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High-throughput Sequencing Technology and Its Application 被引量:11
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作者 Zhu Qiang-long Liu Shi +1 位作者 Gao Peng Luan Fei-shi 《Journal of Northeast Agricultural University(English Edition)》 CAS 2014年第3期84-96,共13页
Gene sequencing is a great way to interpret life, and high-throughput sequencing technology is a revolutionary technological innovation in gene sequencing researches. This technology is characterized by low cost and h... Gene sequencing is a great way to interpret life, and high-throughput sequencing technology is a revolutionary technological innovation in gene sequencing researches. This technology is characterized by low cost and high-throughput data. Currently, high-throughput sequencing technology has been widely applied in multi-level researches on genomics, transcriptomics and epigenomics. And it has fundamentally changed the way we approach problems in basic and translational researches and created many new possibilities. This paper presented a general description of high-throughput sequencing technology and a comprehensive review of its application with plain, concisely and precisely. In order to help researchers finish their work faster and better, promote science amateurs and understand it easier and better. 展开更多
关键词 high-throughput sequencing data analysis genome sequence transcriptome sequence BIOINFORMATICS
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Integrative analysis of layers of data in hepatocellular carcinoma reveals pathway dependencies
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作者 Mamatha Bhat Elisa Pasini +5 位作者 Chiara Pastrello Sara Rahmati Marc Angeli Max Kotlyar Anand Ghanekar Igor Jurisica 《World Journal of Hepatology》 2021年第1期94-108,共15页
BACKGROUND The broader use of high-throughput technologies has led to improved molecular characterization of hepatocellular carcinoma(HCC).AIM To comprehensively analyze and characterize all publicly available genomic... BACKGROUND The broader use of high-throughput technologies has led to improved molecular characterization of hepatocellular carcinoma(HCC).AIM To comprehensively analyze and characterize all publicly available genomic,gene expression,methylation,miRNA and proteomic data in HCC,covering 85 studies and 3355 patient sample profiles,to identify the key dysregulated genes and pathways they affect.METHODS We collected and curated all well-annotated and publicly available highthroughput datasets from PubMed and Gene Expression Omnibus derived from human HCC tissue.Comprehensive pathway enrichment analysis was performed using pathDIP for each data type(genomic,gene expression,methylation,miRNA and proteomic),and the overlap of pathways was assessed to elucidate pathway dependencies in HCC.RESULTS We identified a total of 8733 abstracts retrieved by the search on PubMed on HCC for the different layers of data on human HCC samples,published until December 2016.The common key dysregulated pathways in HCC tissue across different layers of data included epidermal growth factor(EGFR)andβ1-integrin pathways.Genes along these pathways were significantly and consistently dysregulated across the different types of high-throughput data and had prognostic value with respect to overall survival.Using CTD database,estradiol would best modulate and revert these genes appropriately.CONCLUSION By analyzing and integrating all available high-throughput genomic,transcriptomic,miRNA,methylation and proteomic data from human HCC tissue,we identified EGFR,β1-integrin and axon guidance as pathway dependencies in HCC.These are master regulators of key pathways in HCC,such as the mTOR,Ras/Raf/MAPK and p53 pathways.The genes implicated in these pathways had prognostic value in HCC,with Netrin and Slit3 being novel proteins of prognostic importance to HCC.Based on this integrative analysis,EGFR,andβ1-integrin are master regulators that could serve as potential therapeutic targets in HCC. 展开更多
关键词 Hepatocellular carcinoma Gene expression miRNA METHYLATION PROTEOMICS High throughput data
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A Comprehensive Review on RNA-seq Data Analysis 被引量:1
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作者 Zhang Li Liu Xuejun 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2016年第3期339-361,共23页
RNA-sequencing(RNA-seq),based on next-generation sequencing technologies,has rapidly become a standard and popular technology for transcriptome analysis.However,serious challenges still exist in analyzing and interpre... RNA-sequencing(RNA-seq),based on next-generation sequencing technologies,has rapidly become a standard and popular technology for transcriptome analysis.However,serious challenges still exist in analyzing and interpreting the RNA-seq data.With the development of high-throughput sequencing technology,the sequencing depth of RNA-seq data increases explosively.The intricate biological process of transcriptome is more complicated and diversified beyond our imagination.Moreover,most of the remaining organisms still have no available reference genome or have only incomplete genome annotations.Therefore,a large number of bioinformatics methods for various transcriptomics studies are proposed to effectively settle these challenges.This review comprehensively summarizes the various studies in RNA-seq data analysis and their corresponding analysis methods,including genome annotation,quality control and pre-processing of reads,read alignment,transcriptome assembly,gene and isoform expression quantification,differential expression analysis,data visualization and other analyses. 展开更多
关键词 transcriptome analysis high-throughput sequencing RNA-seq data analysis analysis pipeline
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基于区块链的车联网数据共享综述 被引量:1
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作者 范艳芳 张哲 +2 位作者 秦天琦 陈若愚 孙英伦 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第6期1611-1623,共13页
车联网数据共享,即不同车辆之间或车辆与基础设施之间交换和共享交通数据,可以有效提升驾驶体验、提高驾驶安全性。区块链凭借去中心化、防窜改、可追溯等特性,被广泛应用于车联网环境下的数据共享,为构造一个可信的数据共享环境提供了... 车联网数据共享,即不同车辆之间或车辆与基础设施之间交换和共享交通数据,可以有效提升驾驶体验、提高驾驶安全性。区块链凭借去中心化、防窜改、可追溯等特性,被广泛应用于车联网环境下的数据共享,为构造一个可信的数据共享环境提供了前所未有的机遇。然而将传统区块链应用于车联网数据共享存在不容忽视的挑战,对此已有大量研究工作提出针对性解决方案。结合现有研究对基于区块链的车联网数据共享展开综述,首先介绍了区块链及车联网数据共享的相关背景知识;其次分析基于区块链的车联网数据共享方案的研究现状,总结方案中存在的主要挑战,其中,首次针对其中吞吐率低下及存储开销过大两种主要挑战的现有解决方案进行分析与对比;最后根据车联网及区块链的发展趋势,提出未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 车联网 区块链 数据共享 吞吐率 存储开销
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高熵陶瓷的功能性应用和数据驱动设计 被引量:1
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作者 张勇 朱祥涵 《四川师范大学学报(自然科学版)》 2025年第3期285-311,F0002,共28页
高熵陶瓷(HECs)作为高熵材料庞大家族的一员,其被定义为含有5种或更多阳离子或阴离子亚晶格、具有高构型熵的固溶体.HECs与高熵合金有着相似的“四大效应”,即高熵效应、晶格畸变效应、迟滞扩散效应以及协同增效作用.由于在成分和结构... 高熵陶瓷(HECs)作为高熵材料庞大家族的一员,其被定义为含有5种或更多阳离子或阴离子亚晶格、具有高构型熵的固溶体.HECs与高熵合金有着相似的“四大效应”,即高熵效应、晶格畸变效应、迟滞扩散效应以及协同增效作用.由于在成分和结构上的复杂性,高熵陶瓷一方面展现出了多样化的性能特点,在众多技术领域具有潜在应用价值,应用领域包括耐磨耐腐蚀涂层、热障涂层、吸波涂层、太阳能吸收和耐辐照涂层等.另一方面,巨大的成分空间使得实验试错法耗费的时间和成本不可忽视.在材料科学领域,借助机器学习的方法,通过数据驱动和高通量方法可以加速发现和识别新成分,实现新材料的相预测和性能预测.本文从高熵陶瓷的功能性应用出发,综述高熵陶瓷领域的数据驱动方法和高通量策略,旨在推动高熵陶瓷在功能性应用领域的发展和创新. 展开更多
关键词 高熵陶瓷 功能性应用 数据驱动 高通量策略 机器学习
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腐蚀大数据技术及其智慧工程应用
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作者 李众 张晓虎 +2 位作者 程学群 张达威 李晓刚 《科技导报》 北大核心 2025年第17期22-33,共12页
腐蚀是威胁材料服役安全与使用寿命的核心因素。腐蚀数据具备多源异构、时间长、跨尺度、非线性等复杂特征。针对这些特性,腐蚀大数据技术通过融合各类传感器技术和建立多维智能关联数据库等方法,对材料腐蚀大数据进行挖掘建模与可视化... 腐蚀是威胁材料服役安全与使用寿命的核心因素。腐蚀数据具备多源异构、时间长、跨尺度、非线性等复杂特征。针对这些特性,腐蚀大数据技术通过融合各类传感器技术和建立多维智能关联数据库等方法,对材料腐蚀大数据进行挖掘建模与可视化,最终实现共享服务平台建设和在工程中的应用。在智慧工程应用场景中,腐蚀大数据技术实现3大核心功能:一是通过实时监测技术对桥梁钢结构、油气输送管网等关键设施的腐蚀状态进行动态追踪,结合多源异构腐蚀数据高通量采集即时捕捉腐蚀速率、环境参数对腐蚀大数据进行系统收集;二是通过多源数据挖掘技术,解析腐蚀数据与环境因子、运行工况的耦合规律,支撑防腐策略的动态优化;三是基于神经网络等人工智能模型,结合历史积累数据与机器学习算法,实现了对材料的剩余服役寿命的精准预测,为工程安全运维提供量化依据。此外,腐蚀大数据通过与数字孪生结合,通过构建腐蚀演化的三维虚拟模型,实现了工程结构健康状态的可视化预警与维护资源的智能调度,实现了腐蚀大数据共享与物联网平台的共同建设,最终推动传统防腐向“受击—诊断—决策—执行”的闭环管理升级。腐蚀大数据技术不仅推动了传统防腐技术向智能化、精准化转型,更成为智慧工程安全运维体系的核心支撑,在海洋工程、能源互联网等领域展现出广阔的应用前景。 展开更多
关键词 腐蚀大数据 高通量采集 智能分析 实时监测 防护优化
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稀贵金属材料基因工程研究进展 被引量:2
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作者 杨筱筱 罗蓉丽 +5 位作者 王应武 周颖 熊凯 种晓宇 安正源 黄琳 《热加工工艺》 北大核心 2025年第13期1-9,16,共10页
材料基因工程是一种通过大数据技术、机器学习、数据挖掘等现代信息技术手段,快速处理分析及挖掘应用材料计算、高效实验与表征、生产工艺、服役与失效评价等全部或部分材料数据,从而达到提高新材料研发或改良效率、降低材料研发或改良... 材料基因工程是一种通过大数据技术、机器学习、数据挖掘等现代信息技术手段,快速处理分析及挖掘应用材料计算、高效实验与表征、生产工艺、服役与失效评价等全部或部分材料数据,从而达到提高新材料研发或改良效率、降低材料研发或改良成本目的的一种新研发模式。近年来,美国等发达国家加快布局材料基因工程计划,并开展了大量的研究工作,推动了材料基因组理念、技术的发展。本文综述了国内外材料基因工程,云南稀贵金属材料基因工程总体建设布局、创新平台建设及配套关键技术研发、新材料研发及工程化应用示范等方面的研究进展,并结合稀贵金属新材料产业创新发展要求,提出了稀贵金属材料基因工程未来重点工作思考。 展开更多
关键词 稀贵金属材料 基因工程 高通量计算 高通量实验 材料数据
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面向高性能纠删码的内存数据布局优化研究
8
作者 杨湘睿 汪少华 +2 位作者 詹晔康 姚杰 曹强 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第4期1003-1013,共11页
大数据时代,数据作为核心生产要素,其规模与日俱增且需要大容量、低成本、高性能、高可靠的存储系统储存.为满足该需求,纠删码,尤其是宽条带纠删码,具有高存储效率和可靠性越来越多的被应用于各种存储系统之中.然而,本研究发现在采用主... 大数据时代,数据作为核心生产要素,其规模与日俱增且需要大容量、低成本、高性能、高可靠的存储系统储存.为满足该需求,纠删码,尤其是宽条带纠删码,具有高存储效率和可靠性越来越多的被应用于各种存储系统之中.然而,本研究发现在采用主流纠删码编解码库时,宽条带纠删码编解码性能相比窄条带纠删码的性能严重下降,并通过实验发现现有数据布局导致大量的缓存缺失.为此,本文提出了编码条带优先的数据布局(Stripe-Wise Optimization Placement)方法来实现高性能纠删码.本工作据此方法设计了编码条带优先的内存布局的编码算法,并且进行了综合的性能测试.实验结果表明,与传统排列方法相比在宽条带下SWOP方法能够提升78%~109%的吞吐率,对于窄条带能够提升28%~72%编码吞吐率. 展开更多
关键词 纠删码 数据布局 宽条带纠删码 编码吞吐率 数据存储
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临床基因组测序解读与报告专家共识
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作者 卢宇蓝 李国壮 +31 位作者 王雅琼 徐可欣 董欣然 蔡继昊 吴冰冰 王慧君 方萍 王剑 王华 孙路明 叶勇裕 李晴 刘雅萍 刘丽 刘宁 刘嘉琦 宋昉 杨琳 邱正庆 陈泽夫 罗华夏 郭丹 郝婵娟 赵森 黄尚志 彭镜 蔡小强 睢瑞芳 李林康 吴南 周文浩 张抒扬 《遗传》 北大核心 2025年第3期314-328,共15页
基因组测序(genome sequencing,GS)是一种全面且系统地检测个体核基因组和线粒体基因组DNA序列的技术,旨在识别遗传变异并研究这些变异在人类健康和疾病发生发展中的作用。作为一种应用越来越广泛的检测技术,GS凭借高通量、高准确性和... 基因组测序(genome sequencing,GS)是一种全面且系统地检测个体核基因组和线粒体基因组DNA序列的技术,旨在识别遗传变异并研究这些变异在人类健康和疾病发生发展中的作用。作为一种应用越来越广泛的检测技术,GS凭借高通量、高准确性和全面性的优势,为临床诊断提供了重要支持。然而,其复杂的数据分析与解读对专业知识和经验提出了较高要求,也带来了诸多挑战。运用GS技术进行遗传病分子诊断会涉及临床应用的伦理与技术问题,包括知情同意、诊断性数据解读、报告范围和内容等。本专家共识总结了临床基因组测序(clinical GS,c GS)的核心流程,明确了检测范围与技术局限性,提供了数据质控、分析、注释及变异解读的关键步骤,并对报告内容和知情同意的争议性问题展开讨论。本共识旨在帮助相关从业人员正确理解和规范使用临床基因组测序技术,提升遗传病诊断的准确性,优化技术的临床效用,推动医学科学研究的进步。 展开更多
关键词 遗传罕见病 基因组测序 高通量测序数据分析 变异解读 遗传检测报告
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基于医疗大数据结合人工智能算法在呼吸机故障识别与预防性维护中的应用 被引量:4
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作者 宫昕晨 温林 《中国医疗设备》 2025年第3期41-48,共8页
目的提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型的呼吸机故障识别与预防性维护策略,旨在提高呼吸机设备管理、维修水平,为呼吸机预防性维护提供参考。方法选取2017—202... 目的提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型的呼吸机故障识别与预防性维护策略,旨在提高呼吸机设备管理、维修水平,为呼吸机预防性维护提供参考。方法选取2017—2023年我院使用的呼吸机日常质量控制数据、临床使用数据、环境数据等多模态数据为研究对象,介绍PSO算法,建立粒子群优化-反向传播(PSO-BP)模型,同时引入K近邻(K-Nearest Neighbor Classification,KNN)模型、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型以及极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)模型作为对比模型,并选择准确度(Accuracy,ACC)、精准度(Precision,PRE)、召回率、F1得分以及曲线下面积(Area Under Curve,AUC)对模型进行评价。结果训练后的PSO-BP模型ACC、PRE、召回率、F1得分及AUC值分别为90.05%、91.00%、89.30%、0.90以及0.88;相对于KNN、SVM、XGBoost以及BP模型,PSO-BP模型识别ACC分别提高了6.64%、4.50%、3.32%、7.35%;召回率、F1得分及AUC值在一定程度上也得到了提高。模型最优阈值为0.6768,呼吸机安全区、稳定区、危险区以及高危区区间分别为[0,0.3384]、(0.3384,0.6768]、(0.6768,0.8384]、(0.8384,1.0000]。结论通过高通量医疗大数据建立的PSO-BP模型可有效识别呼吸机故障,并可使用定量数据为呼吸机预防性维护提供参考,具有一定的理论和实际应用意义。 展开更多
关键词 PSO-BP模型 故障识别 预防性维护 K近邻模型 支持向量机 极端梯度提升 高通量数据
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基于遗传神经网络的激光传感器光网络安全态势评估
11
作者 肖莹慧 朱若寒 李亦奇 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期187-192,共6页
在激光传感器光网络中,服务器对于网络体系安全态势的评估主要参考数据吞吐率、丢包率与信息平均往返时延,联合各类权重指标,求解所得的网络可信度与服务请求方、服务提供方、网络链路方的安全等级相同,即实现了对网络安全态势的准确评... 在激光传感器光网络中,服务器对于网络体系安全态势的评估主要参考数据吞吐率、丢包率与信息平均往返时延,联合各类权重指标,求解所得的网络可信度与服务请求方、服务提供方、网络链路方的安全等级相同,即实现了对网络安全态势的准确评估。为实现对光网络安全态势的精准评估,设计基于遗传神经网络的激光传感器光网络安全态势评估方法。构建神经网络,并确定遗传置信度标准,从而实现对激光传感器超参数的优化运算,完成基于遗传神经网络的激光传感器超参数优化。在安全态势感知数据集中,选取光网络服务请求方参数,并在此基础上,完善态势评估流程,完成激光传感器光网络安全态势评估方法的设计。实验结果表明,依照上述评估方法,可使网络可信度计算结果与服务请求方、服务提供方、网络链路方所提供的安全等级标准保持一致,能够实现对激光传感器光网络安全态势的准确评估。 展开更多
关键词 遗传神经网络 激光传感器 光网络安全 态势评估 置信度 数据吞吐率 丢包率 信息平均往返时延
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高通量荧光漂白后恢复试验数据采集及处理方法的建立
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作者 曹慧珍 王瑾瑜 王文娟 《分析测试技术与仪器》 2025年第4期213-221,共9页
荧光漂白恢复(fluorescence recovery after photobleaching,FRAP)是一种广泛使用的显微镜技术,用于可视化荧光标记分子的动力学.首先梳理了FRAP试验数据采集过程中的关键参数,并针对分子运动速率较快的样本开发了特异性的试验方法,从... 荧光漂白恢复(fluorescence recovery after photobleaching,FRAP)是一种广泛使用的显微镜技术,用于可视化荧光标记分子的动力学.首先梳理了FRAP试验数据采集过程中的关键参数,并针对分子运动速率较快的样本开发了特异性的试验方法,从而得到更准确的试验结果.科学试验依赖于对大量样本的统计分析,基于NISElements软件建立了高通量FRAP试验方法,显著提升了数据采集效率并降低了人力成本.在数据分析方面构建了新型的图像高通量处理方法,实现了漂白区域自动校准和荧光强度精准分析,突破了传统手动分析瓶颈,大幅降低了人力与时间成本,为科研工作的高效推进与深度拓展提供了有力支撑. 展开更多
关键词 荧光漂白后恢复 高通量 图像采集 数据分析
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基于经济评估机制的车联网数据调控算法研究
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作者 叶小华 《伊犁师范大学学报(自然科学版)》 2025年第1期84-92,共9页
鉴于当前车联网数据调控过程中存在的拥塞严重及用户服务质量不足等问题,本文提出了一种基于经济评估机制的车联网数据调控算法.首先,将车联网数据调度问题简化为用户满足度(User Satisfaction,US)、处理周期(Processing Cycle,PC)、数... 鉴于当前车联网数据调控过程中存在的拥塞严重及用户服务质量不足等问题,本文提出了一种基于经济评估机制的车联网数据调控算法.首先,将车联网数据调度问题简化为用户满足度(User Satisfaction,US)、处理周期(Processing Cycle,PC)、数据可靠性(Data Reliability,DR)三个维度,通过构建可量化计算的经济评估函数的方式设计经济评估模型,以便获取最佳经济调度性能.随后,根据网络吞吐性能逐次将经济评估各参数予以精准评估,降低网络调度过程中的用户拒绝现象,改善服务离线性能.仿真实验表明本文算法在高斯信道和拉普拉斯信道环境下能够将拥塞率控制在10%以内,运行一段时间后相应的用户最大服务数也超过10 000个/s,用户离线率均低于6.6%,在莱斯信道条件下本文拥塞率和用户离线率也要低于对照组算法,具有明显的部署优势. 展开更多
关键词 车联网 数据调控 经济评估 网络吞吐 用户服务
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面向并发图分析的局部性感知的缓存管理策略
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作者 李汉桥 赵苑君 《计算机科学》 北大核心 2025年第12期125-132,共8页
随着图计算技术的蓬勃发展,现有图平台上通常运行着大量的并发图分析任务以获得数据背后的价值。因此,并发图计算技术被广泛应用于智能教育、公共管理和新闻媒体等领域。然而,目前图计算系统大多为执行单个图分析任务设计,在支持并发图... 随着图计算技术的蓬勃发展,现有图平台上通常运行着大量的并发图分析任务以获得数据背后的价值。因此,并发图计算技术被广泛应用于智能教育、公共管理和新闻媒体等领域。然而,目前图计算系统大多为执行单个图分析任务设计,在支持并发图分析任务时存在大量冗余数据访问。尽管一些工作已经观察到这一问题,并试图利用其中的时间和空间局部性共享底层图数据减少冗余数据访问,但是其忽视了私有状态数据更新访问的数据局部性,依然面临着缓存利用率低的问题,导致系统吞吐率低。为此,提出了面向并发图分析的局部性感知的缓存管理策略CCG,以充分感知并发图分析任务之间的时间和空间局部性,减少冗余数据访问和同步开销。具体而言,该策略通过高效缓存数据的更新并以增量的方式合并冗余更新,利用并发图分析任务的数据局部性,实现内存数据的高效批量更新,减少数据访问开销并避免缓存抖动,有效提升并发图分析任务的吞吐率。同时,高效利用多级缓存进行分层缓冲与合并,让并发图分析任务在更新访问私有数据时避免同步开销和锁开销,进一步提升系统吞吐率。实验结果显示,在用目前最新的并发图计算系统Glign运行并发图分析任务时,相比于现有最好的图计算缓存策略GRASP,CCG可以将系统吞吐率提升2.3~7.8倍。 展开更多
关键词 并发图分析 缓存架构 数据局部性 缓存抖动 吞吐率
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数字化制造车间大数据处理平台部署运行与测试
15
作者 卢浩伟 《科学技术创新》 2025年第7期80-83,共4页
探究了面向数字化制造车间的大数据处理平台的部署方案和测试情况。该平台硬件部分由工业机械臂、实时以太网设备组以及数控机床等组成;软件部分包含了Hadoop、Spark等大数据软件组件。完成软硬件设备安装后绑定设备的静态IP,设定数据... 探究了面向数字化制造车间的大数据处理平台的部署方案和测试情况。该平台硬件部分由工业机械臂、实时以太网设备组以及数控机床等组成;软件部分包含了Hadoop、Spark等大数据软件组件。完成软硬件设备安装后绑定设备的静态IP,设定数据采集系统参数,可以实时获取数字化制造车间的数据并进行传输、分析,最终在客户端上以实时、可视化画面的形式呈现。从测试情况来看,大数据处理平台的吞吐量和延迟在初始化结束后趋于稳定,系统CUP占用率维持在7%以下,较好地满足了实时监控的需要。 展开更多
关键词 数字化制造车间 大数据处理平台 可视化 吞吐量
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基于低延迟技术的交互式铁路系统架构优化设计
16
作者 高晓明 《粘接》 2025年第8期185-188,共4页
为进一步提高交互式铁路系统的数据传输效率,提出低延迟技术的铁路系统的架构设计,以解决交互式铁路系统的传输效率低、延迟时间长等问题。基于低延迟缓存的铁路视频数据传输过程分为2个阶段:非高峰时段的预缓存阶段和在线传输阶段,并... 为进一步提高交互式铁路系统的数据传输效率,提出低延迟技术的铁路系统的架构设计,以解决交互式铁路系统的传输效率低、延迟时间长等问题。基于低延迟缓存的铁路视频数据传输过程分为2个阶段:非高峰时段的预缓存阶段和在线传输阶段,并通过状态转移矩阵生成的决策掩码实现交互式铁路系统的快速响应。仿真实验结果表明,平均延迟时间和节点的计算时间均随节点数量增加而增加,但低延迟技术在节点数量为300时,延迟达到最低22.5 ms。当任务请求数量大于3000时,低延迟技术的延迟时间达到最低29.1 ms,远低于其他算法。因此利用低延迟技术可以极大降低铁路系统的延迟,提高系统的数据传输能力。 展开更多
关键词 铁路系统 低延迟技术 数据传输 延迟时间 吞吐量
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X射线晶体学在生物大分子研究中的应用与展望
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作者 肖清洁 吴婷婷 +1 位作者 顾亦君 秦文明 《生命科学》 2025年第7期818-827,共10页
X射线晶体学作为解析生物大分子高分辨率三维结构的重要技术,在蛋白质功能研究与药物研发中发挥重要作用。国家蛋白质(上海)设施晶体学线站自开放运行以来,通过在数据采集能力、自动换样系统、探测器配置及数据处理流程等关键环节不断优... X射线晶体学作为解析生物大分子高分辨率三维结构的重要技术,在蛋白质功能研究与药物研发中发挥重要作用。国家蛋白质(上海)设施晶体学线站自开放运行以来,通过在数据采集能力、自动换样系统、探测器配置及数据处理流程等关键环节不断优化,全面提升了线站的整体性能,提高了结构解析的效率。依托高亮度同步辐射光源与成熟的自动化技术平台,晶体学线站助力用户在药物设计、病毒机制解析、基因编辑、植物免疫等多个研究领域取得了一系列具有国际影响力的成果,已助力发表相关论文2000余篇,累计在PDB数据库中发布高质量生物大分子三维结构近5000个。未来,晶体学线站将持续推进技术创新,强化与冷冻电镜、核磁共振、小角散射和人工智能结构预测等方法的互补应用,拓展从静态结构解析到动态机制研究的能力,为生命科学研究和精准药物开发提供坚实的技术支撑。 展开更多
关键词 X射线晶体学 同步辐射 蛋白质结构解析 高通量数据采集 自动化晶体学平台 结构指导药物发现
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供应链数据挖掘下港口集装箱吞吐量预测方法
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作者 初怡秀 沈徐和 鲍梦竹 《办公自动化》 2025年第13期111-113,共3页
现有的港口集装箱吞吐量预测方法不能充分挖掘港口运营数据间的潜在关系,导致吞吐量预测结果准确率较低。基于上述背景,文章研究供应链数据挖掘下港口集装箱吞吐量预测方法。该方法首先通过整合多源供应链数据,识别出集装箱吞吐量的趋... 现有的港口集装箱吞吐量预测方法不能充分挖掘港口运营数据间的潜在关系,导致吞吐量预测结果准确率较低。基于上述背景,文章研究供应链数据挖掘下港口集装箱吞吐量预测方法。该方法首先通过整合多源供应链数据,识别出集装箱吞吐量的趋势特征。基于识别出的趋势特征构建特征矩阵,利用随机森林算法预测集装箱吞吐量。最后对预测结果进行残差修正优化,从而实现集装箱吞吐量高精度预测。实验结果表明,相比于其他三种对比方法,该方法的平均绝对误差最低,具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 供应链数据挖掘 港口集装箱 吞吐量预测 随机森林算法 残差修正
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基于SDN的数据中心网络优化策略研究
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作者 穆长利 《科技资讯》 2025年第8期33-35,共3页
随着云计算、大数据等技术的快速发展,为了提升数据中心网络性能,从软件定义网络(SoftwareDefined Network,SDN)技术角度,分析了数据中心网络面临的低时延与高吞吐量难平衡、模型迭代引发的网络拥塞、规模扩大导致的流量配置机制不完善... 随着云计算、大数据等技术的快速发展,为了提升数据中心网络性能,从软件定义网络(SoftwareDefined Network,SDN)技术角度,分析了数据中心网络面临的低时延与高吞吐量难平衡、模型迭代引发的网络拥塞、规模扩大导致的流量配置机制不完善等问题。针对这些问题,提出了调整传输模式、建立无损网络、创新路由算法等优化策略,以期提高数据中心网络的整体性能和效率。 展开更多
关键词 软件定义网络 数据中心网络 低时延 高吞吐量
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