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通过粗粒度分子动力学模拟的方法研究了水杨酸钠(Na Sal)对聚丙烯酰胺(PAM)与表面活性剂十二烷基三甲基溴化铵(DTAB)复合体系自组装行为的影响。结果表明,随着添加的Na Sal浓度增大,DTAB/PAM聚集体经历了球形-棒状-球形的结构变化,且吸附到聚合物链上的DTAB分子数目先增大后减小。在DTAB/PAM聚集体中,聚合物PAM分子链位于DTAB胶束疏水内核与亲水层的交界处,有机盐Sal-插入到胶束内部。聚合物分子链的回转半径(Rg)随时间的变化以及聚集体中表面活性剂数目随时间的变化过程均可以分为3个阶段,且形成尺寸较大的DTAB/PAM聚集体需要更长的时间。 相似文献
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腰果是引起人们过敏的主要食物之一。作者采用生物信息学方法,通过Pubmed网络服务器、生物信息分析软件SOPMA、swiss-model网络服务器、DNAStar生物分析软件等对腰果主要过敏原Ana o 2的结构和抗原表位进行预测,分析Ana o 2蛋白的抗原表位可能是108-111,181-186,217-218,234-238,244-255,283-287。这为腰果过敏原的进一步研究提供理论参考,并对开发低过敏腰果制品提供帮助。 相似文献
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After the computer became a tool for data sharing and information exchange, the unified computer font has made the text lose the diversity and discreteness of handwriting. Text is the crucial factor for the spread of culture and civilization. Many electronic books have lost the characteristic fonts with cultural background and historical significance in the original ancient books after the digitalization. One example is the sculpted typeface with diversity and discreteness that can be called a Tibetan culture. In order to solve this problem, a research method of digitizing engraving fonts in ancient Tibetan books is proposed. Firstly, the projection method and the connected domain method are used to segment the ancient book image. Secondly, the GIST feature algorithm is used to realize the image text recognition. Thirdly, the SIFT feature algorithm is used to implement the image font style classification, and diffe rent styles of carved fonts in the ancient books are obtained. A font diversity expression algorithm is proposed to realize the diversity and discreteness of carved fonts in ancient books. The purpose of the research is to achieve the inheritance and protection of engraving fonts, which has important cultural research and inheritance significance. 相似文献
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基于生物学原理的深度神经网络(DNN)的发展给人工智能领域带来了革命性的突破,然而当前神经网络的发展却越来越脱离生物学原理,DNN越来越臃肿的模型对存储空间和计算力的需求越来越高,并且对于DNN在嵌入式/移动端设备上的部署带来了阻碍。针对这一问题,对生物学进化选择原理进行研究,并提出一种基于“进化”+“随机”+“选择”的全新神经网络算法。该方法在保持现有神经网络模型的基本框架的前提下,能极大简化现有模型的大小。首先对权值参数进行聚类,然后在参数的聚类质心值的基础上添加随机微扰进行参数重构,最后通过对重构模型进行图像分类和目标检测来实现准确度测试以及模型稳定性分析。在ImageNet数据集和COCO数据集上的实验结果表明,提出的模型重构方法在对图像分类和目标检测的测试准确度提升1%~3%的情况下,仍可将Darknet19、ResNet18、ResNet50以及YOLOv3等四种重构模型的体量压缩到原来的1/4~1/3,并还有进一步简化的可能。 相似文献