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1.
2.
近年来,机器学习等人工智能技术被应用于蛋白质工程,其在蛋白质结构、功能预测、催化活性等研究中具有独特优势。在未知蛋白质结构的情况下,将蛋白质序列和功能特性与机器学习相结合,基于序列-活性关系(innovative sequence-activity relationship,ISAR)算法,将蛋白质氨基酸序列数字化,用快速傅里叶变换(fast four transform,FFT)进行预处理,再进行偏最小二乘回归建模,可在数据集较少情况下拟合得到最佳模型。通过机器学习对紫色球杆菌视紫红质(gloeobacter violaceus rhodopsin,GR)的突变体蛋白质氨基酸序列与光谱最大吸收波长进行建模,获得了最佳模型。用最佳索引LEVM760106建模得到的确定系数R2 为0.944,均方误差E为11.64。用小波变换进行的预处理,其R2 虽也约为0.944,但E大于11.64,不及FFT进行的预处理。方法较好地解决了蛋白质序列与功能特性之间的数学建模问题,在蛋白质工程中可为预测更优的突变体提供支持。 相似文献
3.
针对离轴菲涅耳数字全息图,提出基于深度学习的单幅数字全息非线性重构方法 .采用经典的菲涅耳衍射积分模拟数字全息成像以供给网络训练所需样本,利用深度卷积残差神经网络通过学习数字全息图与相关物像之间的非线性数学映射关系实现全息图的物像重构.数值模拟表明,与传统的频率滤波和四步相移技术实现菲涅耳数字全息重构相比,本文提出的方法可直接消除零级像及孪生像,无需条纹物项抽取预处理步骤,且重构的物像具有较高的质量,针对相同记录参考光下不同衍射距离所生成的测试集亦具有较强的稳健性. 相似文献
4.
裂纹前端的断裂过程区是引起岩石非线性断裂及尺寸效应的主要原因。利用数字图像相关技术对砂岩开展了三点弯曲梁实验,获得观测区域高精度的全场位移和应变数据,根据断裂韧带区域水平位移和水平应变的分布特征,结合裂尖岩石颗粒变化的微观分析,提出采用裂纹尖端水平位移波动性和水平应变突变性所得到的波动系数和水平应变突变值,确定断裂过程区形状和临界尺寸的方法。结果表明:砂岩断裂过程区的形状为不规则的狭长带状区域,断裂过程区的临界长度为11~13mm,临界宽度为1.58~2.36mm。断裂过程区区域内形变在趋向裂尖时呈指数增加,但其单位区域内的形变增量呈波动状态。该方法能够更加准确判断岩石断裂过程区的范围,有助于分析岩石的非线性断裂特性。 相似文献
6.
我们知道,作业批改是教师的日常工作.在正常教学期间,对数学老师来说更是"每日必改",有时甚至"每日几批"(上午改前一天的作业,下午改当日作业).数学教师批改很辛苦,特别是任教两个班的教师,每天批阅作业的量很大.虽然是每天都要做的手头工作,却也容易忽略研究每天"遇到"的大量素材.我们常常说要修炼教学基本功,其实把每天手头这些素材好好研究,既有助于学生的素养提升,也有利于教师基本功的精进.本文选取最近批改作业中收集到的案例和点评意见,并跟进作业批阅的相关思考,供研讨. 相似文献
7.
在EAST装置上安装了X模极化W波段多道相关反射仪,用于测量等离子体芯部密度涨落。该诊断利用低损耗(<3dB)多工器将4个不同频率(79.2GHz,85.2GHz,91.8GHz和96GHz)的微波耦合在一起,通过同一个天线发射。反射波由两个极向分离(~5cm)的天线接收,通过下变频技术实现外差测量。通过对两个极向天线接收的信号进行相关分析,获得芯部湍流垂直速度。对2018年低约束模式(L模)放电进行分析发现,在电子回旋共振加热(ECRH)等离子体中,芯部湍流垂直速度在电子逆磁漂移方向。而在注入同向中性束(co-NBI)后,芯部湍流垂直速度变为离子逆磁漂移方向。 相似文献
9.
10.
就Fe3++SCN-Fe(SCN)2+平衡而言,向该平衡体系中加入一定浓度的FeCl3溶液,通过改进浓度对化学平衡影响的实验和对实验的深入探究,借助实验的功能解决了平衡移动的方向、Fe(SCN)2+的浓度和溶液的颜色是如何变化的等问题,进而使学生对"外界条件对化学平衡的影响"有了更全面的认识。 相似文献