摘要：针对蛋白质溶解性预测中长序列计算复杂度高以及传统模型忽略数据间差异性等问题,提出一种多输入深度学习模型FESOL。利用线性复杂度的注意力机制FAVOR+高效提取蛋白质长序列的特征信息;结合交叉熵和余弦相似度设计增强损失函数,使模型能够关注到不同输入数据间的差异性。在独立测试集上与多种先进的预测方法进行对比实验,其结果表明,FESOL在多个评价指标上均优于其它方法,验证了模型在蛋白溶解预测中的有效性。

摘要：长序列农田灌溉定额在水资源规划、水资源论证报告书编制、江河流域水量分配方案编制等水资源专业领域工作中有着广泛的应用。基于水量平衡原理提出长序列农田灌溉定额测算方法;结合工作实践,详细阐述长序列农田灌溉定额测算所需的基础数据、基本参数和公式,讨论基础数据采集的关键点和长序列灌溉定额计算的复杂性,提出农田灌溉定额测算程序编制的思路,并以计算分区B为例,利用降水、蒸发等数据和灌溉试验确定的基本参数,在各计算分区内应用灌溉定额测算程序,计算旱作物和水稻不同生长期的灌溉期需水量。结果显示:计算分区B多年平均综合灌溉定额(毛)为4 545 m^3/hm^2。

摘要：提出一种使用快速相关法的长序列相关算法,并使用DSPL IB库函数设计FFT系数表,实现了两个1024点实序列的线性相关运算.与直接相关法相比,这种方法容易实现,且运算速度快,有较高的应用价值.

摘要：为进一步梳理出赣东北地区的中稻灌溉制度,文章以铅山县葛仙山镇龙井水库下游灌区为例,基于水量平衡原理,结合调整的灌溉制度参数,利用降雨、蒸发等长序列资料,计算研究区的中稻灌溉用水过程,推求中稻不同生长阶段的灌溉定额。结果表明:根据长序列资料分析计算的研究区中稻灌溉定额年际变化较大,序列峰谷交替,在4500m 3/hm 2上下浮动;在保证率P=90%情况下,计算的中稻净灌溉定额为6606m 3/hm 2,设计成果满足规范要求,方法可靠,能够为研究区中稻灌溉制度设计提供参考。

摘要：针对服装流行色预测精度不高且原始数据受到冲击扰动等问题,基于中国纺织中心发布的2000—2019年春夏流行色定案中冷、暖色系所占比例,分别在长序列、宽间距序列、短序列下采用5种序列算子对原始序列进行优化,再分别与GM(1,1)模型结合,选择出预测精度最优的模型组合。结果表明,在长序列中紧邻均值生成算子和GM(1,1)模型结合预测效果较好。2019年冷、暖色系平均相对误差为0.73%,精度等级为优秀。

摘要：　　1引言　　热动力学最小自由能量方法预测RNA二级结构起始于Tinoco等人[1].1975年Pipas与Mcmahom首先进行了最小化自由能量的计算方法的研究[2],其时间复杂度为O(2n),且仅用于小于200个核苷酸的短序列.Studnicka等进一步定义了折叠RNA分子的精密的拓朴规则[3],其算法的时间复杂度为O(n5),该算法需要人为干预,对较长序列的解一般是次最优的.Nussinov首次引入动态规划算法[5],算法只考虑临近碱基的相互作用,其时间复杂度为O(n3).Zuker首次将动态规划算法用于复杂的Tinoco自由能量模型,设计了mfold算法,算法的时间复杂度为O(n3)[6].Sankoff对mfold算法的性质进行了严格的理论分析[7].……

摘要：基于注意力机制的推荐模型在进行特征提取时用到的绝对位置是一个静态且孤立的信息。为克服上述缺点,提出基于翻译结构的相对位置注意力机制推荐模型。以时序排列用户历史行为并构造相对位置表征,分别在计算注意力权重和输出中加入相对位置表征,加深注意力编码层和解码层并用平均注意力进行预处理。实验结果表明,与基于注意力机制的模型相比,所提模型更能捕获用户偏好的动态变化,挖掘更深层的信息,更适合处理长序列。

摘要：基于上海地区各气象站40年的风速统计资料,对上海地区的风速及风区特征进行了研究,认为由于统计年限较短造成各重现期风速取值偏小,提出采用用上海龙徐气象站的百年风速资料对各站40年的风速采用长序列方法进行各重现期风速进行修正,并采用修正后的风速划分了上海电网风区分布图。同时对不同重现期下不同电压等级输电线路的设计风速取值提出了建议。