摘要：目的建立树突状细胞表面的蛋白质DC-SIGNR基因绞链区重复序列多态性的检测方法,了解宿主因素在抗艾滋病病毒1型(HIV-1)所起的作用。方法设计特定引物,用PCR方法对DC-SIGNR基因绞链区重复序列进行扩增,用凝胶电泳法对其产物进行分析。结果根据DC-SIGNR绞链区重复序列的数量,DC-SIGNR绞链区重复序列具有高度基因多态性,而DC-SIGN则罕见基因多态性。结论所建立的检测DC-SIGNR绞链区重复序列的方法简单,易于掌握。由于DC-SIGNR重复序列数量的改变可能会影响其正常功能,从而影响宿主与HIV-1的结合能力,因此该法为研究宿主因素在抗HIV-1感染中所起作用的一种好方法。

摘要：探讨热应激下蛋鸡日粮适宜的代谢能和蛋白水平。选取28周龄海兰褐蛋鸡1620只,试验采用3×3因子设计,日粮设有16.5%、17.4%、18.0%3个蛋白(CP)水平,10.67、11.30、11.72MJ/kg3个代谢能(ME)水平,共9个处理。每处理4个重复,每重复45只鸡,试验期为28d。结果表明:增加日粮蛋白水平或能量水平,均能显著(P<0.05)提高蛋鸡的产蛋率、平均蛋重,降低采食量。日粮蛋白和代谢能水平的交互作用对蛋鸡产蛋率、平均蛋重差异不显著,对采食量、料蛋比差异显著(P<0.05);蛋品质方面,不同代谢能和蛋白水平日粮处理下蛋形指数、哈氏单位、蛋壳厚度、蛋壳相对重量含量差异不显著,日粮代谢能水平显著(P<0.05)响蛋壳强度。结论:热应激条件下,当蛋鸡日粮代谢能、粗蛋白质水平分别为11.72MJ/kg、18.0%时,蛋鸡能取得较好的生产性能。

摘要：应急物资的“最后一公里”配送为整个救援行动的末端环节,是提高整个救援行动效率的关键所在。为了解决细粒度的应急物资配送任务分配问题,提出了一种基于K-means聚类的博弈论任务分配算法,该算法能够保证所有任务在容忍时间内得到分配的同时最小化工人数量;然后,设计了一种延迟更新优化策略以进一步提升算法的运行效率;最后,在真实数据集上进行实验,结果表明所提算法与随机任务分配算法、贪心任务分配算法、K-means聚类任务分配算法相比,在工人数量方面分别减少了38%、28%、10%。结合延迟更新优化策略后,算法在最优分配结果的基础上提升了12.5%的运行效率,验证了所提算法的有效性与实用性。

摘要：锕系元素的化学性质相似,各元素的分离和分析都很困难,用传统的数据解析手段,难以实现各元素的同时、快速分析。化学计量学是一种高效、功能强大的数据解析方法,对于样品复杂,基体干扰严重以及多组分样品的分析具有独特优势。将化学计量学应用于锕系元素的分析中,利用数学分离代替化学分离,可直接对样品进行测定。化学计量学方法也可用来指导试样的科学采集,进行实验设计、仪器分析操作条件选择等。从吸收光谱、ICP–AES及放射性测量3个方面综述了化学计量学在锕系元素分析中的应用,阐明了化学计量学在锕系元素分析中的应用难点及发展前景。

摘要：广泛的位置感知应用产生了大量的空间文本数据,其中既包含位置信息,也包含空间文本属性.为了利用这些丰富的信息来描述用户对路线的偏好,提出了面向空间兴趣区域的路线查询(region of interests oriented route query, ROIR).给定空间关键字集合及路线长度约束,ROIR检索满足长度约束和最高收益的由空间兴趣区域组成的路线.与传统的空间关键字路线查询相比,ROIR的对象由空间兴趣点扩展为兴趣区域,增加了用户的选择空间,使得查询结果的适用性更好.针对多种类型的海量空间兴趣点(point of interests, POI)及相关文本信息,设计了2层数据组织模型,模型中集成了POI对象的空间位置、关键字及POI对象间的转移关系.基于2层数据组织模型,提出了综合空间对象位置、转移图以及关键字3类信息的索引结构,同时预计算了关键字的收益统计值,并以签名方式存储在转移结点上.设计了ROIR路线查询精确算法.ROIR是一个NP难问题,为了有效地实现ROIR提出了近似率为1/ε的近似算法.利用真实数据集进行了详细的实验分析,评估了所提出算法的有效性.

摘要：互联网的发展带动了电商等应用的普及,产生了大量具有临时匹配性质的服务。这些服务需要考虑任务的类型与人员具备技能的匹配,同时最小化匹配对象间的路程开销。针对以上实际需求,提出了空间关键字任务匹配问题,给定具有空间位置及关键字的任务集与成员集,在所有任务均可完成的前提下,使所有匹配的任务与成员的距离之和最小。所提出的问题考虑了任务由不同的关键字表示,由于任务和成员数量的海量性及关键字的多样性使得高效求解高质量的匹配结果成为挑战。该文提出了k近邻增量优化策略,引入关键字设计了k近邻空间关键字任务匹配算法,提高了任务匹配质量;提出了基于空间划分的分组优化匹配算法,以适应海量数据的任务匹配情况。针对真实数据集进行了充分测试,验证了算法的有效性。

摘要：提出了基于动态转移图的时间敏感的旅游路线推荐方法,构建一种基于层次聚类的动态转移图的模式方法,设计了流行序列异常的去除方法,建立稳定的模式规律.模式规律为用户准确地推荐适合其出行时间的最佳旅游线路.通过真实数据的实验验证,与现有工作相比,用户的收益提高了10%以上,验证了提出方法的有效性.

摘要：本体是研究客观事物的系统化表达,即研究主观认识与客观存在之间的关系。在知识工程中,主要研究如何描述知识更加准确,使其更加贴近知识的本来面目。本文提出层次式本体模型,按照知识的通用程度,将本体划分为建模元数据层、顶层本体层和子领域本体层,各层的元素之间具有清晰的、明确的语义关系,从而具有更加丰富和强大的知识表达和建模能力。在领域工程中,层次式本体模型可以用于领域知识建模,并在领域分析和领域设计之间建立规则联系。本文以MES领域为背景,应用上述方法作研究。

摘要：基于网格的聚类算法可以高效处理低维的海量数据.然而,对于维数较高的数据集,生成的单元数过多导致算法的效率较低.CD-Tree是一种只保存非空单元的索引结构,基于CD-Tree设计了新的基于网格的聚类算法,利用CD-Tree的优点提高了传统的基于网格的聚类算法的效率.此外,该算法聚类时只需访问稠密单元,设计了优化策略,在聚类之前剪枝掉非稠密单元,进一步提高了算法的效率.实验表明,与传统的聚类算法相比,基于CD-Tree的聚类算法有更好的可伸缩性.

摘要：基于密度的聚类算法是一类重要的聚类算法,能发现任意形状的簇,但由于它的时间复杂度较高,因此设计有效的增量更新算法是一个重要研究方向.在SNN算法的基础上,提出一种基于密度的增量聚类算法-IncSNN.该算法将所更新对象的空间进行划分,定义了基于该划分的最近邻居的概念,进而确定了受影响对象的集合,当算法更新时,只需要对受影响的数据进行处理.由于受影响对象的集合远小于原数据集合,因此显著提高了算法的效率.实验结果验证了IncSNN的有效性.