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根据猪链球菌(Streptococcus suis,SS)gdh基因的保守序列设计特异性引物和Taq Man探针,通过反应条件优化和特异性、敏感性、重复性试验以及临床样品的检测,建立可对其准确定量的微滴数字PCR(droplet digital PCR,dd PCR)检测方法,并与实时荧光定量PCR(Quantitative real-time PCR,qPCR)检测方法进行比较分析。结果表明,该方法特异性良好,与猪传染性胸膜肺炎放线杆菌、副猪嗜血杆菌、大肠杆菌、沙门氏菌、金黄色葡萄球菌、猪圆环病毒2型和伪狂犬病毒无交叉反应;灵敏度优于qPCR,线性相关系数(R2)为0.991,呈良好线性关系,最低可检测到2.692 copies/μL的阳性质粒;稳定性好,变异系数为1.66%。临床样品定量检测结果表明,dd PCR具有敏感性高、特异性好等优点,能对qPCR检测的可疑样品进行精确定量。本研究建立的dd PCR能够准确定量检测SS,将为SS相关研究提供有益参考。 相似文献
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目前,智慧城市的创新始终由科技公司主导,鼓励创造革新技术,让居民被动消费而非主动创造。为扭转这一局面,笔者研究了一种通过软件来运转的替代模式,对技术连接城市涉及的规划法规、经济运作、实体结构进行编码,并允许公民(甚至那些技术能力有限的公民)参与智慧城市的建设。这些软件是在MVRDV的维尼·马斯(Winy Maas)和研究机构The Why Factory的引导下开发的,演示了智慧城市将如何从政府和科技公司创造的自上而下的单一产品,转变为由智慧市民通过不懈努力主导的自下而上的智慧城市新产物。 相似文献
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金属储氢材料十分适合于车载储氢.由于储氢材料在吸放氢过程中,伴随有大量的反应热,而反应热的释放与传播速率会直接影响储氢装置效用的发挥.因此,在使用过程中有必要对金属储氢系统内部的温度场实施适当的控制.本文利用Matlab编写金属储氢材料放氢过程实时热仿真程序,用于计算不同车辆运行工况下储氢罐内的温度分布,以便得到当前情... 相似文献
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高斯过程分类是近年机器学习领域引起广泛关注的一类有监督的学习算法。该算法在高斯过程的先验假设下,以后验概率最大化的为目标,获得对新样本的预测值及属于该值的概率。针对图像数据的特性,提出一种将高斯过程应用于图像分类的方法,同时在此基础上给出对图片进行排序的一种方案。在公开的图像数据集上进行了实验,并与支持向量机分类器进行对比,证实了其有效性,为改进图像分类技术提供一条可供参考的途径。 相似文献
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根据副猪嗜血杆菌(Haemophilus parasuis,HPS)OMP P2基因的保守序列设计特异性引物和Taq Man探针,通过反应条件优化和特异性、敏感性、重复性试验以及临床样品的检测,建立可对其准确定量的微滴数字PCR(droplet digital PCR,ddPCR)检测方法,并与实时荧光定量PCR(Quantitative real-time PCR,qPCR)检测方法进行比较分析。结果表明,该方法与猪传染性胸膜肺炎放线杆菌、猪链球菌、枯草芽孢杆菌、大肠杆菌、沙门氏菌、金黄色葡萄球菌以及猪圆环病毒2型、猪瘟病毒无交叉反应;其灵敏性优于qPCR,线性相关系数(R2)为0.996,呈良好线性关系,最低可检测到2.647 copies/μL的阳性质粒,变异系数为3.29%。临床样品定量检测结果表明,ddPCR具有敏感性高、特异性好等优点,其检出率稍高于qPCR。本研究建立的ddPCR能够准确定量检测HPS,将为HPS相关研究提供有益参考。 相似文献
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如何捕捉用户行为的动态变化及依赖关系是当前时序推荐领域的一个重要问题,主要面临着行为事件空间庞大、行为的时序依赖关系复杂等挑战。针对以上挑战,提出了一种基于行为序列潜在状态及其依赖关系学习的时序推荐算法。首先,利用最大池化层级结构获得行为序列潜在状态的低维表征;然后,通过图神经网络捕捉和描述潜在状态之间的依赖关系以实现用户行为变化模式的学习,从而获得更准确的时序推荐效果。实验结果表明,所提算法在节目点播(IPTV)、纽约(NYC)和东京(TKY)这3个数据集上与近年的分层门控网络(HGN)基线算法相比,在性能评估指标召回率上分别提高了30.03%、29.48%和33.75%,在归一化折损累计增益(NDCG)指标上分别获得了37.20%、43.47%和40.34%的相对提升,且消融实验结果表明了时序状态的依赖关系学习的有效性,因此所提算法尤其适用于解决时序推荐中单一时间片中行为稀疏以及行为依赖关系复杂的问题。 相似文献
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挖掘多视图一致性是提升多视图聚类性能的关键,为更好地从多视图数据中学习一致性表示,提出一种新的多视图聚类算法OMTSC。OMTSC算法同时学习每个视图的聚类分配矩阵和特征嵌入,并将聚类分配矩阵分解为共享正交基矩阵和聚类编码矩阵。正交基矩阵可捕获并储存多视图一致性信息形成潜在聚类中心,经过加权融合的多视图聚类编码矩阵可更好地平衡不同视图的质量差异。引入基于二部图的协同聚类,实现正交基、聚类编码和特征嵌入3个矩阵的知识相互迁移,以提升多视图数据一致性和多样性,并利用特征嵌入的多样性最大化多视图一致性学习最优的潜在聚类中心,从而提高多视图聚类的性能。此外,基于群稀疏约束的特征嵌入可有效消除多视图数据中的噪声,提升算法的鲁棒性。在WikipediaArticles、COIL20和ORL数据集上的实验结果表明,与SC-Best、Co-Reg等先进的多视图聚类算法相比,OMTSC算法在ACC、NMI、ARI 3个评价指标上整体取得最优值,其中在COIL20和ORL数据集中的NMI评价指标均高于0.9。 相似文献
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通过构建一个能够体现不同用户-项目交互信息和项目属性信息的图网络,将推荐问题转化为异构图网络的节点嵌入问题并提出一种用于生成用户-项目表示的联合学习算法.在该联合学习算法中,采用带权的个性化排序算法体现用户对于不同项目的喜好程度的差异,融合项目信息拓展用户的行为模式,更好地找到用户的喜好.实验结果表明,该算法在多种不同... 相似文献
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为在隐私预算相同的条件下提高发布数据的可用性,在PrivBayes的基础上,提出一种改进的隐私数据发布方法PrivBayes_Hierarchical。基于贝叶斯网络隐私数据发布方法的思想,引入语义树对含有层次关系的数据属性进行抽象,使用贝叶斯网络描述数据属性之间的依赖关系。利用格雷码减少随机噪声对数据精度的影响,并对贝叶斯网络结构学习方法进行优化,以减少不必要的隐私预算消耗,提高数据可用性。实验结果表明,该方法在公开数据集下可以获得比PrivBayes更高的数据精度,从而提升隐私数据集的可用性。 相似文献
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块对角表示(BDR)模型可以通过利用线性表示对数据有效地进行聚类,却无法很好地利用高维数据常见的非线性流形结构信息。针对这一问题,提出了基于近邻图改进的块对角子空间聚类(BDRNG)算法来通过近邻图来线性拟合高维数据的局部几何结构,并通过块对角约束来生成具有全局信息的块对角结构。BDRNG同时学习全局信息以及局部数据结构,从而获得更好的聚类表现。由于模型包含近邻图算子和非凸的块对角表示范数,BDRNG 采用了交替最小化来优化求解算法。实验结果如下:在噪声数据集上,BDRNG能够生成稳定的块对角结构系数矩阵,这说明了BDRNG对于噪声数据具有鲁棒性;在标准数据集上,BDRNG的聚类表现均优于BDR,尤其在人脸数据集上,相较于BDR,BDRNG的聚类准确度提高了8%。 相似文献