视黄醇结合蛋白4（RBP4）与2型糖尿病视网膜病变的关系，倪雅楠，李强，目的：探讨正常健康人群、合并与未合并糖尿病视网膜病变（DR）的2型糖尿病（T2DM）患者血清视黄醇结合蛋白4（retinol binding protein 4，RBP

本文评估了卡拉巴尔都会区土地利用/土地覆盖（LULC）模式内的土地利用/土地覆盖（LULC）动态。 使用遥感和Arc GIS软件包获取并处理了2002、2006、2008、2010、2012、2014和2016年的热图像，以便确定研究区域内LULC中发生的变化。 LULC专题图的总体准确度计算结果超过80％，这表明几乎可以达成共识。 这项研究的结果表明，到2016年，LULC班级已假定与以前的班级规模相比，其当前班级规模有所不同。 研究区域的土地利用格局变化的特征是，建筑等级，水体增加（尽管从2010年到2012年略有负面变化），而茂密的植被和裸地类别则主要呈负趋势； 因此，表明未来的变化趋势将对整个LULC构成消灭的威胁。 这项研究表明，该地区土地利用方式的变化能够影响环境的某些特征，例如地表温度。 该研究建议政府应着手进行植树造林，以增加市中心和偏远地区周围的城市植被。

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

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。

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�

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

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

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 ​

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

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。