不同年龄人群来源长双歧杆菌体外生物学特性研究

本研究分析38株分离自不同年龄人群粪便样品的长双歧杆菌的体外生物学特性,包括体外生长特性、糖发酵特性、产短链脂肪酸能力、胞外多糖产量和胞外多糖合成关键酶——pGT酶的序列比对以及进化分析,分析结果显示,来源于不同年龄人群的菌株在生物学特性方面存在差异。婴幼儿来源的长双歧杆菌多数可以利用甘露糖,而成年人来源的菌株则多数不能利用甘露糖,并且婴幼儿源菌株的表面胞外多糖产量显著少于老年人来源的菌株。系统进化分析结果表明,婴幼儿源菌株的pGT酶C端氨基酸序列呈部分聚类趋势。     

基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统研究

对年龄跨度具有鲁棒性的人脸识别系统在实际中具有广泛的应用,年龄的变化对人脸面部特征具有显著的影响,会导致人脸识别的准确率下降。提出一种基于卷积神经网络的跨年龄人脸识别系统,包含人脸检测、人脸预处理、卷积神经网络提取特征、期望最大化(EM)算法和余弦距离等部分。采用EM算法计算出身份特征,使得人脸识别系统对年龄变化具有鲁棒性。在MORPH-II和FG-NET跨年龄数据库中进行仿真实验,验证了人脸识别系统的有效性。     

大数据背景下工程投资估算指标编制方法研究

在现行估算指标逐渐不能满足市场变化需求的情况下,分析了传统估算指标编制方法目前存在的主要问题,提出一种基于大数据技术的估算指标编制方法。通过分析大数据技术在估算指标编制中的应用过程,提出了一种基于数据挖掘C4.5算法的估算指标编制方法,综合考虑时间因素对指标的影响,利用敏感性分析对估算指标做一定调整,最后通过算例验证了该方法的实用性,对理论与实践应用均有一定的指导作用。     

基于大数据的5G基站退服成本估算

随着5G技术的快速发展,5G基站的数量和密度将远超4G,基站的建设和维护也成为不可忽视的问题。因此,全面分析了5G基站退服情况,并提出一种基于大数据的5G基站退服成本估算方案。凭借基站历史退服数据,采用LSTM神经网络建立基站退服预测模型,然后构建了5G基站退服成本估算模型,对预测的5G基站退服进行成本估算。最后通过实验分析,说明了方案的有效性,并提出建议。     

1990—2017年中国煤炭工业资本存量再估算

为摸清我国煤炭工业资本存量，准确衡量物质资本积累情况，选定1990年为基期，采用永续盘存法重新估算1990-2017年我国煤炭工业资本存量，并将估算结果与已有的研究结果进行对比分析。结果显示，文章的估算结果介于已有的研究结果之间，有效避免了估算偏高和偏低的情况，是一个相对合理的估值结果，可为后续开展煤炭工业经济增长研究提供数据参考。     

关于铝土矿共生矿产在源储量估算时多层矿连矿方法讨论

沉积性铝土矿共生矿产在储量估算过程中,将共生矿产分层储量估算还是压缩成为一层储量估算,地质专家一直未取得一致共识,河南省渑池县大型铝土矿关底沃-扣门山矿区为一典型沉积性矿床,该矿区共查明铝土矿2029.39万t,耐火粘土矿337.02万t,菱铁矿52.46万t,铁矾土393.68万t,赤铁矿4.33万t,硫铁矿30.21万t,笔者通过研究已探明的河南省渑池县大型铝土矿关底沃-扣门山矿区的共生矿产储量估算实例进行分析,讨论铝土矿共生矿产在储量估算时是否需要分层,发表了自己的看法,以供后续储量估算者参考。