摘要：随着机器学习和生物信息学的快速发展,癌症亚型分类成为当前研究热点之一.根据亚型的分类,可以指导癌症的治疗和预后.近年来,许多监督学习方法被用于癌症亚型分类.考虑到高维、样本数量少和数据不均衡等特点,本文首先利用LDA进行降维,其次利用SMOTE算法均衡数据,再利用Extra-Trees模型对癌症亚型进行分类,最后基于TCGA中9种癌症25种癌症亚型的3296个样本来验证模型的有效性.实验结果表明,利用给出的模型进行癌症亚型分类具有很好的效果.

摘要：根据临床收录的肿瘤基因表达谱数据,可以利用分类器进行肿瘤亚型分类.由于基因表达谱数据样本小、维度高,难以提取有效特征,分类效果往往不好,而且很容易过拟合.针对这些问题,研究利用自编码器对特征基因进行降维,并构建多尺度的神经网络进行学习分类,综合考虑不同尺度的特征,提出A-CNNs网络,不仅解决了高维样本难以处理的问题,且有效避免了纵向加深神经网络带来的过拟合,得到了较高的平均分类精度,并与其他机器学习方法进行对比实验,实验证明所构建的分类模型可以取得较佳的分类效果.

摘要：介绍了陶瓷金属复合耐磨材料的国内外生产研究进展及应用概况。重点阐述了陶瓷颗粒预制体的制备与金属复合工艺,并对陶瓷金属复合耐磨材料在生产和使用过程中存在的问题提出改进措施。在碾磨挤压破碎煤、碳酸钙、生料等中软硬质物料工况下,陶瓷金属复合耐磨材料具有较广阔的应用前景。

摘要：[教学设计](片段) `活动(一):猜一猜.师:同学们,你喜欢放风筝吗?多媒体演示:屏幕出现天空中放飞的风筝,尔后出现金鱼、蜻蜓、蝴蝶、脸谱风筝的一半画面.