中年知识分子

摘要： 1910年11月2日,费孝通出生于江苏省吴江县。他来自太湖流域一个典型的传统知识分子家庭,同时也是一个新思想充盈、非常重视教育的家庭。费家三代从事教育,对知识分子有很深刻的理解。为知识分子鼓与呼费孝通一直很关注知识分子。改革开放初期,他不断为提高知识分子的政治地位、经济待遇和发挥知识分子积极性鼓与呼。他在一次座谈会上呼吁改善知识分子生活条件,他说:"住房子,我们老年知识分子大概还没有完全解决,可是中年知识分子严重得多。……住房也是他们的工作场所。

摘要： 1980年1月,《收获》杂志发表了女作家谌容的中篇小说《人到中年》,引发了文坛内外的广泛关注。小说成功塑造了社会主义新人陆文婷的典型形象,歌颂了以眼科医生陆文婷为代表的中年知识分子默默工作、忘我奉献的优良品质,概括了成长于新中国的一代知识分子崇高的精神面貌,具有强烈的艺术感染力。

摘要： 于若木同志是我从内心深处敬重和怀念的革命前辈,这固然与我在陈云同志身边工作过有关,但主要原因还不在这里,而在于她的高贵品德和人格魅力。由于父母的原因,我从学生时代就听说过于若木这个名字,而且从一开始就是和她虽然与陈云同志同在中财委工作,但坚持自己骑车上下班这件事联系在一起的。说来也巧,1981年我从胡乔木同志办公室回到中央书记处研究室工作,第一次看见她,就是见她下班时骑着自行车回家。一位老同志悄悄告诉我,她是陈云同志夫人,现在科技组当顾问。不久后,我被调到陈云同志办公室工作,同她接触就多了,对她的了解也逐渐加深。

摘要： 随着国家和社会经济的发展,在中国共产党的领导下,中年知识分子越来越受到重视.包括专家、学者和业务骨干等在内的中年知识分子为国家建设和科研发展提供众多的创意,成为国家技术发展的重要力量,肩负着承前启后的重担.近年来,中年知识分子健康状况得到众多学者和专家的重视,健康状况不佳、猝死等发生情况时有报道,给社会造成极大的不良影响的同时也促使人们不断的反思和探讨改善中年知识分子健康行为和综合身体素质,以期能够为社会和科研发展奠定坚实的基础.本文以江西省中年知识分子为例,对其存在的不良健康行为进行调查分析,并重点探讨体育艺术类项目对其健康的促进作用和实践应用.

摘要： 随着国家和社会经济的发展，在中国共产党的领导下，中年知识分子越来越受到重视。包括专家、学者和业务骨干等在内的中年知识分子为国家建设和科研发展提供众多的创意，成为国家技术发展的重要力量，肩负着承前启后的重担。近年来，中年知识分子健康状况得到众多学者和专家的重视，健康状况不佳、猝死等发生情况时有报道，给社会造成极大的不良影响的同时也促使人们不断的反思和探讨改善中年知识分子健康行为和综合身体素质，以期能够为社会和科研发展奠定坚实的基础。本文以江西省中年知识分子为例，对其存在的不良健康行为进行调查分析，并重点探讨体育艺术类项目对其健康的促进作用和实践应用。

摘要： 随着我国人民生活水平质量的不断提高,全民健身热潮的掀起,越来越多的人们开始注重身体的健康状况并加入到健身的行列之中.而中年知识分子是一个城市甚至一个国家现阶段发展的中流砥柱,起到了承上启下的重要作用,他们的体质健康状况与整个国家的可持续发展有着密切的关系.本文对中年知识分子进行体育锻炼的现状进行了研究和分析.主要为发现中年知识分子在体育锻炼方面存在的问题并能够引起有关方面的重视,改变当前的不良状况.同时也能为相关职能部门提供可采纳的参考信息.

摘要： 随着我国人民生活水平质量的不断提高，全民健身热潮的掀起，越来越多的人们开始注重身体的健康状况并加入到健身的行列之中。而中年知识分子是一个城市甚至一个国家现阶段发展的中流砥柱，起到了承上启下的重要作用，他们的体质健康状况与整个国家的可持续发展有着密切的关系。本文对中年知识分子进行体育锻炼的现状进行了研究和分析。主要为发现中年知识分子在体育锻炼方面存在的问题并能够引起有关方面的重视，改变当前的不良状况。同时也能为相关职能部门提供可采纳的参考信息。

摘要： “直腰为人梯，弯腰为人桥”，总后勤部副部长秦银河这样评价著名分子遗传学家、我国生物工程奠基人之一、军事医学科学院一级研究员黄翠芬的高尚品德。不容易争到的出国名额，黄翠芬让给有发展潜力的中年知识分子，自己则以探亲的名义，自费去美国考察。她还发动在国内外结识的朋友、老师、同事，千方百计地打通各种渠道，先后把几十位优秀的年轻人介绍出国进修学习，同时又想方设法创造条件，吸引学成后的年轻人回国建功立业。爱才惜才，甘做人梯和人桥，此种精神当大力弘扬。

摘要： 本发明公开了基于专家知识与拓扑相似的邻居优先生物分子子网搜索方法。其步骤如下：A、根据生物分子的序列特征，构建网络T（Gt）和B（GB）中生物分子的初始相似矩阵。B、根据生物分子在网络中的拓扑的相似特征，计算生物分子的相似矩阵S。C、构建专家知识字典。D、基于专家知识，以邻居优先策略进行搜索，获得结果子网。E、计算结果子网R（Gr）与目标子网T（Gt）的相似得分。F、计算p值。G、结果子网可视化。与同类方法相比，该方法计算准确度更高，具有更高的稳定性，能更好地处理生物分子网络间的“空隙”（Gap），获得更多的保守边和节点，且能较好地反映生物分子网络之间的变化情况。

摘要： 本发明属于图论学习、深度学习分析领域，具体涉及一种基于知识图谱的分子调控关系预测方法及系统，其中的预测方法包括以下步骤：(1)训练数据集的准备；(2)有向图模型的构建与训练；(3)神经网络的构建与训练；(4)实际预测。本发明通过对预测方法整体流程设计进行改进，首先结合图学习将有向图中的有向调控关系和各调控分子节点(即各调控分子实例)进行最优特征编码，接着在获得各节点与关系的特征编码后，利用深度神经网络框架进一步加强有向图的预测能力，经过迭代训练后提升有向调控的预测准确度。

摘要： 本发明公开一种纳米孔单分子感知信号知识表示学习方法，其为基于实例判别transformer的学习方法，其适用于机器学习和纳米孔单分子感知技术；本发明方法包括：构建基于transformer的纳米孔单分子感知信号知识表示学习神经网络模型；创建纳米孔单分子感知信号数据集并对信号数据进行合适的预处理；设置神经网络模型内各参数初始值，以最小化损失函数为目标训练模型实现针对纳米孔单分子感知信号的实例级判别；将待处理的感知信号输入到训练完成的模型输出信号对应的知识表示。本发明在编码器部分采用了transformer结构，实现了信号在知识表示空间内的稀疏分布，并且其直接从信号数据中挖掘模式信息，可适用于不同类型的下游信号分析任务，通用性和有效性强。

摘要： 本发明涉及药物表示学习领域，具体涉及一种结合领域知识的药物分子生成方法，包括利用构象搜索算法获得分子3D构象，从而获得分子空间信息，利用分子空间信息增强分子的初始表示；利用优化后的谱聚类算法以及优化后的CH聚类评价指标获取分子的分子划分结果；根据分子的增强表示和分子划分结果，利用图卷积神经网络对其编码获得其隐空间嵌入表示，即分别为全局图表示和局部子图表示；利用互信息最大化机制优化全局图表示和局部子图表示，得到富含空间信息和子结构信息的分子表示，并应用于下游分子生成任务；本发明有助于捕捉到分子的空间和结构信息，同时能更好地服务于基于深度学习的药物发现领域相关任务。

摘要： 本发明公开了一种基于化学元素知识图谱的分子图对比学习方法，包括：根据化学元素周期表中每个化学元素的所有化学属性，构建化学元素知识图谱；利用化学元素知识图谱对分子图进行图增强得到分子增强图；利用可插拔表示模型获得分子图和分子增强图的图表示；采用硬负样本挖掘技术选出与分子图在分子指纹空间相似的其他分子图作为负样本；将正样本对和负样本对的图表示映射到同一空间后，通过最大化正样本对之间的一致性同时最小化负样本对之间的一致性构建对比损失函数，利用对比损失函数进行优化学习；将参数确定的可插拔表示模型与非线性分类器形成预测模型，利用参数微调的预测模型进行分子图的分子性质的预测，以提升分子性质的预测准确性。

摘要： 本发明涉及一种融合分子结构特征的知识表示学习方法，属于知识图谱领域，将小分子结构特征与知识图谱三元组特征同时进行学习的方法，完成融合了小分子结构信息的知识表示学习过程，并最终形成隐含结构信息以及知识图谱关联信息的新型特征表示。它的成功将会明显提高生物医学领域知识图谱的相关应用的准确性。从而更好地服务于基于机器学习或深度学习的生物医学知识图谱中的药物挖掘的相关应用。

摘要： 本发明属于药物分子生成领域，具体涉及了一种基于领域知识和深度强化学习的药物分子生成器训练方法，旨在解决通过深度学习进行药物分子生成时的样本有限的问题。本发明包括利用领域知识构建活性药效团分子组群；利用动态策略下的课程式学习，将活性药效团分子组群中的药效团随机插入分子的生成过程中，生成具有特定目标的药效团结构分子；利用强化学习方法，最大化混合奖励函数，得到训练好的药物分子生成器。本发明解决了样本量过小的问题，防止过度的演示学习造成分子单一的问题，可以使生成的分子更快收敛到具有特定目标的药效团结构。

摘要： 本发明涉及小分子药物晶型技术领域，为一种小分子药物晶型知识图谱的构建方法及系统，包括：S1，爬取网络已公开的小分子药物的综合数据信息，并对源文件内容进行存储；S2，对所述源文件内容按照关键字归类并进行清洗，其中分子信息及晶体信息按照结构化数据的格式进行处理存放，其他信息按照非结构化数据的方式灵活存放；S3，构建实体数据层，根据所述实体数据层中的数据进一步构建用来存储实体间的关系及实体的属性的模式层。将小分子药物的晶型研究及制成过程中的概念充分发掘，并提供丰富晶型研究中相关实体的类别和属性信息，实现相似晶型的自动查询。对小分子新药的整体研发流程起到促进加速的重要作用。

摘要： 本发明公开了基于专家知识与拓扑相似的邻居优先生物分子子网搜索方法。其步骤如下：A、根据生物分子的序列特征，构建网络T（Gt）和B（GB）中生物分子的初始相似矩阵。B、根据生物分子在网络中的拓扑的相似特征，计算生物分子的相似矩阵S。C、构建专家知识字典。D、基于专家知识，以邻居优先策略进行搜索，获得结果子网。E、计算结果子网R（Gr）与目标子网T（Gt）的相似得分。F、计算p值。G、结果子网可视化。与同类方法相比，该方法计算准确度更高，具有更高的稳定性，能更好地处理生物分子网络间的“空隙”（Gap），获得更多的保守边和节点，且能较好地反映生物分子网络之间的变化情况。

摘要： 更简便且切实地使生物分子在纳米孔内往复运动。一种衔接子分子，其与分析对象的生物分子直接或间接地结合，且具有由单链核苷酸构成的立体结构形成区域。