CALL模式下电子词典多种注释信息对词汇附带习得的分析

随着现代技术的发展,许多学者开始关注将二语习得与新型技术相结合的研究领域。主要研究了在计算机辅助教学软件的帮助下,学生对电子词典中各种不同注释信息的选择方式及对词汇记忆的影响。实验中的CALL软件记录下学生对电子词典中注释信息的选择,和点击次数,通过前测和后测,得出：母语＋二语,母语＋二语的注释是最有利于词汇记忆的查阅方式。     

用语义联想支撑基于内容的视频检索

视频检索的传统方法之一是首先从视频中摘取出文本信息（如标题,关键词等等）,然后基于一关键字集上回答用户的查询,由于自动摘取文本信息的过程至今尚未自动化,因而从视频中摘取信息主要由人工来完成,这在实际应用上证明是不现实的,另一种方法则是上一情形的极端,即它是利用低层的视频内容,诸如颜色,纹理,形状,运动特征等等,目的在于克服人工摘取关键字所涉及的困难,文中提出了基于ＴｏＣ视频结构的语义表达,从视频的     

用C语言在PCB中加中文注释的方法

论述了用Ｃ语言在ＰＣＢ中加中文注释的方法     

新疆两种亚麻籽转录组分析及籽油香气差异基因挖掘

为丰富亚麻籽转录组数据信息,在分子水平上探究不同品种亚麻籽所得亚麻籽油的香气差异原因,本研究选择2种新疆特色亚麻籽(伊亚-3号和天亚-6号),通过Illumina高通量测序平台对其进行转录组测序,并通过多种生物信息学方法对数据进行统计分析.结果 表明:共获得61995756条高质量的clean reads,将测序数据进...     

基于图正则化与非负组稀疏的自动图像标注

设计一个稳健的自动图像标注系统的重要环节是提取能够有效描述图像语义的视觉特征。由于颜色、纹理和形状等异构视觉特征在表示特定图像语义时所起作用的重要程度不同且同一类特征之间具有一定的相关性,该文提出了一种图正则化约束下的非负组稀疏(Graph Regularized Non-negative Group Sparsity, GRNGS)模型来实现图像标注,并通过一种非负矩阵分解方法来计算其模型参数。该模型结合了图正则化与l2,1-范数约束,使得标注过程中所选的组群特征能体现一定的视觉相似性和语义相关性。在Corel5K和ESP Game等图像数据集上的实验结果表明:相较于一些最新的图像标注模型,GRNGS模型的鲁棒性更强,标注结果更精确。     

基于Document Triage的TF-IDF算法的改进

针对TF-IDF算法在加权时没有考虑特征词本身在文档中重要度的问题,提出利用用户阅读时的阅读行为来改进TF-IDF。将Document Triage引入到TF-IDF中,利用IPM收集用户阅读中行为的相关信息,计算文档评分。由于用户的标注内容往往是文章的重要内容,或者反映了用户的兴趣。因此,赋予用户标注词项更大的权重,将文档评分和用户的标注信息等作为因子引入到TF-IDF中,设计出改进的加权算法DT-TF-IDF。实验结果表明,相对传统TF-IDF算法,DT-TF-IDF的查全率、查准率,以及查准率和查全率的调和均值都有了一定的提高。DT-TF-IDF算法比传统TF-IDF算法更加有效,提高了文本相似度计算的准确性。     

复杂机电产品全三维工艺设计系统研究

针对目前复杂机电产品中高精度、薄壁及异形复杂腔体类零件加工工艺复杂,设 计周期长及后续车间制造检验工人识图不直观等问题,提出并构建了基于MBD 的C/S、B/S 混 合架构全三维工艺设计系统。阐述了系统的体系结构和实施工作流程。详细研究了设计工艺 MBD 模型构建过程中单元信息标识、组合框格标识、三维标注、动态工艺模型构建以及全三维 工艺规程卡构建关键技术。最后,给出了开发与应用实例。研究结果表明,该系统能使设计制 造过程基于统一全三维模型源,有效缩短了传统3D→2D→3D 过程总研制周期,降低了研制成 本。     

图像语义提取方法研究

为解决从图像的低层视觉特征到高层语义特征的＂语义鸿沟＂问题,对当前的语义提取方法进行研究,简单介绍了图像语义层次模型,并根据语义信息的来源不同,归纳总结了图像语义中基于处理范围的方法,基于机器学习的方法,基于人机交互的方法和基于外部信息源的提取方法,这些工作为图像语义提取和图像语义检索等研究提供有益参考。     

Saccharomyces cerevisiae S288C genome annotation: a working hypothesis

The S. cerevisiae genome is the most well-characterized eukaryotic genome and one of the simplest in terms of identifying open reading frames (ORFs), yet its primary annotation has been updated continually in the decade since its initial release in 1996 (Goffeau et al., 1996). The Saccharomyces Genome Database (SGD; www.yeastgenome.org) (Hirschman et al., 2006), the community-designated repository for this reference genome, strives to ensure that the S. cerevisiae annotation is as accurate and useful as possible. At SGD, the S. cerevisiae genome sequence and annotation are treated as a working hypothesis, which must be repeatedly tested and refined. In this paper, in celebration of the tenth anniversary of the completion of the S. cerevisiae genome sequence, we discuss the ways in which the S. cerevisiae sequence and annotation have changed, consider the multiple sources of experimental and comparative data on which these changes are based, and describe our methods for evaluating, incorporating and documenting these new data.     

Annotation of unknown yeast ORFs by correlation analysis of microarray data and extensive literature searches

Changes in the expression of genes were used to elucidate the metabolic pathways and regulatory mechanisms that respond to environmental or genetic modifications. Results from previously published chemostat datasets were merged with novel data generated in the present study. ORFs displaying significant changes in expression that correlated with those of other ORFs were analysed using GO mapping tools and supplemented by literature information. The strategy developed was used to propose annotations for ORFs of unknown function. The following ORFs were assigned functions as a result of this study: YMR090w, YGL157w, YGR243w, YLR327c, YER121w, YFR017c, YGR067c, YKL187c, YGR236c (SPG1), YMR107w (SPG4), YMR206w, YER067w, YJL103c, YNL175C (NOP13) YJL200C, YDL070C (FMP16) and YGR173W.