一种复合神经元网络结构的并行动力学及快速学习算法

提出两种功能互相不同的神经细胞组成的复合神经元网络(CNN)模型;导出一种特殊结构的CNN的并行动力学;而且证明了它的稳定性。在这些结果基础上,得到快速的假逆矩阵学习算法。计算机仿真试验证实学习算法与动力学稳定性的正确性,并表现出良好的容错性能与存储容量。     

在AppleⅡ型微机上实现核酸数据处理的工作程序

本文报道了在AppleⅡ型微机上实现核酸数据处理的一系列工作程序。应用这些程序,可进行核酸数据的贮存、对指定的核酸数据结构的改造、限制性内切酶识别位点的检索、核酸序列至蛋白序列的翻译、相关核酸序列及蛋白序列的同源性比较、氨基酸密码使用频率的统计和基因的启动子结构的初步探索等方面的工作。     

用PFU法研究微型生物群集过程中数据的处理

根据MacArthur-Wilson的岛屿区系平衡模型St=Scq(1-cGT),可以从野外生态效应试验和室内毒性试验中,提出3个功能参数(Scq、G、t90%)进行比较。本文提出两种计算方法：复合梯形法和最小二乘法,后者已在计算机上实现了BASIC计算程序。从数学理论上论证,最小二乘法误差较小,但如果实验布局合理,两种计算方法能得到十分一致的结果。实验模型是否符合理论模型,可以用统计学上的拟合差异度检验法来检验。     

大熊猫体毛分析：Ⅱ. 数据分析处理

本文根据54只野生大熊猫体毛的催化极谱分析数据,用Grubbs准则和四d法建立了大熊猫体毛中Cu、Zn、Pb、Cd、Co、Ni、Mo、Se、Mg、As等10种微量元素含量的背景值,探付了微量元素含量水平与山系、性别等因素的关系;元素间的相关性及其差异性检验。野生大熊猫个体间微量元素含量差异较大,成偏态或对数正态分布,经σ未知时总体均值的ι检验;方差分析的F检验,曼·惠特尼检验等多种数理统计处理,表明岷山、邛崃山两山系的大熊猫体毛中Se、Mg含量水平不同;Cu、Zn含量因性别而异,其显著性差异分别在99％与95％以上。进而用模式识别技术对大熊猫样本分类,经非线性映照处理,计算机分类结果与大熊猫按山系分的符合率达90％以上,与雌雄划分符合率达83％。     

大数据处理扩大市场基因组医疗呼之欲出

日本生物IT市场2016年可望增长到950亿日元（1日元：0．06045元人民币,仅供参考,下同）的规模。 大量数据处理的需求不断增长,正在产生新的商机。 利用基因测序的数据进入医疗现场已纳入日程。     

并行采集技术在老年人肝脏MR检查中的应用价值

目的探讨并行采集PAT技术（Parallel acquisition technique）对改善老年人肝脏磁共振扫描中出现的运动伪影的应用价值。方法对63例常规肝脏MRI检查出现呼吸运动伪影的老年患者（其中TrueFisp序列未出现明显伪影）,行iPAT技术扫描（TrueFisp冠状位、T1 Flash轴位）,对比常规序列扫描并评价iPAT技术对肝脏呼吸运动伪影消除的作用。三位磁共振专家对所得两组图像质量进行独立观察及评价,并进行对比分析。结果常规序列磁共振扫描63例肝脏呼吸运动伪影,其中Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分别为0、15、33和15例,Ⅲ级以上影响诊断的病例共48例,占76%。采用iPAT技术扫描后,Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ分别为53、5、3和2例,Ⅲ级以下符合诊断要求的病例共58例,占92.1%,两者比较有显著差异（P〈0.05）。结论 iPAT技术可以明显缩短扫描的时间,在克服常规肝脏扫描中产生的呼吸运动伪影有明显的作用,可广泛应用于老年人肝脏常规检查产生的呼吸运动伪影校正中。     

环境监测信息系统和数据处理的计算机应用

环境监测是环境保护工作中最为重要的基础性和前沿性工作,任何环境决策都离不开环境监测基础数据的支持,而计算机技术的快速发展则为环境监测工作注入了新的活力,以其独特的优势在环境监测工作中发挥其良好的技术平台作用,具有很好的发展前景。本文通过介绍计算机技术在环境监测信息管理中的应用现状,分析计算机信息技术在环境监测工作应用,有效的发挥其技术平台作用,使环境监测工作能够满足环境管理工作对环境监测日益提高的要求。     

网格技术助力生命科学

生命科学尤其在生物信息学中庞大的数据处理和高性能计算,大大超出了某一单个机构的计算能力,而网格计算的出现使这些困难应刃而解,并逐渐成为生命科学标准的网络基础。本文从计算网格、数据网格和知识网格三个方面综述了最新的网格技术。计算网格在解决生命科学中高流通量问题上已相当成熟;数据网格在处理生物信息学相关问题的过程中也显示了很强的优势;知识网格在知识的创造和共享方面提出了一个全新的概念。     

动态生命表寿命数收集与处理过程中常见问题的探讨

种群动态生命是研究野生动物存活过程的有用工具,而其可靠性则依赖于生命数据收集与处理过程中的正确性。章就野生动物动态生命表收集和处理过程中常见的右删失数据处理问题、个体死亡时间估计、同生群初始值N0估计以及早期死亡数据的估算问题提出了一点建议和讨论。     

Bio-Inspired Electromagnetic Protection Based on Neural Information Processing

Electronic systems are vulnerable in electromagnetic interference environment. Although many solutions are adopted to solve this problem, for example shielding, filtering and grounding, noise is still introduced into the circuit inevitably. What impresses us is the biological nervous system with a vital property of robustness in noisy environment. Some mechanisms, such as neuron population coding, degeneracy and parallel distributed processing, are believed to partly explain how the nervous system counters the noise and component failure. This paper proposes a novel concept of bio-inspired electromagnetic protec- tion making reference to the characteristic of neural information processing. A bionic model is presented here to mimic neuron populations to transform the input signal into neural pulse signal. In the proposed model, neuron provides a dynamic feedback to the adjacent one according to the concept of synaptic plasticity. A simple neural circuitry is designed to verify the rationality of the bio-inspired model for electromagnetic protection. The experiment results display that bio-inspired electromagnetic pro- tection model has more power to counter the interference and component failure.