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小菜蛾3个普通气味结合蛋白基因的特异性表达
小菜蛾3个普通气味结合蛋白基因的特异性表达,林喜建,蔡立君,小菜蛾是世界性十字花科植物的主要害虫,每年造成巨大的经济损失。利用荧光实时定量PCR对编码普通气味分子结合蛋白的Px937、Px4436、P
2024-01-10 13:23:07
323KB
首发论文
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2-(2-羟基苯基亚氨基)酚类衍生物的实验与计算研究相结合:合成,分子结构和NLO研究
合成了一系列取代的2-(2-羟基苯基亚氨基)酚(salen)衍生物(1-4),并通过分析,FT-IR,UV-Vis和13C {1H} -NMR表征了所得化合物的结构。 。 使用D3和B3LYP / 6-311G(d,p)含量计算出所报道化合物的几何结构优化,频率(IR),NMR,电子特征,前沿分子轨道(HOMO-LUMO)和首次静态超极化率(βtot)研究理论。 计算出的HOMO和LUMO能量表明,分子内发生了电荷转移,并且从MEP中可以解释分子的稳定性和键强度。 除了HOMO-LUMO轨道之间的能隙(ΔEgap)对第一个静态超极化率(βtot)的影响外,我们还计算了所有salen化合物的ΔEgap。 这些结果表明,HOMO-LUMOΔEgap越小,βtot越大。
2024-01-09 18:33:57
4.52MB
超极化率
1
2,4-二氯苯氧乙酸与小牛胸腺DNA的沟槽结合作用
2,4-二氯苯氧乙酸与小牛胸腺DNA的沟槽结合作用,夏开心,张国文,在生理酸度(pH 7.4)的条件下,采用多种光谱学技术包括紫外-可见吸收光谱法、荧光光谱法、圆二色谱法(CD)以及红外光谱法(FT-IR)结合分子�
2024-01-09 17:38:49
863KB
首发论文
1
vue-cesium-next:vue3.x结合Cesium的脚手架
Vue-铯下一个 Vue3.x集成铯 项目设置 yarn install 编译和热重装以进行开发 yarn serve 编译并最小化生产 yarn build 整理和修复文件 yarn lint 自定义配置 参见vue.config.js
2024-01-01 21:44:13
175KB
cesium
vuejs3
JavaScript
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网页CAD和GIS结合后实现模型动画效果
将webCAD和webGIS结合起来,可以在网页上创建、编辑和更新建筑模型,并在浏览器中查看和交互这些模型,同时利用网页GIS的功能来管理地理数据,包括测量、图形编辑、查询和分析等。这些功能可以在 Web 上实现,也可以使用客户端应用程序(如 Visual Studio编辑和更新建筑信息模型(BIM)数据。而网页GIS(Web Geographic Information System)则是一种处理地理数据的Web应用程序。将网页CAD和网页GIS结合起来,可以实现很多功能,例如在网页上创建和编辑建筑模型,并在浏览器中查看和交互这些模型,同时利用网页GIS的功能来管理地理数据,包括测量、图形编辑、查询和分析等。 目前,一些工具和框架可以提供网页CAD和网页GIS的功能。其中一些流行的工具包括: HTML5 Canvas - 用于创建和编辑建筑模型。HTML5 Canvas 提供了绘制图形、动画和其他交互式的元素所需的资源,可以在 Web 上使用 JavaScript 进行交互。 CSS3 动画 - 用于创建动画效果。CSS3 提供了可以使用 CSS 控制元素的位置、形状和颜色等属性,可
2023-12-18 15:04:34
6KB
webcad
1
鼎捷ERP Tiptop T100/GP Webservice开发详细步骤 完整例子有4GL源代码 结合安卓开发实现APP功能
1、客制好接口程序,编译自己写的程序(以下有登陆的接口的例子) 2、在aws_ttsr v2_ser vice.4gl里添加服务名称 3、在aws_ttsr v2的link里添加新写的端口程序 4、在aws_ttcfg2(集成服务SERVER端设置作业)里维护 5、关闭aws服务 6、重启服务 7、打开网页 8、找到刚才添加的服务名称,就表示成功
2023-12-14 07:56:14
134.85MB
android
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MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测
MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测 基本介绍 1.MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测; 2.运行环境为Matlab2018b; 3.输入多个特征,分四类预测; 4.data为数据集,excel数据,前多列输入,最后输出四类标签,主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹; 5.可视化展示分类准确率。 模型描述 SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入分类预测是一种基于机器学习和集成学习的预测方法,其主要思想是将支持向量机(SVM)和AdaBoost算法相结合,通过多输入模型进行预测。 具体流程如下: 数据预处理:对原始数据进行清洗、归一化和分割等预处理步骤。 特征提取:利用SVM模型对数据进行特征提取,得到多个特征向量作为AdaBoost算法的输入。 AdaBoost模型训练:利用AdaBoost算法对多个特征向量进行加权组合,得到最终的预测结果。 模型评估:对预测结果进行评估。 模型优化:根据评估结果对模型进行优化,可以尝试调整模型的参数、改变AdaBoos
2023-12-11 12:48:07
1KB
matlab
支持向量机
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基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测,LSTM-Attention时间序列预测,单输入单输出模
基于注意力机制attention结合长短期记忆网络LSTM时间序列预测,LSTM-Attention时间序列预测,单输入单输出模型。 运行环境MATLAB版本为2020b及其以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-12-01 23:39:28
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网络
网络
matlab
lstm
1
php-ajax结合layui实现分页
当我想实现分页功能的时候,在网上看到很多分享,但总觉得不是分页栏不好看,就是代码过于复杂,找插件还不好传值,所以自己总结了一下,结合ajax简单的实现分页功能
2023-11-22 09:05:14
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1
基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测,CNN-LSTM-At
基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)多变量时间序列预测,CNN-LSTM-Attention多维时间序列预测,多列变量输入模型。matlab代码,2020版本及以上。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2023-11-20 16:46:33
62KB
网络
网络
matlab
lstm
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