针对弱标记的多标记数据集成学习分类方法

提出一种针对弱标记的多标记数据集成学习分类方法,它通过采用基于相似性成对约束投影的方法来处理数据,更好地利用了弱标记样本的特征,从而提高了分类性能。     

基于贝叶斯核主成分分析的远距离地形标记方法

由于非结构化室外场景外观特征分布存在动态不确定性以及映射偏移特性,因此在室外移动机器人自主导航的过程中采用预确定外观特征并不能非常有效地进行地形标记.为了解决此问题,提出了基于贝叶斯核主成分分析(BKPCA)的远距离地形标记方法.该方法融合了基于贝叶斯公式的聚类中心后验概率,且采用自定义的核函数,实现了原始特征数据结构在低维空间上的保持,能够提取出适合当前场景地形标记的外观特征.实验结果表明,BKPCA模型有效地提高了远距离地形标记的精度.     

二代PAMAM树型高分子的荧光现象及其荧光标记应用

首次发现不含荧光团的二代poly(amido amine) (PAMAM) 树型高分子的荧光现象,研究结果表明在无荧光基团的PAMAM树型高分子中,胺类官能团是产生荧光的关键.不同酸度条件下,生成荧光中心的速度不同,而且荧光的稳定性也不相同.同时发现当反复变换酸碱性时PAMAM树型高分子的荧光强度逐渐变弱.由于低代PAMAM树型高分子的良好生物相容性和低廉价格,其有可能成为新型生物荧光标记物.     

DTPA-c-myc反义核酸的合成及其113Inm标记

合成了DTPA-c-myc反义核酸,并对其进行了^113In^m标记;考察了标记物^113In^m-DTPA-c-myc反义核酸在生理盐水和牛血清中的稳定性和对平滑肌细胞增殖的影响.标记结果显示,在最佳标记条件下标记率为35%～40%,标记物纯化后放化纯度＞90%.^113In^m-DTPA-c-myc反义核酸在生理盐水中48 h放化纯度＞94.0%,在血清中48 h放化纯度仅为76.1%.细胞增殖结果显示：^113In^m-DTPA-c-myc反义核酸浓度达到10 μmol/L（92.5 GBq/L）时抑制率达到最大,^113In^m-DTPA-c-myc反义核酸（放射性反义治疗组）和反义核酸（反义治疗组）、^^113In^mCl3溶液（放射性治疗组）、不加核酸或^113In^mCl3溶液 （对照组）和c-myc正义核酸（正义治疗组）对平滑肌细胞增殖的抑制率分别为84.5%、69.3%、20.6%、15.2%、0,放射性反义治疗组与反义治疗组、放射性治疗组、对照组相比有显著性差异（P＜0.05、P＜0.01、P＜0.01）,反义治疗组和正义治疗组相比也有显著性差异（P＜0.01）.这说明合成的 ^113In^m-DTPA-c-myc反义核酸在体外可有效抑制猪血管平滑肌细胞增殖.     

4个圈不交并图优美性的一些结果

讨论了4个圈不交并图3C4k∪Cn的优美性，给出了其为优美图的必要条件，并用构造性的方法给出了3C4k∪C4k 3,3C4k∪C4k 4,3C8k∪C8k-1的优美标号，证明了它们是优美的。     

153Sm-葡庚糖酸钠的制备

研究了制备条件对153Sm标记GH的影响及标记物的体外稳定性,建立了有效的153Sm标记葡萄糖酸钠(GH)方法。结果表明:用通氮敞开体系、沸水浴加热的标记方法,反应时间不低于30min,GH浓度不低于2.4×10-2mol/L时,可获得标记率大于98%的153Sm-GH;用高比活度153Sm(～4.5TBq/g(Sm))标记,其比活度可达14GBq/g(GH)。该标记物在室温下具有较好的稳定性,放置40h内,其放化纯度>96%。     

Object-based image labeling through learning by example and multi-level segmentation

We propose a method for automatic extraction and labeling of semantically meaningful image objects using “learning by example” and threshold-free multi-level image segmentation. The proposed method scans through images, each of which is pre-segmented into a hierarchical uniformity tree, to seek and label objects that are similar to an example object presented by the user. By representing images with stacks of multi-level segmentation maps, objects can be extracted in the segmentation map level with adequate detail. Experiments have shown that the proposed multi-level image segmentation results in significant reduction in computation complexity for object extraction and labeling (compared to a single fine-level segmentation) by avoiding unnecessary tests of combinations in finer levels. The multi-level segmentation-based approach also achieves better accuracy in detection and labeling of small objects.     

最少时间最小费用路问题的修改Dijkstra算法

针对同时带有顶点权和弧权的运输网络的最少时间最小费用路问题,首先将该网络转化为一般的只带弧权的运输网络,然后设计了求解该类问题的修改的“带前点标号的Dijkstra算法”,最后给出在物资公路运输中的一个实例。     

Application of N-succinimidyl 4-[(18)~F](fluoromethyl) benzoate to protein labeling

N-succinimidyl 4-[18F](fluoromethyl) benzoate for protein labeling was prepared (57%, EOB) in about 30min. Reaction conditions of S18FMB with IgG including pH of solutions, protein concentration, reaction temperature and time were studied. The optimal labeling conditions were: 0.2mg/mL IgG, pH = 7.8-8.5, 25℃, and reaction time 5min.Under these conditions the yield was about 80%. The 18F-labeled protein was purified by size exclusion chromatography.     

自然语言理解与智能检索

智能信息处理是中文信息处理中的重要课题,尤以智能检索和信息获取为重要.而自然语言处理和理解技术是智能信息处理的核心.本文讨论了自然语言理解应用于智能检索和信息获取的若干问题,阐述了标注!完善基于词典的知识库的处理手段.