基元
- 面向游戲場景生成的細(xì)分插槽WFC算法研究
以模型基礎(chǔ)元件（基元）為基本生成單位。傳統(tǒng)的WFC算法只進(jìn)行單層次的場景基元生成，在高精細(xì)度場景生成的應(yīng)用上有很大局限性。本文在現(xiàn)有的WFC算法基礎(chǔ)上[11]，提出了一種插槽多維細(xì)分的算法改進(jìn)方法。該系統(tǒng)為每個(gè)基元創(chuàng)造內(nèi)部細(xì)分空間，并在這些空間中生成模型，以期對PCG場景進(jìn)行豐富和細(xì)化，并減少模型基元建模的工作量，為當(dāng)前游戲場景的程序化內(nèi)容生成提供新思路。1 相關(guān)工作WFC算法使用網(wǎng)格化的生成思路，它的基本生成單元是插槽。如圖2所示，3D網(wǎng)格將空間分成若干
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2023年1期2023-01-13
- 聲學(xué)/彈性相位梯度超表面設(shè)計(jì):原理、功能基元、可調(diào)和編碼
具有微結(jié)構(gòu)的功能基元 (或單胞),這類材料可以表現(xiàn)出許多奇特的波動(dòng)行為,因而在眾多領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用.然而,由于其具有體積大、重量重和損耗強(qiáng)等特點(diǎn),因而并不便于或適合在現(xiàn)代設(shè)備中進(jìn)行集成和小型化.近年來,超表面受到了人們的廣泛關(guān)注.超表面也稱為超薄膜或單層超材料,通?？煞譃槿? 折射 (透射) 型超表面、反射型超表面和吸收型超表面(Assouar et al.2018,Liang B et al.2018).超表面由一系列緊密地或稀疏地分布在平面或曲面上
力學(xué)進(jìn)展 2022年4期2023-01-10
- 4-維冪零李代數(shù)的Hom-Lie代數(shù)結(jié)構(gòu)
F[6]通過確定基元的方法給出了低維冪零李代數(shù)的分類.本文根據(jù)低維冪零李代數(shù)在同構(gòu)意義下的分類，確定了4-維冪零李代數(shù)的Hom-李代數(shù)結(jié)構(gòu).1 預(yù)備知識定義1[1]設(shè)L為域上的向量空間，帶有線性映射α:L→L，L上定義一個(gè)乘法運(yùn)算[-,-]:L×L→L(稱為方括號)，如果滿足以下條件：(i)α[x,y]=[α(x),α(y)], ?x,y∈L；(ii)[λ1x1+λ2x2,y]=λ1[x1,y]+λ2[x2,y], ?λ1,λ2∈, ?x1,x2,y∈L；
長春師范大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年10期2022-11-11
- 水液相下脯氨酸Cu2+配合物手性反轉(zhuǎn)的密度泛函理論研究
b和c通道公用的基元反應(yīng)S-Pro·Cu2+在a、b和c通道對映異構(gòu)公用的反應(yīng)歷程見圖2(見第 474頁),反應(yīng)過程中各物種的相對吉布斯自由能面見圖3(見第 474頁)。圖2 S-Pro·Cu2+在a、b和c通道手性反轉(zhuǎn)過程中公用的第1、2和3基元反應(yīng)Fig.2 The common 1st,2nd and 3rd elementary reactions of S-Pro·Cu2+chiral inversion in channels a,b,c圖3
復(fù)旦學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） 2022年4期2022-08-30
- 水液相下羥基負(fù)離子（水分子簇）催化脯氨酸旋光異構(gòu)的理論研究*
反應(yīng)歷程1～4 基元見圖2，2～10 基元見圖3，反應(yīng)的勢能面見圖4。第1～3 基元反應(yīng)過程文獻(xiàn)［10］做了詳細(xì)討論。由于本文單點(diǎn)能計(jì)算采用MN15 方法，才使勢能面發(fā)生了較小的變化，這里只做一般討論。圖2 羥基負(fù)離子（水分子簇）作用下脯氨酸在a通道旋光異構(gòu)的歷程（1～4基元）Fig.2 The process of optical isomerization of proline in channel a under the action of hydr
- 基于深度學(xué)習(xí)的印花織物循環(huán)圖案基元分割
樣布中的循環(huán)圖案基元分割出來，繪制成合適的模板，最終根據(jù)實(shí)際需要排列成各式各樣的印花圖樣。這種成本極其高昂，耗時(shí)較長，極大地增加了印花織物開發(fā)設(shè)計(jì)的時(shí)間。面對快速發(fā)展的企業(yè)需要，亟需開發(fā)一種自動(dòng)分割織物循環(huán)圖案基元的方法。近年來，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，為業(yè)界提供了一條新的思路。傳統(tǒng)的分割算法主要可以分為三類，一類是基于空間域的方法，一類是基于頻域的方法，一類是基于顏色域的方法。第一類方法是利用圖像函數(shù)局部峰值之間的距離確定循環(huán)圖案的周期規(guī)律，并由此得到織
計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展 2022年5期2022-05-30
- 面向異構(gòu)履帶車輛的統(tǒng)一運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法
元,繼而通過運(yùn)動(dòng)基元生成與選擇的方式構(gòu)建運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法,能夠顯著提升算法的效率[3]。運(yùn)動(dòng)基元生成的核心是解決兩點(diǎn)的邊界值問題,即根據(jù)不同的目標(biāo)位姿生成一組備選基元[4]。Hybrid A*以車輛運(yùn)動(dòng)學(xué)模型為依托,通過對車輛的控制空間進(jìn)行采樣,生成一組備選基元集[5];也可以通過對狀態(tài)空間進(jìn)行采樣,完成備選基元集的設(shè)置,具體的采樣方式包括:以優(yōu)化后的參考線偏移點(diǎn)作為采樣點(diǎn)[6],對超越障礙物的局部位置進(jìn)行局部采樣[7],以晶格形式完成空間采樣[8],以及同時(shí)
兵工學(xué)報(bào) 2022年2期2022-05-22
- 紫芽六堡茶轉(zhuǎn)錄組SSR位點(diǎn)序列分析
位點(diǎn)的出現(xiàn)頻率、基元類型、基元組成、平均距離等。其中，SSR位點(diǎn)出現(xiàn)頻率是搜索到的SSR總數(shù)與unigene序列總數(shù)的比值；SSR位點(diǎn)的平均距離是搜索到的SSR總數(shù)與總unigene長度之比，根據(jù)這些數(shù)據(jù)所反映出的特征可以對SSR 位點(diǎn)的分布特征和序列特征進(jìn)行分析。2 結(jié)果與分析2.1 紫芽六堡茶轉(zhuǎn)錄組中SSR 位點(diǎn)的分布特征通過對紫芽六堡茶葉片進(jìn)行轉(zhuǎn)錄組測序，共獲得去冗余的unigene序列 165 570 條，總長度為 240 177 233 bp，其
江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年3期2022-03-03
- 一種低旁瓣線列陣的設(shè)計(jì)
路對聲基陣的每路基元進(jìn)行相位和幅度上的加權(quán)[2]。這需要對每路基元進(jìn)行單獨(dú)控制，即聲基陣每路基元的電極需要全部單獨(dú)引出，控制電路的復(fù)雜程度隨著聲基陣基元的增多而增加，工藝復(fù)雜會(huì)造成聲吶設(shè)備的可靠性和穩(wěn)定性降低。一般來說，幅度加權(quán)用于解決波束寬度和旁瓣級的控制，相位或頻率的加權(quán)用于實(shí)現(xiàn)寬度陣的恒定波束寬度[3]。本文采用串并聯(lián)的方式對線列陣的基元幅度進(jìn)行加權(quán)，不需要額外的控制電路即可實(shí)現(xiàn)線列陣的低旁瓣級。1 線列陣指向性等間距線列陣的指向性函數(shù)為式中，N為基
聲學(xué)與電子工程 2022年4期2022-02-13
- 圖像聲納換能器指向性優(yōu)化研究
、曲率半徑、發(fā)射基元對應(yīng)的圓心角、水平波束范圍內(nèi)的指向性起伏等重要參數(shù)。通常為了能增加圖像聲納的圖像質(zhì)量，要求指向性起伏控制在3 dB以內(nèi)。本文提出一種利用橢圓長軸布陣的方式，為低指向性起伏弧形陣的設(shè)計(jì)制作提供新思路和新探索，結(jié)果證實(shí)這種方式對于控制弧形陣的指向性起伏非常有益。對圖像聲納的接收陣而言，基元間的振幅一致性、間距、聲障板、邊界條件等對基元的指向性均有重要影響[8-13]。一般單基元-3 dB指向性角度要達(dá)到 100°以上是比較困難的，本文利用聲
振動(dòng)與沖擊 2021年23期2021-12-20
- 果蠅鳴聲信號結(jié)構(gòu)分析與時(shí)頻子波建模
處理。1 信號的基元分段處理1.1 信號基本操作單元的確定按照文獻(xiàn)[14]的觀點(diǎn)，信號的基本操作單元就是指在具有周期特征的信號中，對所研究的周期現(xiàn)象截取一個(gè)個(gè)具有完整周期特征的基本信號段，將其簡稱為基元或基元信號。基元信號所對應(yīng)的樣本點(diǎn)數(shù)量稱為基元長度，用M表示；相應(yīng)的時(shí)間段長度，即基元周期也稱為基元時(shí)長，用tM表示。tM與采樣率之間存在如下關(guān)系式：式中：FSP為果蠅鳴聲信號采樣率，Hz。例如，圖1(a)是一個(gè)從某生物聲信號庫中下載的果蠅鳴聲信號。如果截取
噪聲與振動(dòng)控制 2021年6期2021-12-15
- 基于生物信息學(xué)的睡蓮SSR位點(diǎn)特征分析
位點(diǎn)出現(xiàn)的頻率、基元序列長度和基元類型等，以期為睡蓮屬植物種質(zhì)資源鑒定、遺傳多樣性分析及遺傳連鎖圖譜構(gòu)建等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。1 材料與方法1.1 試驗(yàn)材料藍(lán)星睡蓮和小花睡蓮4個(gè)不同發(fā)育階段葉片轉(zhuǎn)錄組測序產(chǎn)生的Unigene序列(NCBI登錄號GSE164888)由本課題組在前期研究獲得；藍(lán)星睡蓮全基因組數(shù)據(jù)(ftp://download.big.ac.cn/gwh/Plants/Nymphaea_colorata_Nym_GWHAAYW0000 0000/GW
西南農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào) 2021年10期2021-12-14
- 銀杏轉(zhuǎn)錄組SSR位點(diǎn)分布及其序列特征分析
位點(diǎn)的分布、不同基元類型的組成及其特征的詳細(xì)分析等方面的研究報(bào)道卻較少。分子標(biāo)記被廣泛應(yīng)用于遺傳多樣性分析、遺傳圖譜構(gòu)建和品種鑒定之中[12]。簡單重復(fù)序列（Simple Sequence Repeat，SSR）又稱作微衛(wèi)星標(biāo)記，是一種由1～6 個(gè)堿基串聯(lián)、重復(fù)不同次數(shù)才組成的重復(fù)DNA 序列。SSR 分子標(biāo)記技術(shù)具有多態(tài)性高、重復(fù)性好、標(biāo)記數(shù)量多、成本低廉、等位基因變異多等優(yōu)點(diǎn)[11，13]。利用轉(zhuǎn)錄組測序技術(shù)來開發(fā)SSR 引物的方法，目前常被應(yīng)用于黨參
經(jīng)濟(jì)林研究 2021年2期2021-07-09
- 基于多重示范的智能車輛運(yùn)動(dòng)基元表征與序列生成
任務(wù)分解成簡單的基元組合，不僅能夠有效提升軌跡生成的效率[4-5]，也能提升駕駛行為學(xué)習(xí)的效率與準(zhǔn)確度[6-7]。目前較為實(shí)用的運(yùn)動(dòng)基元表征生成方法主要有基于運(yùn)動(dòng)學(xué)模型[5]和曲線模型[8-9]兩種方法，但上述兩種方法主要是從車輛模型約束與軌跡平滑度的角度研究基元的生成問題，而未能將駕駛行為數(shù)據(jù)作為生成參考融入到運(yùn)動(dòng)基元的生成過程中。此外，上述基元生成方法也不具備對縱向與橫向耦合關(guān)系的表征能力，無法實(shí)現(xiàn)軌跡與其相匹配速度的協(xié)同生成；而原有各獨(dú)立基元之間的拼
兵工學(xué)報(bào) 2021年4期2021-06-19
- 幾種重要晶須生長基元穩(wěn)定能計(jì)算的數(shù)學(xué)方法
8)1 前言2 基元穩(wěn)定能計(jì)算式穩(wěn)定能計(jì)算式如下：(1)式中：U——穩(wěn)定能，J/mol；N——常數(shù)6.02×1023；e——電量1.6×10-19；ε——當(dāng)前體系的介電常數(shù)；R——陰陽離子之間的距離；n——波恩指數(shù);m——基元所含的離子數(shù);Zi、Zj——分別是同一基元中相鄰兩個(gè)離子所帶的電荷;aij=Rij/R,其中Rij表示同一基元中相鄰兩個(gè)離子之間的距離。從公式(1)可見，影響穩(wěn)定能大小的參數(shù)大多數(shù)是基元本身，例如Z、R等。外界因素僅有介電常數(shù)，介電常
鹽科學(xué)與化工 2021年5期2021-06-17
- 基元介質(zhì)數(shù)對光子晶體光傳輸特性的調(diào)制
體的介質(zhì)薄膜稱為基元介質(zhì),不同基元介質(zhì)的數(shù)目亦稱基元介質(zhì)數(shù)或介質(zhì)元數(shù),從基元介質(zhì)數(shù)角度劃分光子晶體結(jié)構(gòu)又分為二元、三元和多元結(jié)構(gòu)。已有的研究報(bào)道,對單獨(dú)二元、三元標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了不少研究,同時(shí)對排列周期數(shù)、基元介質(zhì)的厚度或折射率、缺陷等因素對光子晶體的光傳輸特性的調(diào)制等也作了不少報(bào)道,但針對不同基元介質(zhì)數(shù)對光子晶體光傳輸特性的調(diào)制作用,還未見報(bào)道[3-12]。基元介質(zhì)作為光子晶體的基本排列單元,當(dāng)不同的基元介質(zhì)數(shù)即使以相同排列方式和排列周期組成不同結(jié)構(gòu)光子晶
激光與紅外 2021年4期2021-05-11
- 一款低頻偶極子聲源設(shè)計(jì)
了不同布放間距、基元指向性起伏、基元相位一致性對偶極子聲源指向性的影響。通過合理的調(diào)節(jié)間距/波長，設(shè)計(jì)了一款較為理想的偶極子聲源。1 工作原理偶極子聲源由兩臺(tái)低頻換能器基元和一個(gè)間距可調(diào)的支架構(gòu)成，如圖1 所示。在換能器的工作頻帶內(nèi)，根據(jù)使用頻率調(diào)節(jié)兩臺(tái)換能器間距和輸入信號的幅值、相位，使得兩臺(tái)換能器的輻射聲波幅值相等相位相反，利用聲波在遠(yuǎn)場疊加可以形成較為理想的“8”字形指向性。圖1 偶極子聲源結(jié)構(gòu)示意圖兩臺(tái)換能器的尺寸遠(yuǎn)小于波長，以至于可以將其等效為點(diǎn)
聲學(xué)與電子工程 2021年1期2021-04-19
- 中學(xué)物理課堂基元教學(xué)視頻的開發(fā)
的新型教學(xué)資源即基元教學(xué)視頻，用于解決當(dāng)前課堂教學(xué)視頻資源存在的問題，為教師教育課程與教學(xué)改革指明方向。一、中學(xué)物理課堂基元教學(xué)視頻案例的內(nèi)涵及特征(一)基元教學(xué)視頻案例的內(nèi)涵“基元”原指物質(zhì)的最小單元，本文指教學(xué)視頻的最小單元。基元教學(xué)視頻是指具有一定獨(dú)立教學(xué)功能和教學(xué)示范功能的課堂教學(xué)片段視頻。定義中的教學(xué)功能是指基元教學(xué)視頻在體現(xiàn)和落實(shí)教學(xué)目標(biāo)方面所表現(xiàn)出來的成效；教學(xué)示范功能是指基元教學(xué)視頻在體現(xiàn)和落實(shí)教學(xué)理念、教學(xué)方法、教學(xué)基本功和教學(xué)基本課型等
課程教學(xué)研究 2021年2期2021-02-24
- 有級轉(zhuǎn)向履帶車輛的駕駛員操控行為模型
論是描述離散操控基元切換的常用方法。Kulic等以人類示范動(dòng)作數(shù)據(jù)集為依托，對描述類人機(jī)器人全身運(yùn)動(dòng)的基元進(jìn)行了提取并完成了切換規(guī)則的表征，所提取出的基元序列切換圖被成功用于類人機(jī)器人的控制領(lǐng)域[8]；Manschitz等以人工引導(dǎo)的機(jī)械臂示范動(dòng)作數(shù)據(jù)集為依托，對機(jī)械臂的操控基元序列進(jìn)行了表征，并給出了基于狀態(tài)觸發(fā)的切換規(guī)則，實(shí)現(xiàn)了對機(jī)械臂抓取任務(wù)的描述[9]。雖然上述示教學(xué)習(xí)算法都借助于人工示教數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)基元以及基元序列切換關(guān)系的表征和泛化利用，但其
兵工學(xué)報(bào) 2020年12期2020-02-06
- 基于高精度幾何基元的圓弧工件匹配方法
人提出了一種基于基元表示的多邊形檢測方法，利用關(guān)鍵點(diǎn)及邊緣信息來對基元信息進(jìn)行定義，并通過將定義好的基元重組為多邊形的方式完成目標(biāo)區(qū)域邊緣的檢測，該方法的提出為多邊形目標(biāo)的匹配與識別定義了一種新的思路[12]。周晴等人提出了一種使用圓弧基元對工件進(jìn)行匹配與定位的方法來完成對工件的實(shí)時(shí)定位，該算法具有較好的實(shí)時(shí)性，但定位精度有待提升[13]。針對圓弧工件匹配率低、魯棒性差、定位不準(zhǔn)等缺陷，本文提出一種基于高精度幾何基元的圓弧工件匹配方法。整個(gè)過程由離線模板構(gòu)
電子技術(shù)與軟件工程 2019年22期2020-01-16
- 可燃固體廢棄物氣化爐的可拓創(chuàng)新設(shè)計(jì)
術(shù)特征轉(zhuǎn)化為目標(biāo)基元與條件基元，建立對應(yīng)的可拓模型，分析現(xiàn)有的固定床生物質(zhì)氣化爐改用CSW物料時(shí)所存在的不相容問題，提出相應(yīng)的改進(jìn)措施，利用基元拓展變換，開發(fā)出滿足需求的CSW氣化爐的可行設(shè)計(jì)方案。1 氣化爐設(shè)計(jì)的問題分析現(xiàn)有某企業(yè)的一種生物質(zhì)氣化爐，其結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示，爐體材料為耐高溫合金鋼310S，為立式圓柱型中空結(jié)構(gòu)，中間灌注一種保溫隔熱的化學(xué)物質(zhì)，爐膛內(nèi)壁也涂有一種耐高溫的保護(hù)涂料。爐內(nèi)直徑為1.2 m，高為2 m。進(jìn)料方式為定時(shí)投料，物料經(jīng)傳
裝備制造技術(shù) 2019年10期2020-01-01
- 黃麻全基因組SSR鑒定與特征分析
–1。大部分重復(fù)基元為二至四核苷酸, 占76.91%, 其中cDNA序列SSR中三核苷酸重復(fù)基元數(shù)量較多而基因組SSR中二核苷酸重復(fù)基元數(shù)量較多。對于不同類型的SSR重復(fù)基元, 隨著重復(fù)單元數(shù)量的增加, 其基因組和cDNA的SSR分布頻率呈現(xiàn)逐步降低特征。黃麻全基因組SSR標(biāo)記鑒定, 不僅可以豐富黃麻分子標(biāo)記的數(shù)量, 而且為剖析黃麻重要農(nóng)藝性狀的遺傳機(jī)制奠定基礎(chǔ)。黃麻; 基因組; cDNA; SSR黃麻為錦葵科(Malvaceae)黃麻屬(spp.)一年生
作物學(xué)報(bào) 2019年1期2019-12-25
- 三值光學(xué)處理器三模冗余表決系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)
由18種最基本的基元構(gòu)成,而在三值光學(xué)處理器上任意重構(gòu)的運(yùn)算器將使用不超過6種基元[11].基元的運(yùn)算采用光的2個(gè)相互垂直的偏振態(tài)(垂直偏振態(tài)和水平偏振態(tài))以及無光態(tài)表達(dá)信息(見圖1),在本工作中,這3種信息狀態(tài)的數(shù)值符號分別記為-1,1和0.1.1 基元基元在空間上具有統(tǒng)一的結(jié)構(gòu),由主光路和控制光路組成.圖1中,4個(gè)網(wǎng)格陣列區(qū)域表示液晶像素,在這4個(gè)液晶像素區(qū)的正面和背面貼有垂直偏振片或水平偏振片：在VV區(qū)像素的前面和后面都貼有垂直偏振片；VH區(qū)像素的前
- 基于20鄰域灰度-基元共生矩陣的視頻前景提取
，通過對8鄰域的基元陣進(jìn)行擴(kuò)充，提出20鄰域灰度-基元共生矩陣，并只取熵作為其特征統(tǒng)計(jì)量.這不僅在很大程度上減小了計(jì)算量，而且簡化了計(jì)算過程的復(fù)雜性，使表達(dá)更加準(zhǔn)確，提取效果顯著提高.1 基于傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)法的紋理特征Haralick[5]等人首次提出了灰度共生矩陣，其思想是利用圖像的空間內(nèi)相隔一定距離的2個(gè)像素間的灰度關(guān)系，通過統(tǒng)計(jì)灰度的空間相關(guān)性來描述紋理特征[6].灰度共生矩陣是對圖像上保持某種距離的2個(gè)像素分別具有某灰度的狀況進(jìn)行統(tǒng)計(jì)得到的[7]，它不同
肇慶學(xué)院學(xué)報(bào) 2019年5期2019-10-14
- 融入邊界特征的遙感影像多尺度分割
、形狀特征的影像基元(即一定尺度下，特征相似的像元組成的連通區(qū)域構(gòu)成影像視覺上的基本單元[2])。多尺度分割是面向?qū)ο蟮摹跋裨?span id="j5i0abt0b" class="hl">基元—目標(biāo)—格局”[3]影像分析計(jì)算的基礎(chǔ)，而影像本身的多波段、地物類型多樣和場景復(fù)雜等特性，使得影像多尺度分割成為面向?qū)ο笥跋穹治鲋凶罹卟淮_定性的環(huán)節(jié)[4]。目前提出的影像多尺度分割方法(如分形網(wǎng)絡(luò)演化方法(fractal net evolution approach, FNEA)[5-6]、均值漂移算法[7-8]、基于加權(quán)聚合
自然資源遙感 2019年3期2019-09-12
- 基于樣本知識挖掘的高分辨率遙感圖像水稻種植信息提取方法
律挖掘。1）水稻基元與水稻種植圖斑遙感圖像由像元組成，然而單個(gè)像元的光譜不具有統(tǒng)計(jì)意義，也無法體現(xiàn)圖像光譜在空間上的分布特征。因此，為便于研究水稻種植信息的光譜組合規(guī)律，本文以光譜相近的鄰接像元組成的連通區(qū)域?yàn)榛締卧ㄒ韵潞喎Q為基元）對圖像光譜信息進(jìn)行概括。基元既可以描述其代表的圖像區(qū)域的光譜特征，又能夠體現(xiàn)其代表的圖像區(qū)域的空間分布特征。本文將構(gòu)成水稻種植信息的基元稱為水稻基元，鄰接水稻基元組合形成的連通區(qū)域稱為水稻種植圖斑。水稻種植圖斑基元組合規(guī)律能
浙江大學(xué)學(xué)報(bào)（農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版） 2018年6期2019-01-25
- 堿式碳酸鎂晶須晶胞的形成過程及其屬性*
須生長過程是生長基元[Mg-(OH)4]2-與H2CO3往一維方向聯(lián)結(jié)的過程。圖1 堿式碳酸鎂晶胞結(jié)構(gòu)Fig.1 Crystal cell structure of basic magnesium carbonate圖2 堿式碳酸鎂晶須的層狀結(jié)構(gòu)Fig.2 Layered structure of basic magnesium carbonate whisker現(xiàn)本文對依據(jù)堿式碳酸鎂晶須生長體系生長液拉曼數(shù)據(jù)，進(jìn)一步討論堿式碳酸鎂生長基元穩(wěn)定的計(jì)算、晶胞
- 山地虎耳草轉(zhuǎn)錄組SSR信息分析
況來看，不同重復(fù)基元SSR分布的平均距離差別較大，其中三核苷酸重復(fù)最多，出現(xiàn)頻率為4.02%，每條SSR分布的平均距離為18.02 kB，六核苷酸重復(fù)最少，出現(xiàn)頻率為0.02%，平均距離為3 355.25 kB(表1)。表1山地虎耳草SSR序列的出現(xiàn)頻率Table1FrequencyofSSRsequencesofS.sinomontana重復(fù)基元類型Repeat type數(shù)量Number比例Proportion(%)頻率Frequency(%)平均距離A
植物研究 2018年6期2018-11-02
- 多波束測深儀換能器基陣指向性優(yōu)化設(shè)計(jì)
接收基陣通常要求基元的橫向波束開角較寬，?3 dB開角要達(dá)到100°以上。基元間的隔聲材料及其占比對基元的橫向波束開角有重要影響。通過各參數(shù)的綜合設(shè)計(jì)可調(diào)節(jié)基元的橫向波束開角，使得波束開角能滿足波束掃描范圍的需求。1 弧形發(fā)射陣指向性優(yōu)化設(shè)計(jì)一般情況，多波束測深儀要求發(fā)射換能器為寬波束發(fā)射，以便可以探測掃描更寬的范圍。將發(fā)射換能器設(shè)計(jì)成弧形可滿足這一要求。等直徑的均勻圓弧是常見的弧形發(fā)射陣?；⌒伟l(fā)射陣的指向性通常在主波束內(nèi)存在連續(xù)的起伏，震蕩幅度由中心向兩
聲學(xué)與電子工程 2018年2期2018-07-10
- 人體細(xì)胞內(nèi)存在全新DNA結(jié)構(gòu)
——被稱為“i-基元”（i-motif）的“DNA扭結(jié)”。這表明，除了眾所周知的雙螺旋結(jié)構(gòu)外，人類DNA還擁有更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)也影響著我們的生物學(xué)功能，對其進(jìn)行深入研究，將促進(jìn)我們對DNA的理解。i-基元形成于細(xì)胞“生命周期”的某個(gè)特定時(shí)刻。它出現(xiàn)在某些控制基因是否被打開或關(guān)閉的DNA區(qū)域，以及對衰老過程至關(guān)重要的端粒內(nèi)，可能與基因的打開和關(guān)閉有關(guān)，而且還可能會(huì)影響基因是否被很好地“讀取”。
科學(xué)24小時(shí) 2018年6期2018-06-14
- 人體細(xì)胞內(nèi)存在全新DNA結(jié)構(gòu)
——被稱為“i-基元”（i-motif）的“DNA扭結(jié)”。盡管科學(xué)家此前曾看到過i-基元，并進(jìn)行了詳細(xì)研究，但這些i-基元都是在試管中而非活細(xì)胞內(nèi)發(fā)現(xiàn)的。為了探測細(xì)胞內(nèi)部的i-基元，研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)了一款精確的工具——一個(gè)抗體分子的片段，其能精確識別并緊密依附到i-基元上。他們也證明，i-基元出現(xiàn)在某些控制基因是否被打開或關(guān)閉的DNA區(qū)域，以及對衰老過程至關(guān)重要的端粒內(nèi)。
科學(xué)導(dǎo)報(bào) 2018年30期2018-05-14
- 基于小波紋理和基元合并的高分影像居民地提取
)基于小波紋理和基元合并的高分影像居民地提取胡華龍1， 薛武1,2,3， 秦志遠(yuǎn)1(1.信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院,鄭州 450001； 2.地理信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,西安 710054；3.河南理工大學(xué)礦山空間信息技術(shù)國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,焦作 454003)由于高分辨率全色影像(簡稱“高分影像”)中的信息高度細(xì)節(jié)化，再加上噪聲的影響，會(huì)導(dǎo)致傳統(tǒng)基于紋理特征的居民地提取方法效果不理想。為此，提出一種基于小波紋理和基元合并的居民地提取方法。首先
自然資源遙感 2017年1期2017-04-17
- 復(fù)雜基元相關(guān)網(wǎng)下的傳導(dǎo)變換
10006)復(fù)雜基元相關(guān)網(wǎng)下的傳導(dǎo)變換湯龍，楊春燕(廣東工業(yè)大學(xué) 可拓學(xué)與創(chuàng)新方法研究所，廣東 廣州 510006)摘要：由于復(fù)雜系統(tǒng)中相關(guān)性的存在，在處理其中的矛盾問題時(shí)，需關(guān)注相關(guān)性和傳導(dǎo)變換。以復(fù)雜系統(tǒng)為背景，結(jié)合可拓學(xué)中的基元理論，研究基于不規(guī)則基元相關(guān)關(guān)系的傳導(dǎo)變換理論，提出了基元相關(guān)矩陣和基元相關(guān)函數(shù)的概念，并在此基礎(chǔ)上建立了復(fù)雜基元相關(guān)網(wǎng)下的傳導(dǎo)推理規(guī)則以及相應(yīng)的傳導(dǎo)效應(yīng)的計(jì)算模型。以企業(yè)的產(chǎn)品供銷活動(dòng)為例驗(yàn)證了所建立理論的有效性。這些成果可
智能系統(tǒng)學(xué)報(bào) 2016年1期2016-07-01
- 以低二噁英排放為目標(biāo)的氧化/還原氣氛下可燃固體廢棄物熱化學(xué)轉(zhuǎn)化機(jī)理
物熱化學(xué)反應(yīng)的“基元”表征體系的建立、確認(rèn)和完善，為繁雜而難以窮盡的可燃固體廢棄物的研究建立一套可行的、基準(zhǔn)一致的方法體系。該報(bào)告詳細(xì)解釋了“基元”體系的構(gòu)建過程和表征方法，并為此建立了和使用了TGA、固定床和流化床Macro-TGA，以不同平臺(tái)上獲得的連續(xù)失重曲線，驗(yàn)證“基元”體系表征方法的可行性，同時(shí)也考察“基元”及典型廢棄物的熱解反應(yīng)特征，以及其在熱解過程中兩兩混合的相互作用。除17種典型固體廢棄物外，還考察了土豆淀粉/HDPE、PP/稻稈共熱解特性
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2016年6期2016-05-14
- 可燃固體廢棄物熱化學(xué)轉(zhuǎn)化基元表征及機(jī)理研究
：熱化學(xué)反應(yīng) “基元” 可燃固體廢棄物The Mid-term Tech-report of Investigation on the Thermachemical Treatment Principles and Pseudo-compositions Reaction Model of Combustible Solid WasteZhang Yanguo1 Meng Aihong1 Zhu Jie1 Wu Jinhu2 Wu Jingli2（1.Ts
科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào) 2016年6期2016-05-14
- 基于CPUP模型理論的課堂教學(xué)內(nèi)容解析
和構(gòu)成單元內(nèi)容的基元內(nèi)容進(jìn)行解析，找出板塊內(nèi)容之間、單元內(nèi)容之間和基元內(nèi)容之間的邏輯關(guān)系。走進(jìn)化學(xué)課堂內(nèi)部，剖析化學(xué)課堂教學(xué)內(nèi)容，找出內(nèi)在規(guī)律，為化學(xué)教師進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)提供一種新的思路和理論依據(jù)，并對授課教師提出合理化的建議。[關(guān)鍵詞]CPUP模型；單元內(nèi)容；基元內(nèi)容一、問題的提出在開設(shè)高級別公開課之前都有一個(gè)環(huán)節(jié)叫試講，授課教師先進(jìn)行教學(xué)設(shè)計(jì)、授課，其他教師進(jìn)行評課，根據(jù)自己的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)提出建議和改進(jìn)意見，往往比較盲目，比較浮在課堂表面。如何提出有針對性的建
中小學(xué)教學(xué)研究 2016年5期2016-05-14
- 基于內(nèi)唇輪廓標(biāo)定的唇印提取算法*
算法。算法首先在基元圖像上對內(nèi)唇輪廓特征點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)定，建立基元唇印模型,然后通過均值計(jì)算構(gòu)造普通模型,并利用Gabor變換對基元唇印和普通模型進(jìn)行聯(lián)合特征信息提取，最后通過相似度對比選擇出特征唇印,以實(shí)現(xiàn)身份識別。仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文的特征唇印提取算法在較低時(shí)空消耗下,具有較高的識別率，具有有效性和可用性。內(nèi)唇輪廓；基元唇??；特征唇印；特征點(diǎn)標(biāo)定；Gabor變換0 引言特征唇印的提取是動(dòng)態(tài)唇形身份識別技術(shù)中的核心環(huán)節(jié)，主要分為基于像素、基于模型以及混合型三類特
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2016年1期2016-04-13
- 基于基元方法的創(chuàng)造性模仿創(chuàng)新研究
基于基元方法的創(chuàng)造性模仿創(chuàng)新研究肖會(huì)敏(河南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,河南鄭州450046)摘要：論文立足于二次創(chuàng)新中的創(chuàng)造性模仿創(chuàng)新，分析了我國采用這種技術(shù)創(chuàng)新的必要性和可行性。以石油機(jī)械行業(yè)中的振動(dòng)篩產(chǎn)品為例，運(yùn)用可拓創(chuàng)新方法研究描述了整個(gè)創(chuàng)新過程，并借助可拓變換方法獲得了新的創(chuàng)新產(chǎn)品。該方法的運(yùn)用得到了滿意的創(chuàng)新產(chǎn)品，提高了新興技術(shù)的利用率，實(shí)證了可拓方法的科學(xué)性和有效性。關(guān)鍵詞：人工智能；技術(shù)創(chuàng)新；可拓學(xué)；基元收稿日期：2014-03-19基
運(yùn)籌與管理 2015年5期2016-01-18
- 基于基元和知網(wǎng)的問題相關(guān)度計(jì)算
2.html基于基元和知網(wǎng)的問題相關(guān)度計(jì)算曹禮園，李衛(wèi)華(廣東工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)學(xué)院， 廣東 廣州 510006)摘要：通過對可拓學(xué)的基元和復(fù)合元與知網(wǎng)的研究，利用Hownet中的詞語相似度的計(jì)算方法改進(jìn)詞語相關(guān)度的計(jì)算方法，建立基元相關(guān)度計(jì)算方法，進(jìn)而建立目標(biāo)相關(guān)度和條件相關(guān)度的計(jì)算機(jī)方法，形成問題相關(guān)度的計(jì)算。改進(jìn)了相關(guān)度算法，傳統(tǒng)方法只通過上下位關(guān)系計(jì)算詞語相關(guān)度，將知網(wǎng)描述的其他15個(gè)關(guān)系也考慮進(jìn)來，并提出了負(fù)相關(guān)的概念，將相關(guān)度的取值范圍定在[-1
智能系統(tǒng)學(xué)報(bào) 2015年2期2016-01-18
- 基元樹建筑物圖像偽造組件檢測算法
成單元，即建筑物基元。建筑物圖像變形是改變一個(gè)或多個(gè)基元數(shù)量或位置信息，本質(zhì)是改變基元之間的空間關(guān)系。通過將基元進(jìn)行新的空間組合，構(gòu)造出新基元組件，整合多個(gè)基元組件偽造出“莫須有”的圖像。由于建筑物圖像在三維重建中的重要性，對建筑物圖像的研究已經(jīng)成為近年來的熱點(diǎn)。而傳統(tǒng)的逐像素[2-4]或逐塊的檢索方法[5-7]通過將圖像分塊，提取圖像塊或像素點(diǎn)特征，進(jìn)行相關(guān)性檢測，從而搜尋到匹配區(qū)域，但忽略了圖像內(nèi)容上的語義聯(lián)系以及空間結(jié)構(gòu)特征，且計(jì)算量大，使得這些圖像
中國測試 2015年11期2015-12-17
- 基元庫構(gòu)建模型及其應(yīng)用研究
315100)基元庫構(gòu)建模型及其應(yīng)用研究余志偉,李興森(浙江大學(xué) 寧波理工學(xué)院，浙江 寧波 315100)針對基元庫構(gòu)建中不同人所建立的基元模型存在的差異和不一致，提出一種基元庫構(gòu)建模型.該模型包括事元建模、物元建模、關(guān)系元建模以及基元建模修正4個(gè)步驟.通過基元關(guān)系建模對基元模型進(jìn)行基元及其特征的增加、刪減、修改等操作，達(dá)到對系統(tǒng)基元庫構(gòu)建的規(guī)范化和一致性.并以分享式教學(xué)為例，對基元庫構(gòu)建模型的應(yīng)用進(jìn)行了實(shí)例研究.可拓學(xué)； 基元建模； 基元關(guān)系模型； 分
廣東工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) 2015年3期2015-05-10
- 低旁瓣級高頻相控陣的設(shè)計(jì)方法
，這個(gè)圓面陣內(nèi)的基元是中心對稱分布的。我們利用線列陣組合平面陣的原理來進(jìn)行布陣[2]。n級ADCP相控陣指向性的函數(shù)為[3]：高頻相控陣通常采用壓電顆粒來設(shè)計(jì)基元，這種方法的電路可實(shí)現(xiàn)性強(qiáng)且基元之間的耦合性好。聲源級不變、實(shí)現(xiàn)低旁瓣級可以通過兩種方法實(shí)現(xiàn)：一是通過改變布陣設(shè)計(jì)來實(shí)現(xiàn)，減小基元間距，增加基元數(shù)量；二是通過提高基元之間的一致性和耦合性。當(dāng)然，這兩種方法在結(jié)構(gòu)和工藝可實(shí)現(xiàn)情況下，可同時(shí)采取。2 Matlab仿真改變布陣間距，使其間距不大于半波長，
聲學(xué)與電子工程 2015年3期2015-01-09
- 基于軌跡相交的三維順序尺寸標(biāo)注完備性檢查
幾何模型上的幾何基元在尺寸標(biāo)注下不添加輔助元素就可以順序確定其空間位姿，即固定該幾何基元，這樣的尺寸標(biāo)注稱為順序標(biāo)注，否則稱為循環(huán)標(biāo)注。順序標(biāo)注是尺寸完備性檢查所要面對的首要問題，也是本文要解決的主要問題。國內(nèi)學(xué)者主要對二維工程圖的尺寸完備性檢測進(jìn)行了研究，并取得了很多成果［2-5］，所采用的基本方法是將各視圖尺寸標(biāo)注坐標(biāo)轉(zhuǎn)換到空間投影模型，建立統(tǒng)一的空間尺寸標(biāo)注，然后按照坐標(biāo)方向建立鄰接矩陣來判斷尺寸的封閉性。這些方法能處理較為簡單的二維工程圖的尺寸完備
計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng) 2014年8期2014-12-02
- 一種多基元類的布局遷移自適應(yīng)算法及在閘機(jī)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用*
0072)一種多基元類的布局遷移自適應(yīng)算法及在閘機(jī)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用*陳華江，趙翠蓮，范志堅(jiān)，黃松恩，趙 盟(上海大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院，上海 200072)布局問題研究物體的布局先后或布局定位以滿足設(shè)計(jì)要求，布局遷移設(shè)計(jì)是在已有布局基礎(chǔ)上高效設(shè)計(jì)新布局的方法。在軌道交通自動(dòng)控制系統(tǒng)中，閘機(jī)表面?zhèn)鞲衅鞯牟季謱θ伺c物的識別有重要的影響。為了實(shí)現(xiàn)閘機(jī)在不同地域環(huán)境中的快速設(shè)計(jì)，首先以閘機(jī)布局中的傳感器作為研究對象，進(jìn)行基元劃分，提出了多種基元類型；并分析了基于拓?fù)?/div>
計(jì)算機(jī)工程與科學(xué) 2014年5期2014-09-14
- 基于直線基元的實(shí)時(shí)定位與匹配方法
4072基于直線基元的實(shí)時(shí)定位與匹配方法周晴1，白瑞林1，李新21.江南大學(xué)輕工過程先進(jìn)控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，信息與控制實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心，江蘇無錫 2141222.無錫信捷電氣股份有限公司，江蘇無錫 2140721 引言流水線是自動(dòng)化生產(chǎn)的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，在流水線上實(shí)現(xiàn)工件相對位置的實(shí)時(shí)定位，能降低生產(chǎn)成本并進(jìn)一步提高自動(dòng)化生產(chǎn)效率。機(jī)器視覺定位技術(shù)[1]具有速度快、穩(wěn)定性好、精度高，抗干擾能力強(qiáng)等突出優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)用于目標(biāo)的實(shí)時(shí)定位與匹配，取得了一系列的研究成果。王計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2014年22期2014-08-04
- Numerical Modeling and Analysis of Gas Entrainment for the Ventilated Cavity in Vertical Pipe*
iyuan (屠基元)1Collage of Aerospace Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China2Institute of Nuclear and New Energy Technology, Tsinghua University, Beijing 100084, China3School of Aeros- 三維模型幾何質(zhì)量評價(jià)方法
將三維模型分解到基元點(diǎn)、基元線和基元面，提出一種評價(jià)三維模型幾何質(zhì)量的方法。以南京大學(xué)校園為試驗(yàn)區(qū)，針對人工建模獲得的三維建筑物模型，隨機(jī)選取其中30個(gè)模型進(jìn)行質(zhì)量評價(jià)試驗(yàn)。結(jié)果表明該研究能有效地對三維模型的幾何質(zhì)量進(jìn)行定量評價(jià)，對人工或自動(dòng)三維建模作業(yè)有重要的指導(dǎo)意義。幾何精度；質(zhì)量評價(jià)；三維模型；可視化技術(shù)一、引 言三維可視化技術(shù)是GIS研究與應(yīng)用的重要方面之一，其發(fā)展極大提高了高精度三維模型的獲取能力，也推動(dòng)著三維模型及三維可視化技術(shù)在眾多領(lǐng)域的應(yīng)用測繪通報(bào) 2014年7期2014-06-27
- 一種彩色圖像的主基元圖模型和提取算法
原始2D圖像到主基元圖（primal sketch）是視覺計(jì)算的第1層［6］。在早期視覺理論中，圖像表示可分為結(jié)構(gòu)部分（如圖像中物體的輪廓）和紋理部分（如圖像中物體的草地等［7－9］）。從成像過程來看，由于物體離相機(jī)的距離遠(yuǎn)近不同，在近處的物體，形成了圖像中的結(jié)構(gòu)部分，在遠(yuǎn)處的物體，其客觀上的結(jié)構(gòu)已經(jīng)在圖像中不再可分辨，就形成了紋理的感覺。主基元圖是早期視覺中一種十分重要的圖像表示模型，其目的在于統(tǒng)一圖像中結(jié)構(gòu)和紋理的表示。在數(shù)學(xué)上，結(jié)構(gòu)部分屬于維度較低的- 小球藻聯(lián)產(chǎn)油脂和蝦青素的基元模式分析
素也有一定規(guī)模。基元模式是代謝網(wǎng)絡(luò)中從底物到產(chǎn)物的可能途徑或內(nèi)部循環(huán)［10］。通過基元模式分析，可以探討生物代謝調(diào)控機(jī)制或進(jìn)行菌株改造等［11］。本文中筆者首先構(gòu)建小球藻的代謝網(wǎng)絡(luò)模型，通過基元模式分析，考察小球藻在正常培養(yǎng)和缺氮培養(yǎng)條件下油脂代謝和蝦青素的合成。1 計(jì)算部分1.1 模型構(gòu)建在文獻(xiàn)構(gòu)建的小球藻代謝網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上［12－14］，增加了蝦青素合成途徑，并完善了三羧酸循環(huán)(TCA)途徑的代謝反應(yīng)。一般來說，代謝網(wǎng)絡(luò)中包含一個(gè)生物質(zhì)合成反應(yīng)，該反應(yīng)生物加工過程 2014年4期2014-05-04
- 基于圓弧基元的工件實(shí)時(shí)定位與匹配方法
y[4]等提出了基元特征點(diǎn)的匹配算法，算法匹配精度高，但是無法滿足實(shí)時(shí)性的要求；Steger等[5]提出一種以邊緣為特征的匹配方法；倪健等[6]采用一種以邊緣的方向向量為相似度量的匹配方法，該方法對遮擋、混亂等情況有比較好的魯棒性，但算法耗時(shí)相對較多。G.Borgefors等[7]提出了一種基于模板邊緣與圖像邊緣之間的距離的方法來匹配定位，為基于幾何基元本身的匹配提供了匹配依據(jù)。Chen等[8]提出了一種將模板物體與搜索圖像中的輪廓線分割為線段，然后匹配特計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2014年15期2014-04-03
- 低溫脅迫下冬小麥東農(nóng)冬麥1號分蘗節(jié)相關(guān)EST-SSR信息分析
酸和二核苷酸重復(fù)基元為主，二者分別占總SSRs 47.46%和44.07%，在EST中出現(xiàn)頻率分別為3.80%和3.53%，其中以二核苷酸CA和AG重復(fù)基元為主，三核苷酸重復(fù)基元以AAC重復(fù)基元所占比例最高。為冬小麥EST資源開發(fā)和抗寒基因挖掘奠定基礎(chǔ)。冬小麥；東農(nóng)冬麥1號；低溫脅迫；分蘗節(jié)；EST；SSR東農(nóng)冬麥1號是首例能在黑龍江省高寒地區(qū)越冬的強(qiáng)抗寒冬小麥品種，可耐-30℃低溫，其返青率可達(dá)85%以上。EST（Expressed sequence t- 基于二維壓差矢量傳感器的定向誤差分析
于坐標(biāo)軸上的4個(gè)基元分別為1，2，3，4，規(guī)定x軸代表零度方向，逆時(shí)針為正，o為參考點(diǎn)。圖中，圓周半徑為r，聲速為c，信號頻率為f，目標(biāo)的方位角為θ。設(shè)沿x軸方向的聲源信號為圖1 二維壓差式矢量傳感器平面圖Fig 1 Planar view of two-dimensional differential pressure vector sensor各基元的信號可以表示為式中P0為聲壓幅度，k為波數(shù)，k=ω/c，c為介質(zhì)聲速。2 誤差分析二維壓差矢量傳感器，傳感器與微系統(tǒng) 2013年6期2013-10-22
- 基元模式分析在生物網(wǎng)絡(luò)和途徑分析中的應(yīng)用
基礎(chǔ)的，主要包括基元模式(Elementary mode)和極端途徑(Extreme pathway)[4]。基元模式分析允許代謝網(wǎng)絡(luò)模型中同時(shí)存在可逆和不可逆反應(yīng)或傳遞過程；極端途徑分析需要把代謝網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的可逆反應(yīng)拆分成兩個(gè)不可逆反應(yīng)。關(guān)于基元模式和極端途徑的關(guān)系曾經(jīng)有過爭論，目前較為一致的看法是極端途徑為基元模式的子集[5]。基元模式分析是應(yīng)用最多的代謝途徑分析方法。文中綜述了基元模式分析的最新進(jìn)展，并探討了未來的重要發(fā)展方向。1 基元模式分析的算法與生物工程學(xué)報(bào) 2013年6期2013-06-30
- 詞義基元的內(nèi)涵及其在同義詞群建構(gòu)中的作用
）一、引言“語義基元”這一概念是人們借自然科學(xué)中“基元”的特性進(jìn)行語義研究時(shí)啟用的。正如“基元”是構(gòu)成或生成某個(gè)領(lǐng)域復(fù)雜物質(zhì)的基本單位一樣，在語義研究中，人們也試圖找出最小的語義單位并借此表達(dá)復(fù)雜的語義現(xiàn)象。目前，在詞義研究方面，無論是理論研究還是應(yīng)用研究，詞義內(nèi)涵的揭示都是一個(gè)難點(diǎn)。如果我們能夠找到詞義的最小單位—詞義基元，就有望突破這個(gè)瓶頸。我們可以將具有共同詞義基元的零散的同義詞聚合起來，構(gòu)建成同義詞群。按照一個(gè)個(gè)詞群對同義詞進(jìn)行分組對比和描寫。清晰湖北社會(huì)科學(xué) 2013年3期2013-04-11
- 復(fù)合添加劑體系下納米AlOOH 的“有利生長基元”分析
H 的“有利生長基元”分析郝保紅1，方克明2（1. 北京石油化工學(xué)院機(jī)械工程系，北京102617； 2. 北京科技大學(xué)冶金學(xué)院, 北京100083）晶體的結(jié)晶形態(tài)取決于“生長基元”的形成及其運(yùn)動(dòng)。在添加復(fù)合添加劑的體系中, 呈現(xiàn)出“生長基元” 多元化共存的傾向。但并不是每一種“生長基元”都可以成為體系中的“晶核”，只有“有利生長基元”才能在溶液中穩(wěn)定地存在。由于“復(fù)合生長基元”的配位體系不同于單純多聚體的配位體系。所以，濃度不同，溫度不同，“有利生長基元”當(dāng)代化工 2011年3期2011-11-06
- X方物流形成機(jī)理研究進(jìn)展
進(jìn)展，包括要素型基元體重組驅(qū)動(dòng)型X方物流、業(yè)務(wù)型基元體分形協(xié)同式X方物流、適應(yīng)型基元體群集智能型X方物流，從而豐富和系統(tǒng)化了X方物流理論的研究。X方物流；物流基元體；供應(yīng)鏈；物流模式；物流分形；群集智能一、引言2003年12月，作者基于大物流論[1]、[2]、[3]和分工組織理論，[4]、[5]首次較系統(tǒng)地提出了“X方物流理論”（X Party Material Flow，XPMF），[6]給出了不同條件下適應(yīng)不同環(huán)境的36種物流組織模式；隨后，作者研究了中國流通經(jīng)濟(jì) 2011年2期2011-09-29
- 基于反應(yīng)基元的非線性系統(tǒng)灰箱建模方法
029)基于反應(yīng)基元的非線性系統(tǒng)灰箱建模方法曹柳林，孫婭蘋，吳海燕(北京化工大學(xué) 自動(dòng)化研究所，北京，100029)提出一種基于反應(yīng)基元的建立復(fù)雜非線性系統(tǒng)模型的灰箱建模方法。首先根據(jù)先驗(yàn)知識及系統(tǒng)特性分析引入過程的初始反應(yīng)基元，并以此為出發(fā)點(diǎn)建立結(jié)構(gòu)逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)基元之間的關(guān)聯(lián)，賦予網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)實(shí)際的物理意義；然后，通過提出的最小化預(yù)測誤差，結(jié)合逐步回歸分析方法選擇最優(yōu)反應(yīng)基元，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，建立起表示系統(tǒng)變量關(guān)系的灰箱模型。以實(shí)際橡膠硫化促進(jìn)劑制備- 牙鲆EST資源的SSR信息分析
避免由微衛(wèi)星重復(fù)基元和長字符串引起的假聚類。1.3 牙鲆EST中SSR的篩選在線（http://www.gramene.org/db/searches/ssrtool）對聚類后的EST進(jìn)行微衛(wèi)星序列搜索。選取重復(fù)次數(shù)在6次及以上的雙堿基重復(fù)序列，5次及以上的三堿基重復(fù)序列，重復(fù)次數(shù)在4次以上的四堿基和五堿基重復(fù)序列，重復(fù)次數(shù)在3次以上的六堿基重復(fù)序列均為完全重復(fù)，并對搜索出的SSR的頻率與長度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。2 結(jié)果與分析2.1 牙鲆EST-SSRs的分布 - 基于直線基元的實(shí)時(shí)定位與匹配方法