简介：据JamesBornholt2016年4月11日（ASPLOSⅩⅪ）报道,美国华盛顿大学科学家和微软公司电子工程师开发出的一种新技术可能能够降低储存数字数据所需的空间。这个系统利用DNA分子编码、存储和检索数字数据,能够比当前计算机文档技术上百万倍紧凑地储存信息。科学家成功地将来自4个图像文件的数字数据编码为人工合成DNA片段的核苷酸序列,

简介：美国研究人员首次成功制出以液体为纤芯的光波导管，使光可以定向无损地穿过芯片上的液体。这一光学传感技术有着广泛的应用前景，可以用于制造检测单分子的化学和生物学传感器。

简介：在文献［１］的基础上，本文将平面体温场分成了九类

简介：本文介绍药用植物图像库的建立与鉴定、检索系统。通过扫描仪将药用植物的原植物图，植物标本图，药用部位图录入计算机。经系统转换、标准化、压缩后建立图像库。并与文字库相结合。采用全屏幕中文菜单提示操作，具有对药用植物进行图像与文字的双生鉴定、检索功能，使计算机在植物分类学中得到真正的应用，为药用植物分类、分析和科研、大学提供了一个良好的工具。

简介：以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类，忽略了序列残基之间的相关性信息，而采用传统支持向量机算法作为分类算法，在解决多类问题时会出现分类盲区问题。针对这两种情况，计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数，将三类特征结合，作为膜蛋白序列的特征向量；同时采用模糊支持向量机作为分类器，解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。测试结果表明，在相同特征输入下，模糊支持向量机分类性能优于传统支持向量机；在相同分类器的情况下，氨基酸组成、二肽组成和相关系数组合的特征选择方法的分类性能优于只使用其中一类或两类特征的方法；而采取组合特征和模糊支持向量机相结合的分类策略，在独立性数据集测试中的整体预测精度达到97％，优于现有的多种分类策略，是目前最有效的膜蛋白分类方法之一。

简介：德国科学家日前已经研发出一种能够让失明人士重新看见的人造眼,而且他们正准备将这种人造眼移植到一名病人身上。来自德国亚琛大学(德意志联邦共和国西部城市)的研究人员已经成功制成了这样一对假眼。这一对假眼上安装了微型的摄像机,同时还有一个编码器将信号输送到假眼后面的传输器上。研发人员相信他们能够让原来失明的人再次看到这个美好的世界。项目领导人威尔福里德教授称,植入假眼后将会使使用者认清物体的轮廓,同时也能够分辨出黑白,以及不同光线阴影之间的区别。这一研发最开始是为了让那些天生患有色素性视网膜炎的患者能够重见光明。色素性视网膜炎是指那些逐渐对光敏感度消失的人。但是科学家们希望在满足最初的设计要求之后,这一装置也能够让那些因为其它原因而失明的人再次见到光明。而且科学家表示,这种假眼将会在5年内推向市场。德国发明人造眼让失明者重见光明5年内推向市场

简介：本研究提出基于三类解剖特征的SVM建模方法,探索样本、特征及算法选择三个因素,对阿尔茨海默症（AD）及其前驱阶段分类的重要性。该方法以三维重构sMRI后不同大脑区域的灰质体积、皮层表面积及其平均厚度三类特征作为SVM模型的输入参数,并采用十折交叉验证方法对AD患者、轻度认知损害患者和健康者进行分类识别,并与其他文献结果进行比较分析。实验结果表明,为了达到更高的分类准确率,选择合适的样本和特征,比选择算法更重要。此结论为未来AD的计算机辅助诊断研究工作提供了有益的指导。

简介：通过径向基函数神经网络的分析，对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法。对原始信号进行峰电位检测，获得脉冲电位信号样本，以主成分进行预分类，选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本，让神经网络进行自适应学习，以实现对原始信号的分类。仿真结果表明，在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小。多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果。

简介：胸痛三联征在临床上有相似的胸痛症状,误诊率居高,其确切病因尚不十分明确。针对经典支持向量机不适用于胸痛三联征此类非平衡数据集分类的缺点,本研究结合径向基核函数、布谷鸟算法以及支持向量机,提出一种基于布谷鸟算法优化支持向量机的分类识别模型,用于胸痛三联征的分类诊断。在收集到的735例有效样本数据集上,采用Java程序抽取平衡数据集。实验结果显示,基于平衡数据集,该模型的平均正确率为80.667%;基于非平衡数据集,其平均正确率为97.767%,相比经典支持向量机、粒子群算法-支持向量机、遗传算法-支持向量机均有不同程度的提高。因此,本研究模型对胸痛三联征的分类诊断具有一定的参考价值。