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刘洋飞; 郭晓云;
杭州经纬计算机公司;
杭州310007;
纹织CAD; 智能化; 图案排布; 种子填充算法; 移动碰撞算法;
机译:通过自动化3D乳房超声检查乳腺癌检测中的计算机辅助检测(CAD)软件验证放射科检查(CAD)软件的结果:概念研究人工智能软件实现
机译:服装图案CAD系统中的智能
机译:单射流纹图案分析算法强大反对突变阶段跳跃
机译:使用1N HCl清洁技术对比织纹与非织构超高分子量聚乙烯与羟基磷灰石颗粒的磨损率比较,该颗粒可模拟第三体磨损碎片
机译:用于智能电网系统中的分布式恢复和级联故障停电预防的多智能体系统算法的实现。
机译:支持SVM的智能遗传算法模型可通过超声传感系统在乳腺囊肿图像中实现高效的通用特征选择
机译:图4:(a)一种保守序列,其发生在芯片-SEQ数据集中的46,264个结合位点峰值中的79倍。说明了这种保守序列的突变分布,其中'_'表示该碱度不变; del表示此基础丢失; INS X表示新的基础X插入此基础前面。 (b)列出了几种重复的元素模式。 (c)在第一栏中,示出了由MEME芯片工具(Machanick&Bailey,2011)开采的前五个DNA主题。由CFSP算法发现的相应保守序列列于第二列中。在第三列中,列出了从突变信息转换的特定位置的评分矩阵。 MEME主题与PSSM格式的相似性与PSSM格式之间的相似性通过邮票图章比较工具(Mahony&Benos,2007)计算。这些对相似性的电子值显示在第四列中。 (d)在由GKMSVM描述符聚集的每个组中选择了一个图案,下面列出了CFSP算法的相应主题。 (e)从https://www.encodeproject.org收集的,有附加数据集(文件no:cernff100grl,cenf616irl,conf8.20cer,target:srebf1)。使用MEME工具在每个文件中选择前两个图案,并且我们的算法发现的相应主题如下所示。
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