基于文本信息处理的深度网络推荐技术研究

网络信息时代,在使用系统的时候,首先应该要避免信息过载所导致的问题.然而这一问题目前已经在网络信息技术中起到了重要的作用.根据传统的模式进行推算,目前互联网想要构建模式,首先应该设计其模型训练,另外其数据不能过于单一,而信息量也不够充足,所以导致目前所出现的推荐效果并不是很好.所以文章中有很多辅助信息能够添加到模型中而获得额外的数据输入,对于文章所推荐的方式,有些用户往往忽视所具备的多样性,主要是由于用户的喜好会随着项目的改变而发生变化.     

基于蛋白质组学技术研究秦川牛肉宰后贮藏过程中肌红蛋白含量及其衍生物转化

本实验采用4D-非标记蛋白质组学技术研究秦川牛肉贮藏过程中（0～8 d）肌红蛋白含量及其衍生物的转化情况，阐释冷却秦川牛肉中肌红蛋白含量及其衍生物转化的分子机制。结果表明：贮藏过程中，肌红蛋白表达量在宰后0～4 d上升、4～8 d下降，利用非标记蛋白质组学技术鉴定出与肌红蛋白及其衍生物相关的差异蛋白14 种，具体包括代谢酶、氧化还原酶、过氧化物酶、伴侣蛋白4 类，这4 类蛋白的表达共同调控贮藏过程中肌红蛋白含量的变化及其3 种衍生物之间的转化，具体表现为贮藏过程中肌红蛋白表达量整体呈下降趋势，氧合肌红蛋白相对含量持续下降，脱氧肌红蛋白、高铁肌红蛋白相对含量逐渐增加，导致肉色发生褐变。本研究结果有利于理解秦川牛肉贮藏过程肉类变色的复杂生化变化机制。     

心源性猝死一级预防植入心律转复除颤器前非持续室性心动过速与植入后恰当治疗的关系

目的探讨植入型心律转复除颤器(implantable cardioverter defibrillator,ICD)用于心源性猝死一级预防时,植入前发生非持续性室性心动过速(non-sustained ventricular tachycardia,NSVT)与植入后ICD恰当治疗的关系。方法本研究为单中心回顾性队列研究,连续纳入2006年1月至2017年12月在北京协和医院住院植入ICD用于一级预防的心脏病患者,患者在住院期间ICD植入前均完善Holter检查。根据Holter检查是否出现NSVT,将患者分为NSVT组及无NSVT组。门诊或电话随访至2018年8月,随访事件包括全因死亡、植入后ICD放电治疗及抗心动过速起搏(antitachycardia pacing,ATP)治疗情况。结果纳入60例符合入选和排除标准的患者,随访时间37 (14～61)个月,KaplanMeier生存曲线及Log-Rank检验提示,NSVT组与无NSVT组相比,全因死亡率无统计学差异(P=0. 108),NSVT组恰当治疗的风险高于无NSVT组(P=0. 033),NSVT和左心室射血分数与ICD恰当治疗独立相关(NSVT:HR=5. 099,95%CI:1. 399～18. 588,P=0. 014;左心室射血分数:HR=1. 077,95%CI:1. 013～1. 145,P=0. 018)。结论 ICD一级预防患者植入前出现NSVT提示接受ICD恰当治疗的风险增加。     

基于WSN的农业大棚智能环境监控系统研究

文章研究了基于WSN的农业大棚环境监控系统,分别从环境监控系统的硬件设计、软件设计以及系统优化几个方面进行了分析和研究。以保定地区草莓种植基地作为测试环境,对本系统进行了为期3个月的测试。实验结果表明,本系统能够实时、准确地采集环境信息。     

基于SCAE⁃ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。     

基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.     

基于TDOA和PTP的高精度WLAN定位系统的设计和实现

针对室内WLAN定位目前难以达到分米甚至厘米级的高精度问题,以IEEE1588v2(PTP)精确网络时钟同步技术和到达时差原理(TDOA)为基础,结合非视距(NLOS)测距误差消除等技术,研究和设计出一套基于现有WLAN(IEEE802. 11x系列标准)设备的高精度实时定位解决方案。实验表明,该系统实现的到达时间测量和定位精度等参数优于UWB、CSS无线定位方案。本案可广泛应用于移动互联网、物流管理、矿业勘探、医疗健康等需要精准位置服务(LBS)的行业领域。     

基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法

现有研究在重映射失效虚拟网过程中未对不同类型的虚拟网承载业务进行有效区分,导致资源收益较低。为此,提出一种基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射算法。定义虚拟节点和虚拟链路的重要性指标,运用混合整数线性规划方法将基于业务优先级划分的虚拟网可靠性映射问题建模为最优化问题。在此基础上,提出快速可扩展的启发式虚拟网可靠性映射算法,以提高失效虚拟网的重映射效率。实验结果表明,该算法在虚拟网请求接受率、服务提供商收益和利润成本比3个指标上,表现优于FD-EVN、APG-TABU和MW-AC算法。