摘要：Subcellular location is one of the key biological characteristics of proteins. Position-specific profiles （PSP） have been introduced as important characteristics of proteins in this article. In this study, to obtain position-specific profiles, the Position Specific lterative-Basic Local Alignment Search Tool （PSI-BLAST） has been used to search for protein sequences in a database. Position-specific scoring matrices are extracted from the profiles as one class of characteristics. Four-part amino acid compositions and lst-7th order dipeptide compositions have also been calculated as the other two classes of characteristics. Therefore, twelve characteristic vectors are extracted from each of the protein sequences. Next, the characteristic vectors are weighed by a simple weighing function and inputted into a BP neural network predictor named PSP-Weighted Neural Network （PSP-WNN）. The Levenberg-Marquardt algorithm is employed to adjust the weight matrices and thresholds during the network training instead of the error back propagation algorithm. With a jackknife test on the RH2427 dataset, PSP-WNN has achieved a higher overall prediction accuracy of 88.4% rather than the prediction results by the general BP neural network, Markov model, and fuzzy k-nearest neighbors algorithm on this dataset. In addition, the prediction performance of PSP-WNN has been evaluated with a five-fold cross validation test on the PK7579 dataset and the prediction results have been consistently better than those of the previous method on the basis of several support vector machines, using compositions of both amino acids and amino acid pairs. These results indicate that PSP-WNN is a powerful tool for subcellular localization prediction. At the end of the article, influences on prediction accuracy using different weighting proportions among three characteristic vector categories have been discussed. An appropriate proportion is considered by increasing the prediction accuracy.

摘要：微型飞行器是无人机家族的新成员,它体小质轻的特点决定了它对所需传感器的质量、尺寸、能耗和性能有严格的限制,根据常规传感器已经很难设计出具有良好飞行性能的厘米级微型飞行器。一些学者根据飞行生物感觉器官的工作原理,设计了多种性能优异的仿生传感器。在概述了仿生传感器,特别是光流传感器的研究和发展现状基础上,分析了仿生传感器的研制所涉及的关键技术。

摘要：对于纹理较弱、粗糙度较低的磨削加工表面,采用传统的粗糙度测量方法存在提取表面纹理特征困难,且测量精度受表面纹理方向的影响,对此提出了一种对纹理方向不敏感的彩色光测量方法。首先,基于Beckmann-Spizzichino光反射模型,分析了粗糙面的光反射机理;然后,将磨削加工表面作为反射面,提出了一种基于彩色光反射图像的磨削表面粗糙度测量方案,并搭建了测量平台;最后,结合磨削表面存在的纹理方向特性,设计了一种色彩均匀敏感度测量指标Cu sd,建立了与磨削表面粗糙度的强相关性,实现了对磨削表面的粗糙度测量。实验结果表明:指标Cu sd性能明显优于其他对比指标;与粗糙度的相关性达到0.978,具有较强的正相关性,且该指标对纹理方向不敏感;对粗糙度Ra范围在0.017~0.646μm的磨削表面,指标Cu sd预测均方差为0.00084,平均测量误差为0.02μm,可满足磨削表面测量要求。

摘要：现有蛋白质亚细胞定位方法针对水溶性蛋白质而设计,对跨膜蛋白并不适用。而专门的跨膜拓扑预测器,又不是为亚细胞定位而设计的。文章改进了跨膜拓扑预测器TMPHMMLoc的模型结构,设计了一个新的二阶隐马尔可夫模型;采用推广到二阶模型的Baum-Welch算法估计模型参数,并把将各个亚细胞位置建立的模型整合为一个预测器。数据集上测试结果表明,此方法性能显著优于针对可溶性蛋白设计的支持向量机方法和模糊k最邻近方法,也优于TMPHMMLoc中提出的隐马尔可夫模型方法,是一个有效的跨膜蛋白亚细胞定位预测方法。

摘要：粉笔的书写和应用,从十九世纪末由西方传入我国,至今已有近百年的历史,遍及整个教育领域。粉笔书写尽管应用如此广泛,但在其硬笔家族中,其地位还是无足重轻的.近几年来,才有少部分人开始探索粉笔书法。我们从事教育工作的,整天与粉笔字打交道,如何写好粉笔字,应该成为我们研究的重要课题。 从粉笔字的书写姿势看,大多数采用的是面壁式。这是粉笔与其它硬笔的主要区别之一。即立身于黑板前书写。由于黑板是固定的,所以在书写过程中,要不断进行移步,弯腰,做各种合适的姿势,以适应书写的需要。同时,身体与黑板间的距离不能太近或太远,以书写自如为宜。太远,手臂伸开,不便挥运;太近,视角欠佳,照顾不了全局。执笔的右手臂应弯曲。

摘要：机械工程测试技术是普通高等院校机械设计制造及其自动化专业学生必修的一门专业必修基础课,具有较强的理论性。由于该课程比较抽象、知识面较广,学生学习比较枯燥、积极性不高、难度大,导致学生学习效果不佳。在传统的教学中,教师的教学以教师为主体,仅考虑完成课程的教学内容,忽略了学生的感受,教学效果较差。OBE教育理念以学生为中心,以学生的学习产出为导向,以多维评价的循环激励持续改进教育模式为手段,是未来教育发展的方向。本文探索OBE理念在《机械工程测试技术》课程教学改革中的应用。首先根据机械设计制造及其自动化专业毕业要求的二级指标点,设计本课程的教学目标;然后按照培养学生的能力指标要求,设计多维教学模式;最后采用多主体评价方法,科学评价学生的学习产出成果并持续改进。

摘要：国际组织制定的DICOM标准,规范了PACS管理的信息和通信协议,使得各种设备互联时有了统一标准,现已成为医学数字成像和通讯领域被广泛采用的标准。针对4个基于DICOM标准的服务类进行讨论,这些服务类的设计主要用于与数据条目、调度、图像采集、后处理、报告和表单相关的工作流程的优化工作,能够显著地增进成像设备的效率、可靠性和互用性。

摘要：阐述临床医学8年制专业开设生物信息学课程的必要性，论述教学实施过程中教材选择、教学内容安排、教学方法设计以及考核方法创新等方面的措施和经验，为该专业生物信息学课程建设提供参考。