间,根据所存储数据对象的兴趣来聚集节点,实现支持语义的对等网络路由模型,提高了搜索效率。仿真实验结果表明,该模型的搜索性能优于原有模型。     

Linux协作关系的网络化特性分析与软件负载鲁棒性研究

介绍了复杂网络的特性参数,将复杂网络理论引入Linux类协作软件图中,把其中的实体和关系转换成为网络拓扑的形式;研究了其复杂网络的特性,并分别通过对两类不同的软件图进行实验来验证分析的正确性;提出了利用网络拓扑特征可以改善软件系统的设计,开发和测试方法,对提高Linux网络服务具有有益的启示和指导意义.     

网络流量模拟方法研究进展

流量模拟包括包层次模拟、流层次模拟和混合模拟.包层次模拟粒度小、精度高、计算量大,流层次模拟采用高层抽象以提高模拟效率,但粒度较粗,精度较差,在网络动态性大时,"连锁反应"导致模拟效率下降.混合模拟在模拟精度和模拟效率间进行折衷,一种是将需要关注的部分采用包层次模拟,其它部分采用流层次模拟,另一种是进行离散变量短时间间隔的连续化,两类方法均不能完全消除"连锁反应"的影响.提出了包层次和聚集控制的混合模拟方法,降低了"连锁反应"的影响,实现了聚集TCP流的模拟.     

基于任务复制的调度算法

任务调度是并行分布式计算系统中最具挑战性的NP完全问题之一.基于任务复制的调度是一种有效的调度方法.在通信开销较小的情况下,现已有许多算法能产生最优调度.但其最优条件要么比较苛刻,要么比较复杂.因此,针对这些算法存在的问题,提出一个新的基于任务复制的聚集调度(TDCS)算法,不仅其最优条件简单、宽松,而且该算法具有更小的时间复杂度O(dvlogd),其中,V和d分别表示任务集中任务的个数和最大入度.     

基于复杂网络的非正式团体知识交互网络分析

针对知识在非正式团体中的传播特征,结合复杂网络理论,为了企业知识不断创新,提出了一种非正式团体知识交互网络模型.通过仿真得出,在小世界网络模型下知识的传播速度和平均知识水平比其他网络模型有明显优势,进而在非正式团体知识交互网络的描述与分析中提出利用"小世界"的平均路径长度和聚类系数来表征IFG知识交互网络中的交互频繁度和交互聚集度的思想,为进一步研究IFG组织及管理与其内部知识创新的内在联系提供了数量分析基础.     

传感器网络中基于域的聚集算法

聚集运算是传感器网络查询处理中最重要的一个运算。提出了一种基于域聚簇的网内聚集算法PIA。在PIA中,首先结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出了一种基于域的分布式数据汇聚模型,把传感器网络按域划分来构建连通核,查询只需在连通核中寻径,因而能明显降低寻径时间复杂度并且具有更好的分布性。在PIA中,核心节点把当前路径中的Max和Min值传送到节点上,如果节点的值不符合要求就放弃本次传送,因而能够明显减少数据的传送次数,从而达到节省能量的目的。理论分析和实验表明该算法较传统算法在节省能量上有较好的表现。     

多维数据的复杂查询聚集算法研究

对空间多维数据的复杂查询是多维数据研究的重点和难点,目前研究的结论相对较少。在传统算法的基础上,进行了几个方面的改进：按分组属性值进行数据分块;对分组数据进行有效的排序;在聚集函数的应用上进行优化。模拟数据的试验表明：改进算法较大地提高了查询效率。     

非一致性数据库的多关系聚集查询重写

基于非一致性关系数据库的选择连接查询技术,提出了基于非一致性数据库多个关系上的聚集查询重写方法。该聚集查询重写方法先通过查询出多关系上的一致性结果,然后进行分组聚集,返回聚集表达范围边界值。实验采用TPC-H策支持基准进行性能研究,结果表明重写查询比初始查询的执行时间要长,但还是可以接受的,因此该方法是有效的。