触珠蛋白电脉图谱的神经网络分型

１２０例人血清触珠蛋白的电脉图谱经数字化图像扫描,用神经网络进行分型。着重介绍了影响带型识别的电泳因素。为提高网络的识别能力,将图谱按几种不同的方法进行数字化加工,得到了９４％的正确认识率。     

利用板材端面纹理判断和识别板材几何参数的数学描述理论

为家具、乐器、考古鉴定等特殊行业需要对木材的材种和板材的下锯位置及板材进行识别提供数学方法,利用一般喷漆成品木材端面纹理往往可以显现的特点识别木材年轮宽度、锯材在原木中的下锯位置、原木椭圆度等参数．提出这些数学理论将为木材几何参数识别的数学模型建立提供工具,还将为珍贵树种木材识别提供理论依据,为古代家具品质鉴别提供科学的方法,这些理论将使传统人工识别工艺数学化,实现科学考古和鉴定数字化。     

微柱凝胶卡血清实验图像识别的研究

根据微柱凝胶卡血清实验后图像的特征,采用VB语言编程,对采集到的图片进行数字化处理,通过设置不同像素二值化阈值,以确定单个微柱试管中心线、及实验结果阴阳性判别,最后得出整张微柱凝胶卡血清实验结果。实例证明识别程序的正确性和实用性。     

黑龙江省蝴蝶自动识别APP系统研发与设计

为实现方便快捷地检索和认识蝴蝶,结合传统分类学理论,运用计算机的图像数字化处理、蝴蝶特征筛选等分类识别技术,研究设计一款基于Android系统的黑龙江省蝴蝶自动识别APP。该APP提供黑龙江省蝴蝶检索和识别功能,同时对农林害虫预警、植物保护和边境检疫起到技术支持作用。     

全球标本数字化建设及共享发展趋势

标本数字化建设是生物多样性保护和利用的重要工作基础,通过标本数据的整合分析,在生物分类学、生态学、生物工程、生物保护、粮食安全、生物多样性评估、教学教育和人类社会活动等方面提供数据支撑。为了了解全球标本数字化建设工作的现状以及数据共享的策略与技术发展趋势,该文分别调查梳理了北美洲、南美洲、欧洲、非洲、亚洲和大洋洲地区的标本数字化和平台建设情况,对标本数据共享现状和趋势从数据使用协议、新技术新方法和公众科学等方面进行了对比和分析,并为中国国内的标本数字化工作提出了工作建议,包括:(1)加强标本数字化建设、管理和动态更新方面的协同机制建设,确保实物资源和数字化资源信息同步;(2)加强数据整理和发布,促进数据质量的提升,充分开放数据使用协议,减少数据使用的阻碍;(3)加强对新技术的学习和引入,特别是开源软件、机器学习和人工智能技术的应用,能够在标签快速识别、自动鉴定和属性数据提取等方面发挥作用;(4)加强区域和国际合作,推动数据的整合应用;(5)推动公众科学项目发展,促进野外采集、室内整理、在线纠错、数据产品研发等工作的开展。     

昆虫数字化博物馆科普功能分析

为了进一步完善昆虫数字化博物馆的建设,我们于2006年至2008年对北京自然博物馆昆虫数字化博物馆的浏览情况进行了调查,并对观众的特点和观众对昆虫数字化博物馆的评价进行了分析。从昆虫数字化博物馆的科普对象、科普手段及功能实现等方面分析了昆虫数字化博物馆的优势和不足,并对不足之处提出改进措施。     

数字化长白山植物标本馆在植物学实践教学中的作用

植物标本是植物信息的主要保存者。植物标本馆承担着植物标本资源的收藏、植物学实践教学、科学研究和科普教育的责任,并且为标本馆数字化建设提供基础保障。对延边大学农学院长白山植物标本馆发展的历史以及数字化建设情况进行了介绍,探讨了数字化标本馆建设在植物学实践教学中的作用,提出了改革创新的方式,并对今后标本馆的数字化建设进行了展望。     

基于全偏振成像的数字病理方法

数字病理技术能够对病理切片进行高分辨率数字化,并利用计算机和数据技术对数字化图像进行定量分析和特征识别,以便降低病理医师的工作强度,提高诊断客观性和准确性,实现病理辅助诊断.全偏振显微成像是正在迅速发展的一类成像技术,具有不依赖染色、不造成损伤、富含亚细胞超分辨微观结构特征信息等优点,可在不同解剖学层次和空间尺度针对生物医学样本的微观结构进行定量表征,或对生命过程进行原位、在体的动态观测,在临床病理诊断等领域已经展示出了十分诱人的应用潜力.本文从数字病理图像分析技术的概念和方法出发,简要介绍偏振成像方法以及基于偏振成像技术的数字病理图像分析方法的前瞻性研究成果,目的是展示偏振数字病理的概念、技术、方法和初步应用,并展望其潜在的应用前景和未来发展方向.     

基于点云技术的乡村景观遗产空间信息记录与可视化方法研究

点云技术为提升乡村景观遗产保护方法带来了重要机遇。从乡村景观的遗产价值保护出发,以识别乡村景观空间模式为目标,探索如何运用点云技术定量化记录和表现乡村景观的空间信息。以贵州安顺鲍家屯古村落为研究案例,全面集成数字近景摄影测量技术、激光雷达技术和点云可视化技术,构建了一套多尺度的空间信息数字化采集、处理和分析方法,能够快速、精确、全面地记录和表现乡村景观的空间特征,为识别其空间模式提供数据基础,也为遗产保护和发展提供新的视角和工具。     

图书数字化建设与计算机网络技术管理

随着信息化技术的逐步普及,图书馆建设也面临着建设数字化图书馆的重要任务,如何高效、切合实际的建设数字化图书馆是图书馆人面临的重要课题。本文在分析数字化建设定义基础上,分析了如何进行定位及建设路径问题,以及计算机网络技术在图书馆的合理应用等问题,希望对数字化图书馆建设起到一定的参考和帮助作用。     

医学影像数字化处理与管理

医学影像数字化是当今的趋势和需要,现代计算机及相关技术的迅速发展为医学影像数字化处理及存储提供了方便。作为PACS的一个重要组成部分,对已有的传统医学影像数字化处理是医学图像信息进入全面数字化管理所必须完成的工作。为了科教研和学术交流,同时为下一步PACS、RIS的构建作准备,我们开发了模块式图像管理系统并利用数码相机对医学影像进行数字化处理,介绍如下:     

人体异常行为识别在电力生产中的应用

电力系统在运行中出现的事故与工作人员的违章操作行为有极大的关系,对电力生产者进行行为监督非常必要,利用图像处理技术对电力工作人员进行行为识别和自动检测具有重要意义。本文阐述了对电力工作人员进行行为监督的必要性,介绍了行为识别的理论基础以及在识别算法中的关键技术,最后对电力生产中涉及的人体异常行为进行了特征提取说明,分析了异常行为识别流程。     

Digital Scan在医学影像数字化中的应用

现代计算机及相关技术的迅速发展为医学影像的数字化处理、存储、传输提供了方便。医学影像数字化是当今医学影像技术发展的趋势和需要。对已有的传统医学影像胶片进行数字化处理是医学图像信息进入全面数字化管理系统所必须完成的工作,是为PACS和HIS系统服务。     

天麻X射线衍射指纹图谱及数字化特征

本文研究了野生和人工栽培天麻和伪品羽裂蟹甲草的X射线衍射(XRD)指纹图谱及其数字化特征。利用Paeudo-Voigt函数模型进行全谱数字拟合分峰,对分峰后峰位和相对强度进行相似系数计算和分析。结果显示,XRD指纹图谱整体轮廓识别法能准确地鉴别真伪天麻;而经分峰处理后的数字特征信息可有效准确地鉴别野生和人工栽培天麻。相似系数计算结果表明不同样品存在着明显差异。数字分峰及图谱相似系数的原理和方法可应用于中药构效性研究和XRD指纹图谱数据库建立。     

生物特征识别及研究现状

对不同生物特征识别技术作了简要介绍,并对它们的识别原理、特征、应用的优缺点进行了较为详细的论述。对生物特征识别技术的应用前景和发展方向进行了分析。     

DNA保守序列识别算法的并行化和MPI集群环境构建

DNA序列中保守序列的识别需要较大的计算量。开发了一个转录因子结合位点识别的并行算法,能够从多条DNA序列中识别指定长度的序列模式。算法使用概率模型进行序列模式保守性的度量,利用迭代过程实现保守序列的搜索。使用C编程结合MPI消息传递模型开发了相应的程序,并在Windows平台下构建了一个3节点的集群环境,利用20个长度均为200的序列数据集进行测试,实现了模体识别工作,结果表明并行算法使模体识别的效率得到提高。     

数字化植物园的理论与技术思考—以华南植物园为例

植物园是通过人工模拟区域自然环境和群落结构,实现物种多样性高度富集并进行相关科学研究的机构,也是生物多样性保育、科普教育、资源储存和开发利用的基地。随着信息技术的发展及其在植物园中的应用,将产生数字化植物园。在研究数字化植物园发展历史的基础上,提出广义和狭义的数字化植物园定义,并以华南植物园的数字化建设内容为例,探讨了数字化植物园的信息技术体系、虚拟植物和专类园智能化管理技术等理论与技术体系结构。     

中国植物标本馆数字化发展的缩影——江苏省中国科学院植物研究所标本馆(NAS)

江苏省中国科学院植物研究所标本馆(NAS)是中国最早的植物标本馆之一,也是国内最早开展植物标本数字化的标本馆,其标本数字化发展经历了4个阶段: 20世纪80年代后期尝试的标本文字信息数字化的起步阶段; 20世纪90年代末的标本图像数字化和文字信息数字化规范阶段; 2004年以后的标本批量数字化与信息网络共享快速发展阶段; 2018年后的标本数字化信息维护与优化阶段。这一过程集中代表和反映了中国植物标本数字化的发展历程。此外,近年来开始了发掘和利用江苏植物标本的数字化信息工作,包括建设江苏省级数字植物标本馆、开发江苏省维管植物标本时空分布可视化系统、开展标本采集-入库过程数字化等。今后,将不断深化标本数字化的工作,以期形成有NAS特色的数字化植物标本馆。     

基于混合泊松分布的新生突变识别算法

对个体而言,不经父母遗传而后天获得的突变称为新生突变,绝大多数癌症都起自新生突变。构建快速精确的变异识别算法将有助于对癌症的研究。然而,针对前期新生突变识别算法准确率不高,且耗时多等问题,本文引入了基于变异位点的先验概率分布模型,运用基于混合泊松分布的期望最大化（EM）算法对新生突变识别算法进行改进与优化,研究了有亲缘关系的新生突变的识别,并在识别精度与运算速度方面与已有算法进行对比。结果表明,基于混合泊松分布的 期望最大化算法在提高运算速度的同时降低了假阳性比率,具有良好的识别效果。     

基于混合泊松分布的新生突变识别算法北大核心CSCD

对个体而言,不经父母遗传而后天获得的突变称为新生突变,绝大多数癌症都起自新生突变。构建快速精确的变异识别算法将有助于对癌症的研究。然而,针对前期新生突变识别算法准确率不高,且耗时多等问题,本文引入了基于变异位点的先验概率分布模型,运用基于混合泊松分布的期望最大化(EM)算法对新生突变识别算法进行改进与优化,研究了有亲缘关系的新生突变的识别,并在识别精度与运算速度方面与已有算法进行对比。结果表明,基于混合泊松分布的期望最大化算法在提高运算速度的同时降低了假阳性比率,具有良好的识别效果。