我国生物技术产业发展的前景分析

介绍了目前发达国家生物技术产业的状况和发展趋势,分析了我国生物技术产业的现状和存在的问题,讨论了我国生物技术发展面临的机遇和即将迎接的挑战,提出了一些有益于我国生物技术产业崛起的建议。生物技术产业近年来在发达国家取得了迅猛的发展,仅以美国为例,生物技术公司总市值在1998年还只有970亿美元,而在2000年2月就已经增长到了3500亿美元,上市的人用药品和生物制品达到了112种,农业领域生物技术产品的增长势头更快,并且技术和产品在全球化市场流通销售的趋势愈来愈明显,截止到1999年底,世界上最大的8家生物技术公司均抢滩我国,因此,如何进一步加快我国生物技术产业的发展,努力提高国际竞争能力已是成为我国经济建设和社会发展中最紧迫而又艰巨的任务之一。     

生物医药中的转基因动物研究与开发

回顾了动物转基因技术的发展,总结了转基因动物在生物医药领域中的研究与开发现状,特别是利用动物乳腺生物反应器生产人药用蛋白和营养保健蛋白,异种动物器官移植以及转基因动物疾病模型方面的产业化进程,同时也预测了一些转基因动物产品的应用前景以及社会的影响。     

边收缩池化的网格变分自编码器

目的 3D形状分析是计算机视觉和图形学的一个重要研究课题。虽然现有方法使用基于图的卷积将基于图像的深度学习推广到3维网格,但缺乏有效的池化操作限制了其网络的学习能力。针对具有相同连通性,但几何形状不同的网格模型数据集,本文利用网格简化的边收缩操作建立网格层次结构,提出了一种新的网格池化操作。方法 本文改进了传统的网格简化方法,以避免生成高度不规则的三角形,利用改进的网格简化方法定义了新的网格池化操作。网格简化的边收缩操作建立的网格层次结构之间存在对应关系,有利于网格池化的定义。新定义的池化操作有效地编码了层次结构中较粗糙和较稠密网格之间的对应关系。最后提出了一种带有边收缩池化和图卷积的变分自编码器（variational auto-encoder,VAE）结构,以探索3D形状的隐空间并用于3D形状的生成。结果 由于引入了新定义的池化操作和图卷积操作,提出的网络结构比原始MeshVAE需要的参数更少,因此可以处理更稠密的网格模型。结论 实验表明提出的方法具有更好的泛化能力,并且在各种应用中更可靠,包括形状生成、形状插值和形状嵌入。