机译:基于Wi-Fi的占用聚类和图案识别:案例研究
Department of Civil and Environmental Engineering Carleton University Ottawa Canada;
Department of Civil and Environmental Engineering Carleton University Ottawa Canada;
National Research Council Canada Ottawa Canada;
National Research Council Canada Ottawa Canada;
机译:用于空气处理单元占用控制的聚类和图案识别
机译:不连续无线通信下复杂室内空间中基于Wi-Fi的占用检测:基于事件触发更新的强大过滤
机译:阴离子水团簇中两个不同的电子结合基元的鉴定:(H_2O)_6〜-异构体的振动光谱研究
机译:利用加速度计数据融合的融合综合依赖于环境依赖性人类行动的初步调查
机译:智能外壳中的水夹具识别,电负载分解和基于器具的占用检测
机译:Wi-Fi用户本地化的基本概念和演变:基于不同案例研究的概述
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。