In cooperation with figure-of-merits the Rietveld analysis can appraise both angular and intensity data of powder diffraction. In this work, X-ray diffraction pattern of Bi4(SiO4)3 was redetermined with intensity figu...In cooperation with figure-of-merits the Rietveld analysis can appraise both angular and intensity data of powder diffraction. In this work, X-ray diffraction pattern of Bi4(SiO4)3 was redetermined with intensity figure-of-merits, which qualify agreement between observed and calculated relative intensities. F30 is 158.90 (0.0059, 32), intensity figure of merit Rint is 8.7, I20(17), 8.0. The values of figure-of-merits show that the data of JCPDS cards are distorted. Both the experimental and calculated peak positions and heights are listed in detail.展开更多
目的 系统性深入挖掘清宫痹症医案为治疗类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis,RA)提供参考。方法 基于频数分析获得医案治疗痹症的常用药物和常见证型,在检验数据质量的基础上构建“方剂-中药”及“方剂-证型”二分网络,并构建“证-药...目的 系统性深入挖掘清宫痹症医案为治疗类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis,RA)提供参考。方法 基于频数分析获得医案治疗痹症的常用药物和常见证型,在检验数据质量的基础上构建“方剂-中药”及“方剂-证型”二分网络,并构建“证-药-方”三分网络,针对挖掘结果,从中医药系统药理数据库和分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)下载核心中药的成分和靶点并通过UniProt数据库对靶点进行标准化,从GeneCards数据库获取RA靶点,利用微生信平台取交集靶点后,应用STRING数据库和Cytoscape构建蛋白互作网络(protein-protein interaction networks,PPI),并筛选核心成分和核心靶点,完成GO、KEGG富集分析。结果 共梳理清宫痹症医案347例,包括203种药物和137类证型,频次最高的10种常用药物为当归、茯苓、白芍、生甘草、生地黄、白术、黄芩、川芎、香附、陈皮,以及11种常见证型包括气血亏虚证、风寒束表证、湿盛着痹证、气机郁滞证、湿热蕴结证、肝阴不足证、血不荣筋证、湿热下注证、表寒里饮证、湿热阻络证、饮溢四肢证;多分网络挖掘出重要药物组合为当归-白芍-白术,治疗RA主要是当归中2个有效成分、白芍中13个有效成分、白术中7个有效成分,治疗RA的关键作用靶点有12个,主要涉及MAPK信号通路。结论 医案治疗RA用药方向主要为缓解疼痛、除湿、益气补血,当归-白芍-白术组合对RA具有潜在治疗效果。展开更多
在室内空间进行准确的行人模式识别/场景感知,特别是与位置关联的识别/感知,对于行人的聚集或追踪具有重要意义.针对传统机器学习方法特征提取困难、分类精度低,非正常性行为造成较大识别误差等问题,提出一种基于注意力机制和双向长短记...在室内空间进行准确的行人模式识别/场景感知,特别是与位置关联的识别/感知,对于行人的聚集或追踪具有重要意义.针对传统机器学习方法特征提取困难、分类精度低,非正常性行为造成较大识别误差等问题,提出一种基于注意力机制和双向长短记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)网络的室内实时行人模式识别的模型.建立Bi-LSTM网络提取滑动窗口内行人模式时序特征,评估模型网络结构的性能与时效性,优化所提网络的Bi-LSTM层数和隐藏层节点数,并确定最优的网络结构;为了削减噪声数据对模型的影响,提高网络筛选信息特征的能力,引入注意力机制对所提取的时序特征进行权重参数优化.实验结果表明,相比传统机器学习算法,优化参数后的Bi-LSTM网络,行人模式识别准确度平均提高6.37%,进一步引入注意力机制后,识别准确度平均提高9.21%,最终准确度可达99.32%.所提模型可以有效对行人模式/场景感知进行分类,为室内精准定位追踪提供方法支持.展开更多
文摘In cooperation with figure-of-merits the Rietveld analysis can appraise both angular and intensity data of powder diffraction. In this work, X-ray diffraction pattern of Bi4(SiO4)3 was redetermined with intensity figure-of-merits, which qualify agreement between observed and calculated relative intensities. F30 is 158.90 (0.0059, 32), intensity figure of merit Rint is 8.7, I20(17), 8.0. The values of figure-of-merits show that the data of JCPDS cards are distorted. Both the experimental and calculated peak positions and heights are listed in detail.
文摘目的 系统性深入挖掘清宫痹症医案为治疗类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis,RA)提供参考。方法 基于频数分析获得医案治疗痹症的常用药物和常见证型,在检验数据质量的基础上构建“方剂-中药”及“方剂-证型”二分网络,并构建“证-药-方”三分网络,针对挖掘结果,从中医药系统药理数据库和分析平台(Traditional Chinese Medicine Systems Pharmacology Database and Analysis Platform,TCMSP)下载核心中药的成分和靶点并通过UniProt数据库对靶点进行标准化,从GeneCards数据库获取RA靶点,利用微生信平台取交集靶点后,应用STRING数据库和Cytoscape构建蛋白互作网络(protein-protein interaction networks,PPI),并筛选核心成分和核心靶点,完成GO、KEGG富集分析。结果 共梳理清宫痹症医案347例,包括203种药物和137类证型,频次最高的10种常用药物为当归、茯苓、白芍、生甘草、生地黄、白术、黄芩、川芎、香附、陈皮,以及11种常见证型包括气血亏虚证、风寒束表证、湿盛着痹证、气机郁滞证、湿热蕴结证、肝阴不足证、血不荣筋证、湿热下注证、表寒里饮证、湿热阻络证、饮溢四肢证;多分网络挖掘出重要药物组合为当归-白芍-白术,治疗RA主要是当归中2个有效成分、白芍中13个有效成分、白术中7个有效成分,治疗RA的关键作用靶点有12个,主要涉及MAPK信号通路。结论 医案治疗RA用药方向主要为缓解疼痛、除湿、益气补血,当归-白芍-白术组合对RA具有潜在治疗效果。
文摘在室内空间进行准确的行人模式识别/场景感知,特别是与位置关联的识别/感知,对于行人的聚集或追踪具有重要意义.针对传统机器学习方法特征提取困难、分类精度低,非正常性行为造成较大识别误差等问题,提出一种基于注意力机制和双向长短记忆(bidirectional long short-term memory,Bi-LSTM)网络的室内实时行人模式识别的模型.建立Bi-LSTM网络提取滑动窗口内行人模式时序特征,评估模型网络结构的性能与时效性,优化所提网络的Bi-LSTM层数和隐藏层节点数,并确定最优的网络结构;为了削减噪声数据对模型的影响,提高网络筛选信息特征的能力,引入注意力机制对所提取的时序特征进行权重参数优化.实验结果表明,相比传统机器学习算法,优化参数后的Bi-LSTM网络,行人模式识别准确度平均提高6.37%,进一步引入注意力机制后,识别准确度平均提高9.21%,最终准确度可达99.32%.所提模型可以有效对行人模式/场景感知进行分类,为室内精准定位追踪提供方法支持.
