HLCDG1基因siRNA表达质粒的构建及其对A549细胞周期和增殖的影响,邹飞雁,李峰,本研究旨在应用RNA干扰技术,诱导转基因肺癌细胞HLCDG1基因沉默并观察其对肺癌细胞周期和增殖的影响。构建HLCDG1基因短小干扰双链RNA表
2023-12-12 17:12:47 1.86MB 首发论文
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从研究地方高校的学科特点入手,探讨"双一流"建设背景下学科群的概念和建设意义,并结合太原理工大学学科群建设的实践提出了学科群构建的若干策略:一是问题导向、任务驱动,二是凝练方向、重点建设,三是经费打包、统一分配,四是推动融合、培育团队,五是完善机制、创新管理,为地方高校推进"双一流"建设提供有益借鉴。
2023-12-09 09:14:05 163KB 行业研究
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Python构建快速高效的中文文字识别OCR
2023-12-07 08:46:49 44KB python
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针对煤矿巷道支护专家系统知识内容有限、知识难以融合共享、无法从非结构化数据中挖掘相关知识等问题,构建了煤矿巷道支护领域知识图谱。首先通过设计领域概念、关系及属性对煤矿巷道支护领域知识建模;然后从煤矿巷道支护领域结构化、半结构化、非结构化数据源获取知识,并基于深度学习模型BI-LSTM-CRF进行实体识别;最后利用图数据库Neo4j存储煤矿巷道支护领域知识,形成煤矿巷道支护领域知识图谱。煤矿巷道支护领域知识图谱可进一步提升煤矿巷道支护设计和管理效率,为煤矿巷道支护智能化管理提供知识支持。
2023-12-01 18:37:53 689KB 行业研究
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企业IT建设和发展是有规律的,在不同发展阶段呈现不同的特征,如同人的成长是一个不断成熟的过程。企业的IT能力处于哪个阶段?IT能力该如何演进?这都需要对企业的IT能力进行评估。本文借鉴BSC平衡计分卡的方法和软件开发能力成熟度模型SW-CMM分析方法,构建了企业IT能力评估模型,并举例说明了这一模型的应用。该模型将企业IT能力划分为5个成熟阶段,通过对企业IT能力成熟度的评估了解企业IT发展的阶段以及该阶段应当关注的重点,判断企业对IT的应用掌控能力,帮助企业明确IT的改进方向。
2023-11-29 17:24:07 1.68MB
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这是用NEO4J平台构建一个《人工智能引论》课程的多模态知识图谱相关代码与文件。 知识图谱的经典定义是结构化的语义知识库,是用形象化的图形式来表达出物理世界中的概念以及内部关系。**其基本组成单位是“实体-关系-实体”三元组**,实体间通过关系相互连接形成知识结构网络。而它**也是基于图的数据结构,基本组成是“节点-边-节点”**,从而将知识信息连接成为一个关系网。所以知识图谱主要有**实体、关系、属性**等部分。其中实体表示的某种事物是独立于其他事物的,也是构建图谱最基本的元素;关系表示的是实体与实体之间的关系,用边连接着实体;而属性则用来阐述某一类实体的一些具体的值。这些三元组形式是知识图谱数据层最底层的形式。 图数据库是一种新型的非关系型数据库,无论是节点还是边缘,它的图表都**基于图论**。图论中的基本元素节点和边对应图数据库当中的节点与关系。图数据库的模型是包括**节点、关系以及属性**。它主要存储两类数据:节点和边。节点是实体:如人、成绩、书籍或其他具体事物。边关系:连接节点的概念、事件或事物。
2023-11-24 21:39:08 541KB 人工智能 课程资源 知识图谱 neo4j
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用于SPI,I2C,UART等的STM32从零开始构建驱动程序 概述 该项目旨在学习。从sratch构建了所有东西,以充分了解通信协议和硬件配置。 几乎所有项目都在C ++ 11中开发。 将Google单元测试和测试覆盖率报告应用于嵌入式项目 环境 Windows 10或MacOS。 具有ARM Cortex M4的Nucleo STM32F446RE板。 Bosch BME280传感器-通过SPI通信协议读取温度,湿度,压力。 Saleae Black 4逻辑分析仪-调试。 专案 1.通过SPI读取传感器BME280(有关更多详细信息,请参见004_SPI_driver_CPP)
2023-11-22 08:51:01 51.63MB
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基于ChatGPT构建的中文self-instruct数据集.zip
2023-11-21 21:27:40 14.31MB
阿里云 专有云企业版 V3.12.0 智能数据构建与管理 Dataphin 技术白皮书 20200622
2023-11-15 16:50:41 1019KB
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构建具有纳伏级灵敏度的电压测量系统会遇到很多设计挑战。目前最好的运算放大器(比如超低噪声AD797)可以实现低于1nV/ Hz的噪声性能(1 kHz),但低频率噪声限制了可以实现的噪声性能为大约50 nV p-p(0.1 Hz至10 Hz频段内)。过采样和平均可以降低宽带噪声的rms贡献,但代价是牺牲了更高的数据速率,且功耗较高,但过采样不会降低噪声频谱密度,同时它对1/f区内的噪声无影响。此外,为避免来自后级的噪声贡献,就需要采用较大的前端增益,从而降低了系统带宽。如果没有隔离,那么所有的接地反弹或干扰都会出现在输出端,并有可能破坏放大器及其输入信号的低内部噪声的局面。表现良好的低噪声仪表放大器可以简化设计,并降低共模电压、电源波动和温度漂移引起的残留误差。
2023-11-03 20:22:47 690KB
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