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1.
Calmodulin (CaM) is an important intracellular protein that binds Ca2+ and functions as a critical second messenger involved in numerous biological activities through extensive interactions with proteins and peptides. CaM’s ability to adapt to binding targets with different structures is related to the flexible central helix separating the N- and C-terminal lobes, which allows for conformational changes between extended and collapsed forms of the protein. CaM-binding targets are most often identified using prediction algorithms that utilize sequence and structural data to predict regions of peptides and proteins that can interact with CaM. In this review, we provide an overview of different CaM-binding proteins, the motifs through which they interact with CaM, and shared properties that make them good binding partners for CaM. Additionally, we discuss the historical and current methods for predicting CaM binding, and the similarities and differences between these methods and their relative success at prediction. As new CaM-binding proteins are identified and classified, we will gain a broader understanding of the biological processes regulated through changes in Ca2+ concentration through interactions with CaM.  相似文献   
2.
针对分割神经网络需要大量的高质量标签但较难获取的问题,提出基于3D scSE-UNet的半监督学习分割方法. 该方法使用自训练的半监督学习框架,将包含改进的并行空间/特征通道压缩和激励模块(scSE-block+)的3D scSE-UNet作为分割网络. scSE-block+可以从图像空间和特征通道2个方面自动学习图像的有效特征,抑制无用冗余特征,更好地保留图像边缘信息. 在自训练过程中加入全连接条件随机场,对分割网络产生的伪标签进行边缘细化,提升伪标签的精确度. 在LiTS17 Challenge和SLIVER07数据集上验证所提出方法的有效性. 当有标签图像占训练集总图像的30%时,所提方法的Dice相似系数(dice score)为0.941. 结果表明,所提出的半监督学习分割方法可以在仅使用少量标注数据的情况下,取得与全监督分割方法相当的分割效果,有效减轻肝脏CT图像分割对专家标注数据的依赖.  相似文献   
3.
电网故障处置预案是电网故障处置的重要参考,对电网故障处置预案文本中各类电力设备、名称编号等细粒度的关键实体信息进行抽取,是实现计算机学习理解预案内容并进一步支撑故障处置智能化的重要基础。文中提出一种基于深度学习的电网故障处置预案文本命名实体识别技术,首先采用字向量表征预案文本,然后将注意力机制以及双向长短期记忆网络相结合,有所侧重地提取实体词深层字符特征,最后采用条件随机场求解最优序列化的标注。算例表明:文中所提预案文本命名实体识别模型不依赖人工特征,能够自动高效地提取文本特征,准确识别预案文本中细粒度的实体词,满足预案文本中关键实体信息精确定位和识别的要求。  相似文献   
4.
真随机数发生器(TRNG)作为芯片中重要的安全组件,在现代加密系统中扮演着越来越重要的角色。对于TRNG的设计,关键是需要熵提取器可以在恶劣的环境变化(如工艺波动、电压和温度(PVT))下稳定地生成熵值。基于Xilinx FPGA平台提出了一种基于环形振荡器的低成本,高效率真随机数发生器。TRNG一方面通过快速进位逻辑来提高熵提取的效率,另一方面通过优化电路结构和延迟,在以相对较低的资源开销情况下实现可观的吞吐量和随机性。TRNG分别在多块Xilinx Virtex6 FPGAs和Xilinx Spartan6 FPGAs上进行验证,实验数据测试结果表明,所提出的TRNG能够在广泛的PVT范围内表现出良好的鲁棒性,且生成的随机比特流不仅以相当高P值通过NIST SP800-22统计测试套件,而且可以通过最新的NIST SP800-90B测试。  相似文献   
5.
针对传统机器学习方法在处理不平衡的海量高维数据时罕见攻击类检测率低的问题,提出了一种基于深度学习的随机森林算法的入侵检测模型,为了避免传统的随机森林面对高维数据和不平衡数据时分类精度低、稳定性差和对罕见攻击类检测率低的问题,引入生成式对抗网络(GAN)和栈式降噪自编码器(SDAE)对随机森林算法(RF)进行改进。将罕见攻击类数据集输入GAN神经网络中,生成新的攻击类样本,改善网络入侵数据在样本集中不均衡分布的情况,通过堆叠深层的SDAE逐层抽取网络数据的分布规则,并结合各个编码层的系数惩罚和重构误差,来确定高维数据中与入侵行为相关的特征,基于降维后的特征数据构建森林决策树。采用UNSW-NB15数据集的实验结果表明,与SVM、KNN、CNN、LSTM、DBN方法相比,GAN-SDAE-RF整体检测准确率平均提高了9.39%、误报率和漏报率平均降低了9%和15.24%以及在少数类Analysis、Shellcode、Backdoor、Worms上检测率分别提高了26.8%、27.98%、27.85%、39.97%。  相似文献   
6.
地下介质普遍存在非均质特性,即表征含油气储层特征的弹性、物性及流体性质在空间上是不均匀的。常规的地震随机反演主要以测井数据为核心,求取变差函数表征地下地层的空间结构特征,难以有效描述地下复杂非均质储层的空间变化特性。为此,通过描述不同非均匀介质特征参数对介质的空间扰动特性,并在贝叶斯理论框架下充分利用已知测井和地震数据中蕴含的地下地层信息,提出了基于非均匀介质特征参数的随机反演方法。该方法融合已知测井和地震数据,依据随机介质理论估算的非均匀介质特征参数能更好地描述地下储层空间结构特征,进而构建后续反演所需的先验信息模型,最后利用非常快速量子退火算法优化求解目标函数,得到波阻抗的随机反演结果。模型试算表明,非均质特征参数先验模型可以描述储层的非均质特性,为后续反演提供了可靠的地质统计先验信息。实际资料的应用进一步证明,所提方法可以较好地实现对地下复杂储层的高分辨率反演,获得更可靠的反演数据体。  相似文献   
7.
汤安迪  韩统  徐登武  谢磊 《计算机应用》2021,41(8):2265-2272
针对哈里斯鹰优化(HHO)算法存在的收敛精度低、收敛速度慢、易于陷入局部最优的不足,提出了一种混沌精英哈里斯鹰优化(CEHHO)算法。首先,引入精英等级制度策略,以充分利用优势种群来增强种群多样性以及提升算法收敛速度和精度;其次,利用Tent混沌映射调整算法关键参数;然后,使用一种非线性能量因子调节策略来平衡算法的开发与探索;最后,使用高斯随机游走策略对最优个体施加扰动,并在算法停滞时,利用随机游走策略使算法有效跳出局部最优。通过对20个基准测试函数在不同维度下进行仿真实验,来评估算法的寻优能力。实验结果表明,改进算法的表现优于鲸鱼优化算法(WOA)、灰狼优化(GWO)算法、粒子群优化(PSO)算法和生物地理优化(BBO)算法,性能较原始HHO算法有明显提升,验证了改进算法的有效性。  相似文献   
8.
With the distinguished properties in electronics, thermal conductivity, optical transparence and mechanics, graphene has a powerful potential in nanosensors, nano-resonators, supercapacitors, batteries, etc. The resonant frequency of graphene is an important factor in its application and working environment. However, the random dispersed porosities in graphene evidently change the lattice structure and destroy the integrity and geometrical periodicity. This paper focuses on the effects of random porosities in resonant frequencies of graphene. Monte Carlo simulation is applied to propagate the porosities in the finite element model of pristine graphene. The statistical results and probability density distribution of porous graphene with atomic vacancy defects are computed based on the Monte Carlo finite element model. The results of porous graphene with atomic vacancy defects are compared and discussed with the results of graphene with bond vacancy defects. The enhancement effects of atomic vacancy defects are confirmed in porous graphene. The influences of atomic vacancy defects on displacement and rotation vector sums of porous graphene are more concentrated in local places.  相似文献   
9.
针对弹药生产线安全生产的需求,提出一种水滴帷幕的防殉爆装置。利用APDL 进行编程,实现水滴在 水幕区域的随机投放;用Autodyn 仿真软件对水滴帷幕的防殉爆效果进行验证;通过对22 种工况的分析,发现随单 位区域内水滴数量的增加,水滴帷幕的防殉爆效果不断增强,但当水滴到达一定数量后,水滴帷幕对冲击波超压及 破片速度的衰减率趋于稳定。结果表明:该水滴帷幕对冲击波超压的衰减率约为63.2%,对破片速度的衰减率约为 87.5%,具有良好的衰减效果,在保证安全性的同时提高生产效率。  相似文献   
10.
何健  文晓涛  李波  陈芊澍  李垒 《石油学报》2022,43(3):376-385
虽然叠前反演技术能够获得多种流体识别因子,但是仅利用单一的流体识别因子进行储层预测通常会带来多解性问题。目前根据多种流体识别因子对储层进行综合解释已成为一种新的趋势,但大部分方法对专家及其经验存在较强的依赖。鉴于此,将随机森林算法引入储层流体识别。首先基于测井数据优选输入特征(流体识别因子),并分别研究输入特征数量和不同特征组合对算法预测结果的影响;然后利用该算法对输入特征与井中储层信息之间的非线性关系进行学习;最后根据学习结果对储层进行综合判别,实现多种流体识别因子的综合利用。该算法削弱了单一流体识别因子所引起的多解性,提高了储层流体识别的精度与可靠性。应用实例表明,通过随机森林算法对5种流体识别因子与井中储层信息进行综合学习,达到了对含气储层和含水储层进行准确识别的目的。  相似文献   
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