摘要：本文使用C语言为软件开发平台,以二维坐标系中的斜角坐标系中心组合图形为例,设计程序并为开发专题地图量化信息可视化创造一定的前提条件。本文集中介绍了量化图形的数学基础、量化图形可视化变量与算法设计、设计流程以及设计的具体过程,并对结果进行分析,阐述开发专题地图量化信息可视化的必要性和实用性,并为使用面向对象的开发软件VC++提供一定的前提条件。

摘要：属性网络表示学习的目的是在保证网络中节点性质的前提下,结合结构和属性信息学习节点的低维稠密向量表示。目前属性网络表示学习方法忽略了网络中属性信息的学习,且这些方法中的属性信息与网络拓扑结构的交互性不足,不能高效融合网络结构和属性信息。针对以上问题,提出一种双路自编码器的属性网络表示学习(DENRL)算法。首先,通过多跳注意力机制捕获节点的高阶邻域信息;其次,设计低通拉普拉斯滤波器去除高频信号,并迭代获取重要邻居节点的属性信息;最后,构建自适应融合模块,通过结构和属性信息的一致性及差异性约束来增加对重要信息的获取,并通过监督两个自编码器的联合重构损失函数训练编码器。在Cora、Citeseer、Pubmed和Wiki数据集上的实验结果表明,与DeepWalk、ANRL(Attributed Network Representation Learning)等算法相比,DENRL算法在3个引文网络数据集上聚类准确率最高、算法运行时间最少,在Cora数据集上聚类准确率为0.775和运行时间为0.460 2 s;且DENRL算法在Cora和Citeseer数据集上链路预测精确率最高,分别达到了0.961和0.970。可见,属性与结构信息的融合及交互学习可以获得更强的节点表示能力。

摘要：引入量化图形中种类最为丰富的斜角坐标系图,作为专题地图的主题图形,用于统计地图制作,拓展了专题地图量化信息可视化的表示方法。重点介绍了基于斜角坐标系图的专题地图量化信息可视化应用程序开发的设计思想,通过分析斜角坐标系图形的构图特点和可视化变量,抽象出了一个基础菱形。基于MapInfo软件中的Map-Basic宏语言,设计了斜角坐标系量化图形基础菱形的标准过程,通过调用基础菱形的标准过程,可以实现单坐标系图形和组合图形的绘制。作者借助MapBasic的工程文件连接各个应用程序模块,开发出了以单坐标系、双坐标系和中心组合图形模块为中心的专题地图量化信息可视化应用程序,并实现了量化图形自动排序、手工排序、图形整体移动等功能。最后以河北省1990、1995、1998年第一、二、三产业产值的实际数据,绘制了以三坐标系中心组合图形为主题图形的专题地图,对引入的斜角坐标系量化图形进行应用效果的实例验证。

摘要：对河北省新城疫分离株HeB0 2的生物学特性进行了鉴定 ,根据国外已发表的新城疫病毒F基因序列 ,设计了一对引物并以RT PCR特异性扩增出HeB0 2分离株的F基因 ,基因产物大小为 1 63kb ,与设计相符 ,对其进行序列测定后 ,与其它标准毒株F48E9、LaSota和Clone30的F基因进行同源性比较 ,结果表明 ,HeB0 2株与国内标准强毒株F48E9及目前广泛应用的弱毒疫苗LaSota和Clone30的F基因核苷酸序列的同源性分别为 88 1 %、84 9%和 83 8%,由此可以看出HeB0 2分离株与标准毒株和疫苗株在F基因上发生了变异。

摘要：为有效抵御相空间重构和参数估计方法的攻击,提出了一种变参数,非耦合的混沌同步方法。

摘要：选取大学生为被试,采用两因素混合实验设计,以预期按键反应作为知觉运动学习任务。在运动学习任务中,设置了集中练习和分散练习两种练习方式以及三个练习-测试组块。通过分析不同练习方式和练习-测试组块对练习成绩、测试成绩以及元认知监测的影响,考察运动知觉学习的背景干扰效应、练习伴随低估效应以及元认知监测的依据。结果发现:(1)缩短练习与测试之间的时间间隔,经典的背景干扰效应没有出现;(2)在知觉运动学习的多组块练习过程中,元认知监测准确性没有出现练习伴随低估效应;(3)集中练习组更多地以当前的练习成绩作为依据进行预测,从而导致了对预测的高估。