人类p53肿瘤蛋白的偏好性分析及其应用*

为了深入研究人类p53肿瘤蛋白,对七条最新的人类p53肿瘤蛋白的mRNA序列的偏好性及其同源性进行了分析。利用MEGA4.0（molecular evolutionary genetics analysis）软件的Distance功能得到七条基因的mRNA序列及其相应的蛋白质序列的同源性,并通过比较它们的RSCU和QRSCU值,对p53基因发生突变时偏好使用同义密码子的情况进行了分析。研究结果表明,基于拟氨基酸编码方法能更明显地展示出它们对同义密码子的一致偏好性,并且p53基因发生突变时偏好使用以c/g结     

基于图像分析的植物叶片识别技术综述*

对近年来基于图像分析的叶片识别技术进行了广泛研究.首先阐述了基于图像分析的植物叶片识别技术的意义及研究现状;然后介绍了主要的叶片图像识别步骤,重点从基于关系结构匹配的识别、基于统计学的识别和基于机器学习的识别三类方法进行阐述,详细论述了各种识别技术的基本思想和主要公式;最后指出了叶片识别技术的不足和研究方向.     

基于侏儒立方体的保持语义的数据立方体结构*

在侏儒立方体研究的基础上,提出了一种新的能够保持语义的立方体结构。这种结构改变了侏儒立方体对聚集数据的存储方式,在保持基本立方体上卷、下钻语义的前提下,尽量地去除前缀冗余、后缀冗余,节约存储空间,保证立方体清晰的结构,并且拥有比侏儒立方体更高的存储效率和查询响应速度,对点查询和范围查询能够快速地返回结果,对大数据量情况下的稀疏立方体具有良好的支持。     

GAISP:一种GPU加速的天文图像相减测光算法*

为了解决天文图像相减测光存在的性能问题,满足特殊条件下天文观测的实时性要求,在充分分析原始测光算法整体性能的基础上,结合CUDA并行编程模型,并行优化测光算法中模板图像降晰的计算,提出并实现了一种GPU加速的测光算法GAISP。实验结果表明,GAISP在处理较大规模天文图像时,图像相减部分耗时较原始算法降低2/3。     

基于本体的出生缺陷相关医学知识管理系统*

当前网络中分布着大量与出生缺陷相关的电子病历、医学文献和临床实验数据库。如果对这些数据库进行数据整合,实现有效地管理,将便于医学工作者对海量数据进行快速查询和综合分析。基于以上需求,设计了基于本体的出生缺陷相关医学知识管理平台,实现了基于本体的数据整合、数据标注和数据查询。该系统已用于国家科技支撑计划重点课题人口和生殖健康综合信息服务大型门户系统中。     

基于气体组分分析的GIS金属性过热故障程度图像化判别方法

接触不良等问题造成的过热缺陷是引起GIS故障的主要原因之一,威胁设备安全运行。研究了利用气体分解法实现金属性过热故障严重程度评估。实验研究了不同程度过热故障下的SF6气体分解特性,分析了加热时间及气压对SF6分解产物的影响。结果显示：过热条件下的主要分解产物含量从高至低依次为：SO2、SOF2、SO2F2、CO2、CO、H2S、COS;产物含量随温度、气压升高呈增长趋势。此外,本文构建了以SO2、（SOF2+CO）和（SO2F2+H2S+CO2）为含量比值的三角诊断方法,可实现对金属性过热故障严重程度的图像化判别,进而提高对设备故障的识别效率。     

油气站场视频监控系统的设计与应用

安全监控系统的集成化、智能化升级是油气站场亟待解决的问题。针对当前系统的弊端,设计开发油气站场智能视频监控系统。利用宽动态技术,解决早期监控摄像头采集到的视频信号易受天气影响,画质不佳,有用信息不足等问题。并利用YOLO目标检测算法,实现对区域内人员未戴安全帽的行为进行监控。最后构建基于B/S架构的安防设备集成管理平台,将算法同监控视频画面集成,并显示站场三维地图,为后续站场数据可视化预留扩展接口。实践应用表明该系统能显著提升油气站场智能视频监控水平。     

国产化环境下的海量小文件数据分布式存储技术

为缓解单一存储设备存储海量小文件的压力,提出了一种国产化环境下的海量小文件数据分布式存储技术。利用聚类算法实现海量小文件合并。以达到最大均衡度为目标,在多项约束条件下利用人工鱼群算法求解分布式存储方案。按照分布式存储方案将海量小文件数据迁移到存储节点及其存储设备上,完成海量小文件数据分布式存储。结果表明：14个存储节点和28个存储设备的内存占用较为均衡,内存资源利用率较高。将小文件样本迁移并存储到节点的过程中,分布式存储均衡度整体波动均超过设定的阈值1.0,说明分布式存储均衡度较好,证明了所提存储技术的有效性。     

基于注意力机制与图网络的多目标跟踪

在基于检测的多目标跟踪算法中,为了获取更具鉴别性的特征以及解决复杂场景下目标的频繁带来的目标丢失以及身份切换问题,提出了一种基于注意力机制与图网络的多目标跟踪算法。算法利用Resnet-34-CBAM网络作为外观特征提取网络,分别将相邻帧的外观特征、位置信息利用特征融合网络进行融合,将获得的融合特征与运动特征分别使用不同更新策略的图网络进行更新,分别获得融合特征与运动特征相似度,使用超参数将两种相似度结合,进而获得相邻帧目标之间的相似度。最终使用匈牙利算法完成关联实现跟踪任务。最后在MOT17数据集进行实验,相较MOTDT算法,MOTA指标提升2.7%,MOTP指标提升6.4%,IDF1指标提升5.9%。实验结果证明,提出的基于图网络与注意力机制的多目标跟踪算法可以有效提高多目标跟踪的整体性能,并有效降低身份切换。     

双水内冷连铸辊道系统故障关联规则诊断技术

双水内冷连铸辊道系统主要由循环水站/水泵、托梁架、辊道等部件组成,其中任意部件产生故障都会影响连铸生产过程,为保障连铸生产效率与质量,研究了双水内冷连铸辊道系统故障关联规则诊断技术。构建基于关联规则的故障诊断模型,采集双水内冷连铸辊道系统运行过程中各部件的运行故障数据,采用优化后的Apriori算法挖掘故障数据内的频繁项集,挖掘故障数据间的关联规则,针对故障类型与故障原因的是否已知,生成关联规则构建相关故障规则库,基于其中的规则诊断双水内冷连铸辊道系统故障,并根据诊断结果对故障进行处理。测试结果显示该技术能够在1s内准确诊断测试对象各类故障。