创造性思维培养与表现——刍议创意素描教学

创意素描教学,就是要培养学生创造性思维能力,掌握创意设计的理念和方法,通过对学生创造性思维的培养,从具象到抽象、从写实到意象的训练,学生无限的创造力一定会大大激发出来。     

程序:物理对象上的操作表达式(英文)

把赋值语句看作物理对象上的操作时,程序就呈现为物理对象上的操作构成的表达式(简称O表达式)。给出了定义O表达式语法的BNF公式,并用公理规定O表达式的语义。主动式的O表达式以计算最终结果为目的,因而相关公理给出的是施行表达式中操作以后的变量与施行之前变量之间的准确依赖关系。反应式O表达式要对外来需求作反应。描述反应的公理规定如何反应。有关通讯的公理要求正确的信息被正确的接受者收到。共享变量公理则给出有关共享变量的性质判断。例子用于说明异步顺序O表达式的性质是如何分析的。     

Toward the Proteome of the Human Peripheral Blood Eosinophil

Eosinophils (EOSs) are granular leukocytes that have significant roles in many inflammatory and immunoregulatory responses, especially asthma and allergic diseases. We have undertaken a fairly comprehensive proteomic analysis of purified peripheral blood EOSs from normal human donors primarily employing 2‐DE with protein spot identification by MALDI‐MS. Protein subfractionation methods employed included IEF (Zoom^® Fractionator) and subcellular fractionation using differential protein solubilization. We have identified 3141 proteins, which had Mascot expectation scores of 10^?3 or less. Of these 426 were unique and non‐redundant of which 231 were novel proteins not previously reported to occur in EOSs. Ingenuity Pathway Analysis showed that some 70% of the non‐redundant proteins could be subdivided into categories that are clearly related to currently known EOS biological activities. Cytoskeletal and associated proteins predominated among the proteins identified. Extensive protein posttranslational modifications were evident, many of which have not been previously reported that reflected the dynamic character of the EOS. This data set of eosinophilic proteins will prove valuable in comparative studies of disease versus normal states and for studies of gender differences and polymorphic variation among individuals.     

基于稳定性的基因表达数据聚类算法选择

聚类是一种常用的基因表达数据处理手段,然而它又是主观的,如何选择符合数据内在分布的聚类算法成为目前急待解决的问题.根据经验,当选择最佳簇数k后,采用合理的聚类算法对目标数据重复聚类时,结果稳定性较好.因此提出一种基于稳定性的聚类算法选择.该方法将聚类结果的簇间分离度、簇内紧致度和聚类结果稳定性三者结合起来.在验证和应用三组数据时发现,比传统的评估方法,基于稳定性的聚类算法选择更客观、更可靠.     

受限真实链的非格子模型Monte Carlo模拟

探讨用高分子链的实际键长、键角、旋转异构态和无扰链时的条件概率,逐链段生成样本高分子链,研究受限真实链分子构象统计的可能性。并就两板间、圆管内真实链的计算结果与标度律的一些理论推导结论比较。结果表明:刚性近似之下,用无扰态时的条件概率生成样本高分子链的Monte Carlo模拟,其样本库能真实地重现平衡态时受限真实链的构象分布,适用于受限真实链的构象统计研究。     

一种多模态信息融合的视频检索模型

针对包含复杂语义信息的视频检索的需要,提出了一种基于关系代数的多模态信息融合视频检索模型,该模型充分利用视频包含的文本、图像、高层语义概念等多模态特征,构造了对应于多个视频特征的查询模块,并创新地使用关系代数表达式对查询得到的多模态信息进行融合。实验表明,该模型能够充分发挥多模型视频检索及基于关系代数表达式的融合策略在复杂语义视频检索中的优势,得到较好的查询结果。     

基于条件李亚普诺夫指数的混沌系统的脉冲同步研究

基于条件李亚普诺夫指数,对混沌系统的脉冲同步形式和同步范围进行了研究,突破了传统的基本假设．计算机仿真证明了该方法的有效性和正确性．此外,作为该方法的重要基础,本文给出脉冲同步系统的条件李亚普诺夫指数计算方法．     

统计和规则相结合的汉语最长名词短语自动识别

在分析汉语最长名词短语特点的基础上,提出了一种统计和规则相结合的汉语最长名词短语自动识别方法 通过实验词及词性的不同组合选择特征集合,基于该特征训练得到条件随机场(CRF)识别模型;分析错误识别结果,结合最长名词短语的边界信息和内部结构信息构建规则库对识别结果进行后处理,弥补了机器学习模型获取知识不够全面的不足。实验结果表明,用统计和规则相结合的方法识别最长名词短语是有效的,系统开放测试结果F值达到了90.2%。     

基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别

当前多数图像序列的人脸表情识别方法仅提取图像的某一类特征,导致特征参数不能全面地反映脸部情感信息.提出一种基于混合特征和多HMM融合的图像序列表情识别方法.采用Gabor小波变换、二维离散余弦变换分别提取眼睛及眉毛区域、鼻子区域的纹理变化特征,对嘴巴区域则采用主动表观模型提取形状变化特征.对待测图像序列中的每个表情特征区域采用离散隐马尔可夫模型得出6种表情概率;然后根据在训练阶段得到的每个表情特征区域对每种表情的贡献权值进行加权融合,并选择融合后的表情概率最大者作为识别结果.实验结果表明,该方法综合了表情的纹理与形状变化,能够得到很好的识别效果,且处理速度快,适合于实时图像序列的表情识别.     

决策表知识约简及其条件熵特征刻画

建立决策表中知识与粗糙熵之间的关系,由此提出决策概念集的条件粗糙熵概念,进而推广为知识的条件熵,并证明知识的条件熵随信息粒度的变小而单调减少的规律,在此基础上给出以不等式为条件的约简判定定理.以此得到知识约简过程中启发式搜索的条件,结合分层递减的思想,设计基于条件熵的决策表知识约简算法.应用实例分析的结果表明,该算法是有效的.