你所不知道的记忆天才

正加里·卡斯帕罗夫 / 俄罗斯有些人天生就拥有超强的记忆天赋,他们拥有自己的思维殿堂,能够按照自己的方式来记事情,可以在大脑里储存惊人的信息。下面,就是你所不知道的记忆天才们,瞻仰吧!     

生物遗传信息的传输模型及分析

本文利用信息理论,通过对生物蛋白质的合成及其氨基酸分布的分析,建立了一种遗传信息传输信道的数学模型,计算出信道容量最大时碱基的分布及所合成的氨基酸的分布情况,并且给出了一个生物进化的指标。     

2014格式化ing

12月,我们再次站在回顾与期许的临界点上,对于即将过去的2014,带着不尽相同的复杂情绪。为年初制定却未完成的工作计划懊恼;对着体检报告后悔又没有抽出时间锻炼;抱怨被应酬排满日程没机会陪陪家人......也许,复杂的并不仅仅是情绪而是生活本身。微信微博中海量信息涌来,让多数人成为信息的傀儡,大块的时间被碎片化,失去了专注做一件事情的能力;在这个物质极其丰富的时代,我们成了“旧的未去,新的又来”消费主义践行者,为物所困,混乱不堪。     

带有污染协变量和辅助生存信息的Cox模型的改进估计方法研究

在流行病学、生物医学和临床试验等领域的研究中, Cox模型是最受欢迎的半参数回归模型之一.在建模过程中,观测到的协变量通常是被污染的,污染因子可测,但是污染函数未知,直接使用被污染的协变量进行参数估计,可能会造成错误的统计推断.研究者往往发现疾病治疗的最佳时刻点,如果忽略这些辅助生存信息,可能导致估计效率的降低.本文研究带有污染协变量和辅助生存信息的Cox模型的一种改进估计,通过核平滑方法校准受污染的协变量,并通过分组提取辅助生存信息用于参数估计,然后使用广义矩估计方法解决超维方程组求解的问题.模拟分析和实证研究结果表明:基于协变量校准后的Cox模型的广义矩估计方法比偏似然估计方法、协变量未调整的Cox模型的广义矩估计方法的效果更好.     

带相依辅助信息的分位数自回归模型的经验似然估计

分位数自回归模型作为一类常用的变系数时间序列模型,在理论研究和实际问题中都有广泛的应用.考虑到这类模型具有自回归的结构属性,数据采集过程中产生的额外信息,以相依辅助信息函数的形式被引入到模型系数的估计中来.该文应用经验似然方法得到了模型系数的估计量,得到了模型系数的估计量,并论证了其渐近正态性.基于渐近正态性的理论结果,进一步讨论了模型系数线性约束性问题的Wald检验统计量的渐近性质.数值模拟和实例数据分析的结果均表明,利用经验似然估计处理带相依辅助信息函数的方法较传统的分位数回归估计更有效.因而,一般常系数线性分位数回归模型在独立假设下的结果,被推广至具有相依结构的一类变系数模型中去.     

基于Beta-Binomial的膨胀分布推广及置信区间构造

膨胀分布的推广及参数估计一直是计数数据分析的热点问题.第一,对0膨胀和0-1膨胀分布进行推广,构建0膨胀Beta-Binomial分布和0-1膨胀Beta-Binomial分布;第二,基于极大似然估计法对参数进行点估计,并采用不动点迭代修正EM算法中的M步,使EM算法更适用于这两类分布参数的估计;第三,对参数进行区间估...     

基于小波分析的马铃薯地上生物量估算

地上生物量(AGB)是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要.由于传统植被指数(VIs)估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换(DWT)的影像小波分解(IWD)技术提取的高频信息和连续小波转换(CWT)技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+C...     

带有信息的区间删失数据下AFT模型的参数估计

在生存分析研究中,多数文章假定感兴趣的失效时间和删失时间是独立的,但这一假设在实际情况中未必合理。如果忽略失效时间与删失时间的相依性,可能会导致错误的结论。所以本文考虑在带有信息的K型区间删失数据下,采用基于两步估计的极大似然估计方法对误差项服从标准正态分布的加速失效时间模型(accelerated failure time model,AFT)进行参数估计。同时还进行了数值模拟以验证提出方法的有效性。最后,应用所提出的方法分析艾滋病的临床试验数据。     

刺激响应型AIE水凝胶研究进展

刺激响应水凝胶可以对环境的微小变化产生较大的物理化学变化,在药物传递、生物分离、生物传感器和组织工程等领域具有广泛的应用。但受聚集导致荧光猝灭(ACQ)效应的影响,其在发光相关领域的应用受到限制,聚集诱导发光(AIE)概念的提出解决了这一难题。将AIE分子引入水凝胶体系,获得刺激响应型AIE水凝胶,在生物医学、信息防伪、3D水凝胶驱动器以及软体机器人的开发等多个高科技领域崭露头角。本文将近年来报道的刺激响应型AIE水凝胶按刺激因素分为物理因素(温度和光)、化学因素(pH、溶剂和离子)和生物因素(酶)三大类,分别阐述了水凝胶的制备、响应机理及潜在应用,并针对刺激响应型AIE水凝胶面临的问题和挑战进行了展望。