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搜索资源列表

  1. 基于自适应分割和自适应量化的图像压缩算法

  2. 在基于最大类间方差传统遗传算法实现图像分割的基础上对其改进,提出了基于染色体、基因位的"双自适应交叉概率"的改进遗传算法.该方法利用待分割图像的直方图作为先验知识,缩小了初始种群的选取范围,提高了遗传算法的寻优能力.实验表明,改进的遗传算法应用于图像分割较传统遗传算法有更好的效果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-03
    • 文件大小：539kb
    • 提供者：lujian2036

  1. vc系统开发代码精粹.part01

  2. 本书精选了40多个综合性实例，详细介绍了基于Visual C++的程序开发技巧和方法，内容涵盖了Visual C++的系统编程、界面编程、多媒体编程、数字图像编程、网络通信编程以及数据库/MIS开发等许多热门领域。 　　每个实例都按照设计思路、编程原理以及实例详解3个步骤进行解说，尤其是对每个实例的原理都进行了详细地说明，对实例的源代码进行了注释。同时在本书的光盘中赠送了大量非常有价值的实例源代码。通过本书的学习，读者可以非常容易地理解并掌握Visual C++开发的核心技术，并根据自身需要进

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-06-12
    • 文件大小：9mb
    • 提供者：wyx_sky

  1. 遗传算法解决车辆路径问题（VRP）

  2. 源代码是解决车辆路径问题的。就是在进行染色体交叉时，一定要注意基因结构的问题。根据具体应用情况，尽量要保证好的基因结构遗传到后代中。其实此时的交叉变异等所有的操作，考虑的是基因结构，而不是单个的基因。所以在设计编码方式时就要考虑到设计出良好的基因结构。便于分割和组合的结构是好的设计。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-01-03
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：j472950043

  1. 遗传算法双阈值图像分割

  2. 遗传算法的基本思想是基于达尔文进化论和孟德尔的遗传学说的。 达尔文进化论最重要的是适者生存原理。它认为每一物种在发展中越来越适应环境。物种每个个体的基本特征由后代所继承，但后代又会产生一些异于父代的新变化。在环境变化时，只有那些能适应环境的个体特征方能保留下来。 孟德尔遗传学说最重要的是基因遗传原理。它认为遗传以密码方式存在细胞中，并以基因形式包含在染色体内。每个基因有特殊的位置并控制某种特殊性质；所以，每个基因产生的个体对环境具有某种适应性。基因突变和基因杂交可产生更适应于环境的后代。经过存

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-05-14
    • 文件大小：68kb
    • 提供者：shuaijiankun1

  1. 分割fasta文件的python脚本

  2. 文件脚本可将大的fasta文件中的序列，按照个数均分，分割成多个fasta文件，便于对各个小文件中的序列进行后续操作

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2018-08-21
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：xilance

  1. 精确逼近算法 关于互补最大条带恢复问题

  2. 基因序列匹配，近似最优算法给定两个基因组图G 1和G 2，每个表示为N序列。 基因标记，最大条带恢复（MSR）问题是保持最大值。 G 1和G 2中标记的数量，使得所得到的子序列，表示 作为G * 一 G·* 2，可以分割成相同长度的最大子串集。 大于或等于二。这样的子串可以发生在反转和否定中。 形式。互补最大条带恢复（CMSR）问题是删除 从G 1和G 2的最小数量的标记用于相同的目的，用它的 基因总最大化的优化目标精确互补 保留在最终最大子串中的标记。MSR和CMSR都是 显示NP-硬和AP

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-11-30
    • 文件大小：479kb
    • 提供者：qq_41982885

  1. GSEA_Win_4.0.2-installer.exe

  2. GSEA富集分析，1、准备三个文件第一行：#1.2，表示版本号，自己准备文件时照抄就行； 第二行：两个数分别表示gene NAME的数量和样本数量（矩阵列数-2）； 矩阵：第一列是NAME；第二列Descr iption，没有的话可以全用na或任意字符串填充；后面的就是基因在不同样本中标准化后的表达数据了 （部分统计量metrics for ranking genes计算需要log转换后的数据，后面会有提及。其它情况是否为log转换的数据都可用，GSEA关注的是差异，只要可比即可）。 #其次是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-21
    • 文件大小：39mb
    • 提供者：pan1360741306

  1. 融入距离信息的最小二乘回归子空间分割

  2. 有效分类基因表达数据有助于癌症的诊断，而基因表达数据的高维数、小样本特点使基因表达数据分类困难。针对这个问题，在最小二乘回归子空间分割算法中考虑距离信息，提出融入距离信息的最小二乘回归子空间分割算法。融入距离信息的最小二乘回归子空间分割模型除了考虑数据之间的相关性，还考虑了数据之间的距离信息。在基因表达数据集上的实验结果表明，所提出的算法是有效的聚类方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：303kb
    • 提供者：weixin_38633475

  1. 瞄准低成本DNA检测“多分割”阵列结构基因芯片问世

  2. 斯坦福大学研究人员及其Genome技术中心通过集成高密度巨型磁阻生物传感器阵列和标准CMOS芯片，研制出磁性生物芯片。     研究人员在国际电子器件大会上汇报了他们的“多分割”阵列结构。用这种方法，可通过按每个生物样本点合并几个传感器像素来改进对低浓度样本的灵敏度。通过给生物分子用磁珠打上标签，基于硬盘的技术如GMR旧可以不用常规的荧光检测来实现基因芯片。这使低成本的DNA杂交检测成为可能。与复杂且昂贵的光检测系统不同，GMR生物芯片直接由传感器测量电气信号，使便携性很强的设备现实可行。   

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-30
    • 文件大小：36kb
    • 提供者：weixin_38559727

  1. 《dna2vec》_MarkDown_生物计算

  2. =========================================================================== ''' 5.paper_ ''' 5.1.训练dna2vec模型： 1.把基因分割为长的非重叠dna片段 2.将长的dna片段转化为重叠的可变长度的k-mers 3.基于两层神经网络的聚合嵌入模型的无监督训练 4.用k-mer的长度分解聚合模型 5.2.wor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：134kb
    • 提供者：weixin_38608688

  1. 基于组合聚类的cDNA微阵列图像分割方法

  2. 通过同时分析数千种基因表达，微阵列技术在得出有用的生物学结论中起着重要作用。 特别地，图像分析是微阵列分析中的关键步骤，其准确性在很大程度上取决于分割。 基于聚类的分割的开创性工作表明，k-means聚类算法和移动k-means聚类算法是微阵列图像处理中的两种常用方法。 然而，由于真实的微阵列图像包含大小，形状和对比度不同的噪声，伪像和斑点，因此它们通常面临令人满意的结果。 为了提高分割精度，在本文中，我们提出了一种基于组合聚类的分割方法，该方法可能更可靠并且能够自动分割斑点。 首先，这种新方法

  3. 所属分类：其它

  1. 基于轮廓种子对学习的框架，用于同时检测和分割显微镜图像中的各种重叠细胞/核

  2. 在本文中，我们提出了一种新颖的基于轮廓种子对学习的框架，用于健壮和自动的细胞/细胞核分割。 显微镜图像中的自动颗粒物分割对于细胞癌的病理分级和基因表达具有重要的临床意义。 过去文献的重点是通过分割某种类型的细胞/细胞核或简单地分裂聚类对象而没有它们的轮廓推断。 我们的方法通过根据统一回归问题制定检测和分割任务来解决这些问题，其中训练级联稀疏回归链模型，然后将其应用于返回对象的位置和聚类对象的整个边界。 特别是，我们首先学习每层中的一组在线卷积特征。 然后，在提出的级联稀疏回归链中，利用学习到的特

  3. 所属分类：其它

  1. ENIGMA:ENIGMA工具箱是一个开放源代码存储库，可访问100多个ENIGMA统计图，可视化皮质和皮质下表面数据，并将神经影像学发现与微观和宏观的大脑组织相关联。 :cowboy_hat_face:-源码

  2. ENIGMA工具箱 ENIGMA TOOLBOX是一个开放源代码存储库，用于（ i ）访问1​​00多个ENIGMA衍生的统计图，（ ii ）可视化和处理皮层和皮层下表面数据，以及（ iii ）在微观范围内对神经影像学发现进行情境化（使用死后基因表达和细胞结构） ）和宏（使用结构和功能连接图集数据）。 文献资料 :memo: 在上查看我们的可扩展在线文档，以了解如何： 在Python或Matlab中安装工具箱 从多个ENIGMA工作组加载100多个病例对照数据集 进行跨领域分析 导入自己的数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：86mb
    • 提供者：weixin_42112658

  1. PyEcoLib：用于模拟大肠杆菌随机大小动态的python库-源码

  2. PyEcoLib PyEcoLib（用于大肠杆菌大小动态估计的Python库）是用于估计细菌细胞大小随机动态（包括时间连续生长过程和分裂事件）的库。 阅读有关模拟器背后理论。 PyEcoLyb的一些基本用法： 根据可测量的参数（例如生长速率，平均细胞大小和分裂步骤数）以任意精度估算大肠杆菌的随机分裂时间。 这些时间可以与用于基因表达的任何随机模拟算法相结合。 对连续生长和分裂细菌的平均值和大小分布的方差系数进行动态估算。 根据参数计算不同分割策略（加法器，类似计时器，类似大小调整器）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：150mb
    • 提供者：weixin_42113380

  1. 遗传算法-源码

  2. 遗传算法并行库 计算机系统架构项目 任务：创建遗传算法的并行库以进行功能优化 我们的图书馆提供了三种用于函数优化的遗传算法方法： 双向使用位交叉的遗传算法 基于位交叉的整数遗传算法 具有三种不同交叉函数的双工遗传算法 前两种方法具有两种不同的交叉功能： 选择随机的分割点，并通过在不同父母的分割点之前和之后进行分割来创建新的个体。 然后应用突变。 通过以相等的机会从父母双方那里获取零碎来创建新个体，并应用突变。 第三种方法的交叉功能： 选择随机的分割点，并通过在不同父母的分割点之前和之后

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：weixin_42131790

  1. nlp火车测试重叠检测器-源码

  2. NLP Train-Test重叠检测器 目标数据集 随机分割 使用随机分割比较训练和测试之间的文本 export PYTHONPATH=./src python src/aimed_random.py --trainfile " trainfile.json " Biocreative II基因提及 重叠。 请从BioCreative网站下载此任务的测试和培训文件。 这比较了训练和测试之间的文本 export PYTHONPATH=./src outputdir=split python sr

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：156kb
    • 提供者：weixin_42139429

  1. 冠状病毒_比较-源码

  2. 初始管道（8.3.2020） 1.从ViPR获取基因组数据（如文章所述） 2.从NCBI获取每种病毒物种中每个基因（Orf1a，Orf1b，S，M，N，E和nsps）的参考序列。 3.使用引用来制作Makeblastdb和Blastn（按基因分割基因，并从多蛋白中获得nsps）。 4.爆炸结果质量检查（本地） 5a。 密码子感知MSA（带有Mafft） 5b。 对知道密码子的MSA进行质量检查5c。 TN93计算6a。 RaxML（关于每个病毒物种中的单个基因） 6b。 RAXML树上的质量检

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：17mb
    • 提供者：weixin_42144554