tcga数据库作用和地位(tcga数据库是什么)

具有傅立叶特征的物理信息神经网络对非均匀介质的辐射传输作用我们发现典型的机器学习方法很难应用于辐射传输，因为以模拟问题创建训练数据会产生巨大的计算成本。物理信息神经网络是一种 ML 方法，它使用控制方程的残差作为损失函数来训练神经网络，这允许在没有数据的情况下训练 PiNN，PiNN也在问题的相空间体积内采样点上进行训练。这意味着它们不需要在网格上进行评估，与求解离散化的线性玻尔兹曼输运方程方面相比具有明显的优势，并且在一系列一维辐射传输问题中与传统离散化技术的细网格答案相比，PiNN表现出非常好的一致性。大多数情况下PiNN的输入层由每个自相空间变量的一个神经元组成，然后是几个隐藏层，每层有大量神经元，最后是一个由一个神经元或多个中子组成的输出层，PiNN 前馈神经网络的核心是获取网络参数的机制，这与神经网络损失函数的定义直接相关。为了构建色散计算输出的数据库，在分析周期内，所有持续时间为常数的释放时间段，在单位释放条件下进行齿轮计算，这种计算是针对五种具有不同沉积特性的代表性放射性核素的每一种组合进行的，它们不会衰变，而且释放高度也不同。根据计算，对每一种计算情况构造出具有恒定输出时间间隔的空气中，活性浓度和表面沉积的矩阵输出，空气中实际的放射性浓度Ct,i,j,k,n(Bq m−3)和表面沉积Dt,i,j,n(Bq m−2)对于任何源项，都是由色散db输出的线性组合得到的，如公式Ct,i,j,k,n=fdn,t∑h∑r(Cdbr,h,t,i,j,k,m(n)Rr,h,n)以及Dt,i,j,n=fdn,t∑h∑r(Ddbr,h,t,i,j,m(n)Rr,h,n)所示。由于PINs最初是利用神经网络的自动微分功能来评估偏微分方程中发生的微分算子，从而构建与偏微分方程相关的损失函数，由此对输入层变量进行微分，在选定的相空间点建立偏微分方程的残差。我们在拉格朗日框架中重写了控制定律，因此 PiNN 现在包括两个不同的分支，一个学习低维特征曲线，另一个沿特征求解状态变量，这种方法被称为拉格朗日PiNNs，在欧拉框架中被证明优于传统的PiNNs，用于广泛的对流扩散问题。另外，为解决缺乏高精度 PiNN 方案而开发的另一种方法是在 PiNN 之外添加鉴别器网络，在这种被称为竞争性 PiNN 的对抗方法中，鉴别器用来预测 PiNN 所犯的错误。其中，PINN需要一种计算考虑偏微分方程残差的方法，为此，PiNN利用自动微分来计算偏微分方程表达中的偏导数，自动微分也用于传统数据驱动的前馈网络训练，使用的特定自动微分类型是反向累积，它由两个步骤组成，正向传递和反向传播，在评估 PiNN 的前向传递时，还必须保存输入的值，保存所有相关值后，就可以执行反向传播阶段。但是，为了减少一些特别明显的错误，我们考虑了问题不同区域中的错误引起的相对影响，例如，光学厚度区域对损耗的贡献大约是光学薄区域中相同误差的50倍，为了抵消这一点，我们在光学薄区域进行更多的采样，因此残差能够以相同的速率减少。可以说这用神经网络表示的问题中比较困难的问题之一，因为域右侧存在很大的空隙，在这个问题中，从空隙区域开始的角度方向应该在进入域左侧的源区域之前长时间保持为零，由于空隙区域中没有源或吸收器，因此该空隙区域中的残余仅由流项给出，训练误差在进入域左侧的吸收器和源区域之前从右向下游传播。除此之外，由于该区域的源和吸收器导致域左侧的误差不为零，所以在神经网络的训练残差中，空区域中的流误差几乎被忽略，这导致域空隙部分中的中子通量不佳，这个问题再次证明，与细网状FD解决方案相比，我们的PiNN实现具有傅里叶特征，包裹在SI中，具有非常好的一致性。结论：在本文中，我们描述并使用了PiNNs来求解辐射传输方，PiNN 是一种神经网络，它使用控制方程的残差进行训练，而无需预先生成的训练数据，我们将PiNN应用于异构一维板中的传递问题，标准的SI技术围绕着PiNN的训练，我们观察到PiNN在异构问题中会产生较差的解决方案，并且我们展示了傅里叶特征和改进的点采样方法如何在这些问题中产生更好的PiNN性能。傅里叶特征通常提高了异构问题的PiNN精度，采样方法进一步提高了材料界面和材料属性非常不同的问题的性能。参考文献：【1】西蒙尼《工程师机器学习简介》【2】林霍尔姆，《机器学习：工程师和科学家的第一门课程》【3】坦西克《傅里叶特征让网络学习低维域中的高频函数》【4】刘易斯《中子输运的计算方法》#tcga数据库简介#

论如何制作一款基于网络评论的美食推荐系统？一、前言近几年，随着人们的生活质量逐渐提高，消费者对于美食的要求也越来越高，不但口味得到满足，服务和价格也要符合顾客的期望与要求。尽管现在的互联网已经非常普及了，但是要想迅速、准确地在网上了解一家餐馆还是很难的。而本文就算根据对食品的即时需求，设计了一种以网上点评为基础的食品推荐系统，为各个餐厅提供简介和点评。这样，即使是在一个不熟悉的地方，也能很好的防止“踩雷”。二、系统设计本研究所研制的系统主要功能有：网页检索机器人、多文本自动摘要技术（MDS）、云计算技术等。该机器人利用百度等搜索引擎搜索网页的相关信息，在不同的页面中寻找相关的食物评论，并提取出相应的爬行数据，并进行分析，将相关的信息保存为博客 Corpus。最后，使用多文字的自动摘要技术，从 Corpus网站上提取美食的评论，并制作成摘要，供使用者参考，使用者可以透过本系统的界面查询，整个系统的处理过程如下。三、网页内容撷取机器人网页内容撷取机器人主要包括模糊搜寻机制、网页爬虫（HTML Crawler）、网页解析器（HTML Parser)，以下分述了各个功能描述。Fuzzy搜索机制：模糊搜索机制提供了模糊操作和判定，并建立了与搜索有关的关键字字库，最后通过百度的搜索来主动搜索。网页爬虫：网页爬虫将百度搜索后的结果（如各页面的内容）进行搜索，跟踪相关链接页面并暂时保存 HTML内容。网页解析器：对冲 Web爬行器获取的网页进行 HTML标记解析，获取关键信息，并能有效地消除特定字符（例如单引号和双引号），避免数据库隐藏攻击，从而实现对多个文本的自动摘要的推理。特征选择：主要采用两个特性：主语单词和注释单词，来计算单词和单词。数据预处理：是对网页内容提取机器人所处理的 HTML进行提取，然后按顺序定义文档号和声明号，以便计算每个语句的权重和汇总。重分类程序：其关键是对声明和声明的相似性进行再计算，并且设置设定用于筛选的阈值，提取重要的并且相互之间的相似性不会过高的语句，会根据设置的压缩比，抽取出来。输出概要：根据数据，从重新排序器中抽取的语句的次序“理”的论文编号、声明（“主题）编号和原始文本启动注释文件的映射，获得多注释的自动总结并将最终的成果输出，供用户快速阅读。四、多文本自动摘要技术采用多文字摘要技术，可以对每一家美食网站的点评进行即时总结，降低信息的消耗，并抽取关键的评论，让用户能快速浏览到曾经吃过这家餐馆或美食消费者的观点与经验。多文字自动摘要技术主要是参照 MEAD组件进行系统实践，将与网页 Corpus有关的食物评价输入到自动摘要模块中，因为大量的数据需要高效、快捷的并行操作，所以该模块被应用到 Hadoop平台上，并且使用 MapReduce进行操作，该方法包括：预处理、特征选择、分类、分类、再排序、输出摘要等。五、云计算技术云计算技术中的 Web内容非常复杂，在对 Web数据进行分析时，会产生大量的数据和数据。基于执行效率的考量，本文将在 Hadoop平台上进行并行处理，并在 Hadoop平台上进行操作，对每一条评论的句子进行单独的处理，以便迅速计算出每条语句的得分，并获取最关键的语句，以便为用户提供决策依据。六、系统实施此项研究所设计的系统，可供普通大众使用，用户可透过手机连接，并可向各餐厅提供简介及点评。用户可以看到各个餐厅的简介、美食的评价。本研究透过网页内容收集机器人，收集有关美食评语，并利用多文字摘要技术，为消费者的饮食决策提供参考。七、结论综上所述笔者认为：本文针对消费者在餐厅的选择需求，开发了一套以美食为基础的系统。并运用人工智能与资讯搜索技术，由“传媒”转向“智媒”。收集并统计有关饭店资讯的建议结合饭店简介与评论，让使用者迅速了解这家餐馆，并判断其是否适合做为就餐场所。将来可以把这个系统模式运用到各个行业，比如旅游行业的评论摘要和推荐信息。参考文献：Hui-Fei Lin，Chi-Hua Chen，J.M. An Intelligent Embedded Marketing Service System Based on TV Apps： Design and Implementation through Product Placement in Idol Dramas [J]. Expert Systems with Applications，2013（10）： 4127-4136.#tcga数据库简介#

铁电聚合物高效调控三元Ⅲ-Ⅴ族纳米线人造突触研究背景目前，人工智能、大数据、全球网络集成和物联网的大量使用都在不断挑战冯诺依曼经典计算机体系结构的性能极限。因此，迫切需要针对海量非结构化数据实现更高效、低运算功耗的处理方案，以支撑未来的技术革命。一般来说，人脑是自然界最复杂的结构之一，可以同时高速、超低功耗地处理和存储大量数据。受人脑启发，基于人工神经网络架构的神经拟态计算技术被研究者们提出并迅速发展。由于突触连接权重的可变性，人工突触在处理非结构化数据时通常具有更高的精度和更强的鲁棒性。然而，这些系统在计算过程中不可避免地会产生大量冗余数据。其中，高功耗逐渐成为最大的问题之一，阻碍了神经拟态计算技术的进一步发展。因此，制造具有超低功耗和简单方法的人工突触装置具有重要意义。成果简介近日，香港城市大学材料科学与工程系Johnny Ho (何颂贤）教授课题组联合中南大学孙佳教授课题组（共同通讯），在《Nano Energy》上发表题为“Ferroelectric P(VDF-TrFE) wrapped InGaAs nanowires for ultralow-power artificial synapses”的研究工作。工作中采用三元Ⅲ-Ⅴ族纳米线（InGaAs）作为沟道材料，利用顶端覆盖铁电功能层 (P(VDF-TrFE)) 调控器件的电学性能。由于在相同电压下，不同厚度的P(VDF-TrFE)产生的铁电极化强度不同，通过选择不同厚度的铁电层薄膜，生物神经的多种功能被成功模拟。结合一维InGaAs纳米线的优势，包括高载流子迁移率，高比表面积等，顶端覆盖的P(VDF-TrFE)能更加高效地调控突触器件的性能并忽略漏电流的不利影响，亚飞焦的超低功耗（一个神经脉冲）也得以成功实现。同时，由于Ⅲ-Ⅴ族纳米线独特的光电响应，负光电导也被引入并实现了长程抑制功能（LTD）。相比于持续电脉冲实现LTD功能，利用连续可见光（450 nm）脉冲实现LTD功能，其产生权重变化的非线性程度更低，有利于更高效地实现器件的学习功能。不仅如此，电脉冲和红外波段的光脉冲作为协同光电刺激，成功实现了巴甫洛夫条件反射。图文导读图1. (a) CVD合成InGaAs纳米线示意图。(b) InGaAs纳米线的TEM和HRTEM图像。(c) 器件的结构示意图。(d) 双脉冲易化的器件功耗。图2. (a-d) 不同厚度的P(VDF-TrFE)对器件性能的调控。(e-f)具有两种不同厚度的铁电功能层（140 nm和171 nm）器件在不同VG扫描范围下的转移特性曲线。(g-h)不同厚度的P(VDF-TrFE)对器件电导和回滞调控的统计数据。图3. (a-c)分别采用电脉冲和电脉冲/光脉冲对不同器件实现LTP(长程增强)和LTD。(d-f) 对应器件的非线性值(NL)计算。(g)基于MNIST数据库的监督学习结果。(h) SLP HNNs (single layer perceptron hardware neural networks) 的示意图。(i)针对对应器件LTP/LTD数据的训练过程。图4. 利用红外光脉冲和电脉冲的光电协同，实现巴普洛夫条件反射的模拟。论文链接：网页链接

本书对统称为NoSQL的分布式非关系型数据库原理和使用方法进行介绍。第一章，首先介绍NoSQL数据库的起源背景和设计理念，以及相关技术概念。其次介绍了大数据技术体系，以及NoSQL在该技术体系的地位和作用。第二章首先回顾关系型数据库的主要机制，以及NoSQL数据库的常见技术原理，以及NoSQL的常见存储模式。第三章对Hadoop工具进行介绍，重点介绍HDFS的技术原理和基本使用方法。第四章介绍HBase的基本架构、基本使用方法和编程方法。第五章介绍HBase中核心技术原理，包括水平分区机制、数据写入机制、列族与合并机制等。对HBase中的管理方法、深入使用方法进行简介。以及对HBase的第三方插件与工具进行介绍。第六章介绍Cassandra的基本原理和使用方法。首先介绍AmazonDynamo的相关原理，其次介绍Cassandra的安装配置与CQL语言。第七章介绍MongoDB为代表的文档型数据库的原理和基本使用方法。第八章介绍其他一些知名的NoSQL数据库技术与工具。

淮南师范学院学报复合影响因子：0.245,扩刊版影响因子：0.282,第一批认定学术期刊,在读硕士独作可发,《淮南师范学院学报》来稿须知《淮南师范学院学报》系淮南师范学院主办的一种综合性学术理论刊物（刊号ISSN 1009-9530；CN34-1231/Z），1983年创刊，双月刊，面向国内外公开发行。社会科学常设栏目：政治学·法学、经济学·管理学、文学、语言学、历史学、高等教育、教育·教学、艺术学等；自然科学常设栏目：数学、物理、化学、生命科学、计算机、机械·工程、环境·地理、心理学、体育学；另外设有“淮河文化研究”及“沿淮绿色发展研究”等特色栏目。欢迎上述栏目校内外专家学者投稿。来稿要求及注意事项：1.主管部门：安徽省教育厅主办单位：淮南师范学院编辑部：《淮南师范学院学报》编辑部。2.本刊对所发稿件享有版权，并有（1）汇编权；（2）纸型版、网络版、其他电子版的发行权、传播权和复制权。作者如果不预先特别声明，已经本刊发表视同默认对（1）（2）两项权利。3、本刊为《中国学术期刊（光盘版）》、《万方数据——数字化期刊群》和维普等数据库及中国科技论文在线等数据库全文收录，凡向本刊投稿者，均视同作者同意被收录。4、来稿必须是具有创新意义的学术论文。一般稿件7200字符数左右为宜（4个标准版内），优稿11000字符数左右，原则上不超过15000总字符数。5、本刊用稿采取匿名三审制。来稿应包括题名、作者姓名、作者单位、中英文摘要与关键词、主要作者简介、正文、参考文献等。为方便匿名审稿，中英文姓名与作者单位、作者简介、联系地址、联系电话、邮箱等个人信息请集中放在文末。6、本刊执行国家有关高校学报编排规范，稿件只有符合规范才进入审稿程序：（1）题名：简明、具体、确切，概括要旨，一般不超过20个汉字，必要时可加副标题。（2）作者及其工作单位：姓名、单位均居中单列。工作单位包括单位及部门全称、所在省市名及邮政编码，单位名称与省市名之间应以逗号分隔，用圆括号括起。（3）摘要（100～200字）和关键词（3～8个）：摘要应具有独立性和自含性，勿出现本人（文）认为等字样。多个关键词之间以分号隔开。（4）基金项目：注明基金项目名称，并在圆括号内注明项目编号。（5）作者简介：包括姓名(出生年－)、性别、工作单位、职称、学位、研究方向。（6）正文标题与层次：文内标题力求简洁、明确，层次一般不超过4级。社会科学论文层次序号采用一、（一）、1、（1）；自然科学论文各层次标题一律用阿拉伯数字连续编号，如“1”，“1.1”，“1.1.1”等。文中插图应比例适当、清楚美观，标明图序与图名；表格应结构简洁，采用“三线表”，必要时可添加辅助线，要有表序与表名。（7）参考文献和注释：所有注释和参考文献均按正文中出现顺序列于文末，同一参考文献序号统一。参考文献一律在文中实引，用数字加方括号上标（如[1]、[2]等），著作类文中上标页码，论文请在文末注明刊期、起止页码，报纸注明年月日与版面。注释指对文内某一特定内容的解释和补充说明，用数字加圆圈标注（如①、②……）。（8）本刊只接收WORD格式的电子投稿，请在本刊网站上进入投稿系统后上传原稿与盲审稿，盲审稿必须不含有任何个人信息。7、本刊一般稿件处理周期为1个月。在此期间，请勿一稿多投，优稿优先处理与反馈。逾期未收到本刊通知者，作者可自行处理。本刊编辑部有权对录用稿件作文字技术性处理，如不同意，请在投稿时事先声明。论文如被转载、摘录或获省级以上科研成果奖励，敬请告知学报编辑部。8、“淮河文化研究” “沿淮绿色发展研究”等栏目是本刊服务地方文化、经济发展的特色栏目，此类栏目的学术论文优先处理。#好平台好讲师#

解剖学报核心期刊 CA JST CSCD WJCI· 基本信息·主办单位：中国解剖学会·出版周期：双月·ISSN：0529-1356··CN：11-2228/R·出版地：北京市·语种：中文;·开本：大16开·创刊时间：1953·· 出版信息·专辑名称： 医药卫生科技·专题名称： 基础医学·出版文献量：6428篇··总下载次数： 571314次·总被引次数： 32305次·· 评价信息·(2021)复合影响因子：0.771·(2021)综合影响因子：0.638·该刊被以下数据库收录：··CA 化学文摘(美)(2020)·JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2018)·CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(2021-2022年度)·WJCI 科技期刊世界影响力指数报告（2021）来源期刊·北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊：·1992年(第一版),1996年(第二版),2000年版,2004年版,2008年版,2011年版,2014年版,2017年版,2020年版·期刊荣誉：·中科双百期刊;第二届全国优秀科技期刊;·解剖学报杂志简介本站主要从事期刊订阅及增值电信业务中的信息服务业务（互联网信息服务），并非《解剖学报》官方网站。办理其他业务请联系杂志社《解剖学报》杂志，于1953年经国家新闻出版总署批准正式创刊，CN:11-2228/R，本刊在国内外有广泛的覆盖面，题材新颖，信息量大、时效性强的特点，其中主要栏目有：人类学、医学教育、技术方法、综述等。杂志栏目设置神经生物学编委会与编辑部细胞和分子生物学肿瘤生物学解剖学组织学胚胎学发育生物学人类学医学教育技术方法综述杂志荣誉· 维普收录(中)· 国家图书馆馆藏· CA 化学文摘(美)· 知网收录(中)· 万方收录(中)· 文摘与引文数据库· CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版)· 上海图书馆馆藏· 北大期刊(中国人文社会科学期刊)· JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)· 医学文摘· Pж(AJ) 文摘杂志(俄)· 北大图书馆收录期刊· 中国期刊方阵双百期刊· 中科双百期刊· 中国优秀期刊遴选数据库· 中国期刊全文数据库（CJFD）· 全国优秀科技期刊· 中国科技期刊优秀期刊· 中国学术期刊（光盘版）全文收录期刊解剖学报杂志特色(1)除非作者另有声名，本刊对稿件有权修改。(2)参考文献是作者写作论文时所引用、参考的文献目录。参考文献应按正文中先后次序集中列于文末，用带方括号的阿拉伯数序号标注。(3)稿件题名一般不超过20字。(4)摘要应着重反映新内容和作者特别强调的观点。不要使用“本文”、“作者”等做为主语。(5)为便于联系，来稿务请注明作者真实姓名、职务职称、单位名称、通讯地址、电话以及E-mail地址。

数据建模指的是对现实世界各类数据的抽象组织，确定数据库需管辖的范围、数据的组织形式等直到转化成现实的数据库。而数据模型是构建应用系统的核心，是尽可能精准地表示业务运转的概念性框架。本书通过平实的语言，对数据模型及建模过程进行了深入浅出的介绍。全书内容分为5个部分，对数据建模简介、数据模型要素，概念、逻辑和物理数据模型、数据模型质量以及数据建模的进阶内容等方面进行讲解，全面细致地为读者解答与数据建模相关的知识点和疑问。除此之外，本书的zui后还对各类专业术语进行了细致的解释，方便读者参考。本书是一本经典的数据建模指南，非常适合对数据建模感兴趣的读者以及从事数据科学等相关工作的专业人士参考阅读。

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