基于多线程评估的基因表达式编程算法

分析了基因表达式编程(GEP)算法的性能关键,指出提升的一个重要瓶颈是在个体评估阶段;结合多核CPU并行计算能力,提出了基于多线程评估的GEP算法(MTEGEP),并通过实验验证了MTEGEP的高效性：在双核CPU环境下MTEGEP运算速度是传统GEP的1.89倍,而在8核CPU环境下达到了6.48倍。实验结果表明该算法能有效提升GEP算法的性能。     

改进的基因术语间语义相似度计算方法

目前,基于混合方法的相似度计算对影响语义相似度的因素分析不全面。针对这个问题,提出了基于多个影响术语语义相似度度量因素的综合方法。该方法结合语义层次,语义距离和局部语义密度,充分运用本体的语义信息来计算基因术语间的语义相似度。实验结果表明,该方法与人工打分的相关系数更高。     

人脸识别中表情弱化处理研究

针对表情对人脸识别准确率的影响问题,提出了基于向导的局部表情弱化模型,其利用网格变形技术来减少表情人脸的塑性变形。首先在表情区域按三角面片变换,采用梯度算子计算出变形后梯度场,实现基于向导微分梯度场的变换;然后代入泊松方程完成离散三角形拼接和变形模型的重建。找到脸部表情不变的刚性区域,得到类内的平均人脸差异,从而产生约束条件并将之加入变形过程来保持类间的差异和类内的相似度。与其它算法比较,其识别准确率有明显提高,证明了算法的有效性。     

基于用户体验的计算系统多元性能评价模型

传统的性能监控系统通过监控系统资源的使用情况来间接地反映和评价系统的运行状态,但是该方法与用户感知的系统性能有较大出入。对于终端用户,其最直接的体验就是请求的响应时间,它受系统运行过程中多种因素的综合影响。基于基因表达式编程理论,提出了一种对计算系统性能进行多元评价的基因表达式编程算法,其通过对多种系统资源数据的分析,建立响应时间对多种系统资源的数学模型,以此预测系统性能的变化。最后,针对具体的仿真环境和采样数据,采用该算法获得了响应时间的多元非线性模型。结果表明,该模型能较好地预测系统的性能变化情况。     

HSV-tk基因/GCV系统治疗肿瘤的旁观者效应与缝隙连接关系的研究

目的 探讨单纯疱疹病毒胸苷激酶（HSV－tk）基因／丙氧鸟苷（GCV）系统杀伤肿瘤细胞时旁观者效应与细胞间缝隙连接的关系。方法 用PA317细胞包装STK质粒（逆转录病毒载体介导的HSV-tk基因），形成假逆转录病毒颗粒，转染有缝隙连接的大鼠胶质瘤细胞C6和无缝隙连接的入宫颈癌细胞 Hela，制成 C6 tk+和 Helatk+细胞，将不同比例的C6和 C6 tk+、Hela和 Hela tk+细胞混合，每种比例8孔，培养 24h后 4孔加入含0．5μg/mlGCV的培养基，4孔作对照，6d后用MTT法测量细胞存活率。在两个培养皿中放入周围粘有33mm高滤纸的载玻片，分别接种 C6、C6 tk+细胞。细胞 80%汇合后将载玻片互换，并加入含0．5μg/ml GCV的培养基，6d后观察细胞形态。结果C6细胞组存在旁观者效应，Heal细胞组不存在旁观者效应。培养皿中tk+细胞大部分被杀死,tk-细胞无变化。结论HSV-tk基因/GCV系统杀伤肿瘤细胞时旁观者效应与细胞间缝隙连接有关。     

重组人肝细胞生长因子α在大肠杆菌中的表达及活性检测

目的　建立人肝细胞生长因子α链 (rhHGFα)高效原核表达体系。方法　以pRC/CMV hHGF为模板 ,扩增hHGFαcDNA ,继以XhoI酶切为 386和 95 4bp 2个片段 ,亚克隆入pBSKS,DNA测序后 ,将上述两个片段与pBV2 2 0连接 ,构建重组质粒。转化E .coliJM10 9、DH5α和BL2 1(DE3) ,筛选高效表达菌株。分离包涵体 ,8mol/L尿素溶解 ,梯度复性后利用反相和凝胶过滤层析纯化重组蛋白 ,经MTT法检测活性。结果　所克隆的hHGFα基因序列正确 ,筛选出高效表达菌株BY ,经SDS-PAGE显示在相对分子质量 5 2 0 0 0处出现特异的目的蛋白表达带 ,表达量约占全菌蛋白的 2 5 %。表达产物以不溶性的包涵体 (IBs)形式存在 ,复性后具有刺激原代大鼠肝细胞生长的作用。结论　已成功表达了rhHGFα蛋白 ,为研究rhHGFα结构与功能及中试生产奠定了基础。     

从语境视角看翻译对等

从语境论的视角探讨了翻译对等的基础。翻译对等关系式。并着重分析了翻译表达语境，为翻译对等找到了更为客观的依据。     

对提高学术讲座质量和水平的几点思考

文章对如何提高学术讲座质量和水平进行了思考及研究，认为令人满意的学术讲座需要具备有一定理论深度和创新的中心观点，要有好的结构设置和逻辑结构，同时在讲座过程中要运用多种表现手段。     

企业“亚健康”状态下的会计政策选择

医学领域把“亚健康”状态称为人类认知的一场革命,将此概念引入企业范围,从而引起管理者、投资者及企业其他利益相关者重视企业的该种状态,避免企业滑向破产、清算的深渊,更重要的是趋利避害,使企业处于可持续经营的良好状态。     

基于机器学习的入侵检测系统研究

入侵检测系统存在特征不能自动生成、特征库更新慢、无法适应大量数据等缺点。该文该文提出了基于机器学习的入侵检测系统，将遗传算法和贝叶斯分类算法结合使用，使得检测规则可以自动生成，克服手工编码的不精确、更新慢的缺陷，同时能够处理和分析大数量数据。最后给出了实验分析结果。