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1.
从土样中分离出34株脂肪酶产生菌,在维多利亚蓝培养基上初筛出透明圈与菌落直径比值较大的6株菌,复筛出产脂肪酶活性较高的菌株FM-1,其所产脂肪酶主要为胞内酶,产脂肪酶活力为132 U/g cell。通过反复的驯化培养方式将菌株FM-1驯化成耐甲醇的优良菌株。在甲醇质量浓度为11 mg/L的培养基中驯化后的脂肪酶相对活力为35%,而出发菌株在此环境中不能生长。 相似文献
2.
介绍了基于RP2040和机器学习开发的一款可以实现手势控制的魔棒工具,以实现微控制器和机器学习的结合.讲解了魔棒工具开发过程中关键技术的实现,包括魔棒工具的组成、微控制器对数据的处理和采集、深度学习模型的构建与训练、模型的转换与部署、以及基于魔棒工具实现的贪吃蛇游戏. 相似文献
3.
口语语料库的建设是口语研究的基础工作,该文选择具有代表性的交谈式谈话节目《锵锵三人行》和对谈式谈话节目《鲁豫有约》作为语料,建立了一个小型的谈话节目语料库,并构建了包含五大类16小类的会话结构标注体系,对语料进行了会话结构的标注。统计得到打断结构309例,插入结构141例,重复结构111例,问答结构653/589例,阻碍—修正结构51/21例,反映了会话结构在数量上的不均衡分布,节目的形式、性质以及交际任务是会话结构分布的主要影响因素。会话结构组合具有模式性,该文使用Trigram方法对其组合情况进行了分析,发现语料中的高频组合是问答毗邻对,此外有大量的非毗邻性组合。会话结构组合模式不但反映出谈话节目的风格特点,还有助于分析会话中的功能性模块、会话策略的形成,进而更加深入地了解会话的运作机制。 相似文献
4.
该文在已有关于“频级”“频序”研究的基础上,结合两种不同类型的语料,采用词汇计量分析方法,考察词语的“序差”所具有的分布特点。该研究发现,对于两种文本的共有词集,词的序差呈对称分布,且集中分布于中位数附近,存在离群值序差。这一特点在序差图上表现为“中段平直,双尾翘曲”的“双尾分布”形态。根据词语序差的分布规律,可以将文本共有词划分为“中段”“下尾”“上尾”三个层次。“中段”词语反映两个文本的共性特征,“下尾”及“上尾”词语反映两个文本的差异性特征,这些特征具有反映文本的主题内容和文体风格的语言学意义。 相似文献
5.
中文数据库自然语言查询系统Nchiql设计与实现 总被引:15,自引:0,他引:15
中文数据库自然语言查询的研究有两个基本目标,首先解决NLIDB面临的可移植性和可用性的问题,其次提出适合中文自然语言查询处理的特有方法,为此开了了中文数据库自然语言查询系统NChiql,从总体设计的角度,介绍了NChiql中的可移植性体系结构、中文自然语言查询分析、基于数据库语言的自然语言查询分析与转换和智能界面管理等内容,实验表明,该系统具有良好的可用性及高效和鲁棒的语言分析器。 相似文献
6.
Peer-to-Peer数据共享研究 总被引:9,自引:1,他引:9
最近一段时间,由于许多Peer-to-Peer(简写为P2P)系统例如Napster、Freenet和Gnutella等的成功应用,P2P数据共享问题成为国际上应用领域和研究领域内的热点。在数据管理领域内的国际会议和杂志上也可以纷纷见到这方面的文章,分别从体系结构、数据表示、数据检索、资源管理和安全与法律等方面着手研究在P2P的环境下进行数据共享的问题。由于Peer-to-Beer自身开放性和松散性的特点,导致了P2P系统在很多方面都需要进行进一步的深入研究。在本文中,我们将对P2P数据管理领域内目前的研究现状作一个综述。 相似文献
7.
8.
语音在受到加性噪声污染时,不同部分受噪声污染的程度存在差异,保留受污染严重的语音将会对说话人确认系统产生负面影响,笔者提出了一种基于归一化自相关的鲁棒性语音筛选方法.通过归一化自相关舍弃受污染严重的语音.实验表明,通过归一化自相关舍掉受污染严重的语音,能提高噪声环境下的说话人确认性能. 相似文献
9.
支持What-if分析的OLAP系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
数据仓库和OLAP是决策支持系统的重要组成部分.What-if分析是基于历史数据,对假设场景进行分析的重要手段,它可以为决策者提供重要的预测信息,是一种非常重要的决策支持分析过程.文中分析了what-if分析的研究现状,从不同的角度对what-if分析进行了分类.将其分为基于规则的what-if分析、基于delta表的差分数据存储与合并机制的what-if分析和基于CUBE增量维护方法的what-if分析三类,分析了各种实现方法的优点以及适用范围.给出了基于内存数据库的delta表模式的what-if分析算法和一种新的CUBE维护算法.最后对基于what-if分析的OLAP系统的未来研究方向进行了展望. 相似文献
10.
1.引言数据仓库作为支持OLAP应用的系统,它所面对的数据往往都具有很大的规模。如何快速地得到查询结果,一直是人们研究的一个重要方向。在已有的研究中,已经相继提出了使用实体化视图和各种有效的索引技术来提高查询响应性能。使用实体化视图是通过数据的冗余存储,对于常用的聚集数据进行预计算,使用预计算结果响应用户查询。而索引技术也主要是应用在存储层上的,如在文[4]中提到在存储层中使用bitmap索引提取相关数据的方法。而在查询处理逻辑层次上的优化技术目前研究得还比较少。在文[3]中提到了使用缓存技术,减少磁盘I/O及通信代价,提高查询效率的方法,这个 相似文献