基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别

碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络（CNN）技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。     

采用动态邻域扩展算法的非一致CA低功耗确定TPG

针对确定内建自测试向量发生器设计中常存在着对冗余向量依赖,导致测试应用时间增长,并产生额外的测试功耗等问题,提出一种新的低功耗确定测试向量发生器的综合算法.该向量发生器采用非一致细胞自动机的结构实现,利用基于模拟退火的动态邻域扩展算法寻找优化的细胞自动机的拓扑连接关系.对标准组合电路仿真实验的结果表明,所综合出的向量发生器可有效地产生给定的低功耗确定向量集,并且不影响原有的故障覆盖率和测试时间.     

改进的距离浓度免疫算法

针对现有免疫算法在抗体的评价形式和记忆库使用灵活性上存在的不足,提出了一种改进的距离浓度免疫算法.该算法采用实数编码,并引入了B细胞的概念,将B细胞对应于问题的解,抗体对应于解的适应度函数,采用距离浓度策略控制抗体的数量,同时在算法过程中动态使用记忆库.仿真实验结果表明,该算法编码形式灵活,计算过程简捷,能有效保证抗体在解空间的多样性,提高了寻优的收敛速度和从局部最小中逃逸的能力.     

蛋白质亚细胞定位预测的机器学习方法

蛋白质亚细胞定位与其功能密切相关.蛋白质在细胞中的正确定位是细胞系统高度有序运转的前提保障.研究细胞中蛋白质定位的机制和规律,预测蛋白质的亚细胞定位,时于了解蛋白质的性质和功能,了解蛋白质之间的相互作用,探索生命的规律和奥秘具有重要意义.基于机器学习方法的蛋白质亚细胞定位预测是生物信息学研究的热点之一.从数据集的建立、蛋白质序列特征刻画和蛋白质亚细胞定位预测算法3个方面,总结和评述了在过去十几年里机器学习方法在蛋白质亚细胞定位研究中的应用情况和取得的成果,分析了机器学习方法在蛋白质亚细胞定位预测方面存在的问题和面临的挑战,指出了蛋白质亚细胞定位研究的主要方向.     

结合先天和适应性免疫的蠕虫检测免疫模型

现有的蠕虫检测方法大多通过关闭不安全的端口,切断感染主机与未感染主机之间通信等方法延缓蠕虫传播而达到将损害减少到最低程度的目的.实际上在实施这些方法时往往有许多障碍需要克服,其中的最大障碍就是存在错误检测率高的问题.现将免疫危险理论中的DCs(树突状细胞,Dendritic Cells)-T细胞协同机制用于蠕虫检测,其中DCs属于先天免疫系统细胞,T细胞属于适应性免疫系统细胞.本模型将蠕虫进程触发的系统调用序列当作抗原,将感染蠕虫导致的主机和网络异常当作危险信号.在该模型中,DCs负责危险信号的收集检测并提呈与该危险信号关联的抗原给T细胞检测器进行抗原结构检测.理论分析说明,这样的双重检测方法可以降低伪肯定率和伪否定率,并且记忆T细胞检测器的采用能使系统对类似蠕虫的再次感染反应更加迅速.     

新型社区为啥与信息化结上缘

街道办事处是集党务和政务为一体的基层政权组织,是城市管理和服务的重要细胞,麻雀虽小但五脏俱全,级别不高可担子不轻,上对市、区各领导部门,下服务于驻街企、事业单位和几万黎民百姓.     

细胞分裂素6─BA合成新方法的研究

用医药工业的副产物乙酰基次黄嘌呤（Ⅰ）在弱酸条件下水解，生成次黄嘌呤（Ⅱ），经三氟氧磷在吡啶溶液中缩合，生成６－吡啶盐中间体（Ⅲ），再与苄胺反应，制得高效植物细胞分裂素６－ＢＡ（Ⅳ）。     

皮肤细胞掺入实验评价化妆品中有效成份对皮肤的生理作用

本文用3H-TdR、3H-Leu的皮肤细胞掺入实验评价了化妆品中,几种有效成份对皮肤细胞的生理作用。结果表明,3H-TdR、3H-Leu掺入实验可用来评价化妆品中有效成份对皮肤细胞的作用,筛选化妆品用营养成份。