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1.
由于TransE模型在处理不同类别关系时,忽略了同类别向量的语义差别,在对蔬菜领域知识图谱中存在的一对多、多对一和多对多的复杂属性关系进行表示学习时效果较差。本文在TransE方法的基础上,提出PTA(Path-based TransE for Attribute)模型对其进行改进。首先,将蔬菜领域实体和关系通过word2vector映射到一个低维稠密向量空间中;其次,将复杂的属性关系和上下位关系进行结合构成关系路径进行训练;并采取Mean Rank和Hits@10两个评价指标衡量表示学习模型的链接预测效果。试验结果表明:PTA模型较TransE模型在不考虑关系分类的情况下,链接预测效果有较大的提高,Mean Rank最高提前6个次序;且在对属性关系按照复杂度进行分类的情况下,链接预测Hits@10的值较TransE模型最高提高13%。 相似文献
2.
为探究非洲猪瘟病毒B646L基因序列的碱基组成特点,及预测该基因所编码的p72蛋白质结构与细胞抗原表位,利用PCR技术对非洲猪瘟病毒B646L基因ORF框的序列进行扩增、测序及碱基组成分析;运用软件EXPASY、PRABI与SWISS-MODEL对p72蛋白质进行理化性质分析及二、三级结构预测;运用在线软件ABCpred Prediction、Scratch、IEDB和NetCTL对p72蛋白在B、T细胞的抗原表位进行预测。结果表明,非洲猪瘟病毒B646L基因ORF框序列全长为1 941 bp,其中,碱基A含量为26.9%,T含量为28.9%,G含量为24.2%及C含量为20.0%,A+T的含量为55.8%,G+C的含量为44.2%,AT含量显著高于GC含量;该序列共编码646个氨基酸,p72蛋白大小为76 ku;在整个p72蛋白分子的二、三级结构中,α-螺旋占19.35%,β-转角占5.42%,无规卷曲占50.15%,扩展链为25.08%,以无规卷曲为主要结构;该蛋白存在细胞质的概率最大,其次是细胞核,存在于线粒体、高尔基体和内质网的概率较低;p72蛋白B淋巴细胞优势抗原表位分别为1... 相似文献
3.
根据美国农业部2021年1月期《世界农产品供需预测报告》,2020/2021年度世界主要农产品供需预测结果简述如下。1谷物2020年12月和2021年1月,世界谷物供需预测变化见表1。2020/2021年度世界谷物供应量将达35.24亿t,较2019/2020年度估算值增加4 521万t,比2020年12月预测值下调908万t。2020/2021年度世界谷物产量将达27.14亿t,较2019/2020年度估算值增加4 260万t,比2020年12月预测值下调838万t。 相似文献
4.
基于高等教育专业教学质量标准,研究药用微生物学课程能力培养教学模式,立足于学校实际,在推行新课改的前提下,积极开展药用微生物学课程的教学改革实践活动。通过明确课程定位、确定课程目标、做好课程设计、组织课程实施、严控课程考核、认真教学反思等过程实施,提升学生在课堂中的参与度,锻炼其思维能力、语言表达能力、自主学习及解决问题的能力,从而推进“高效课堂”的有效实施,促进学生学习方式和教师教学方式的转变,以期达到培养高素质技能型人才的目标。 相似文献
5.
为进一步提高学生的实验学习兴趣和积极性,在食品微生物学实验教学中尝试运用翻转课堂模式以培养学生自主学习能力和各项综合素质。本文从传统实验教学中存在的问题、运用翻转课堂教学模式的优势等方面提出了对食品微生物学实验教学的改革和反思,分析了翻转课堂模式在课程体系中的重要性。 相似文献
6.
基于中国820个气象站点数据、灰茶尺蠖已知地理分布资料和生物学数据,结合CLIMEX模型与ArcGIS软件模拟预测灰茶尺蠖在中国目前及未来的潜在分布范围,评估灰茶尺蠖的潜在分布范围及气候变暖对其分布的潜在影响。结果表明,灰茶尺蠖在中国目前的适生区主要分布在3°51′N~40°6′N,适生区面积占全国总面积的34.27%。中国大部分省份的气候条件均适合灰茶尺蠖种群生长。随着气候的变化,灰茶尺蠖在中国的潜在适生区面积总体增幅不大,但其组成变化较大。至2050年,预测灰茶尺蠖高度适生区面积占比达最大(22.23%)。相比各种能源之间的平衡情景(A1B),较高能源需求情景(A2)下灰茶尺蠖在陕甘宁地区向内陆扩张更快。灰茶尺蠖在中国适生区分布广泛,应加强灰茶尺蠖预测预报,趁早采取防控措施,以保障茶叶优质安全生产。 相似文献
7.
四大木本油料作物之一的油茶富含丰富的营养,十分受广大消费者的青睐。在我国南方大量种植油茶,尤其是在江西、福建省。为了提升油茶的产量,在种植油茶的过程中需要讲究一定的栽培管理技巧。本文阐述了油茶的基本特征以及如何栽培才能获得高产,并分析了油茶的生产和销售相关数据,对油茶的销售趋势作出了预测。 相似文献
8.
9.
10.
熊蜂 (Bombus spp.) 和蜜蜂 (Apis mellifera L.) 是自然界中的重要传粉昆虫,近年来因为农药的大规模不合理使用造成了世界多个地区熊蜂和蜜蜂种群的持续下降。为了更好地评估农药对熊蜂和蜜蜂的毒性,本研究收集了61个共有的农药蜂毒数据,采用12种分子指纹联合8种机器学习算法,分别建立了农药对熊蜂和蜜蜂急性接触毒性LD50值的分类预测模型。结果表明:农药对熊蜂和蜜蜂的急性接触毒性分类模型预测准确率分别达86.7%和80.0%。随机森林 (Random Forest)、神经网络 (Neural Network) 和支持向量机 (SVM) 3种算法联合Fingerprinter、Klekota-Roth Count和Extend 3种分子指纹在本研究中的预测能力较好。此外,分别采用构建的熊蜂毒性预测模型和蜜蜂毒性预测模型开展交叉毒性预测,准确率分别为72.9%和66.7%,表明熊蜂毒性模型预测蜜蜂毒性的准确性高于蜜蜂毒性模型预测熊蜂毒性的准确性。本研究可为设计低蜂毒化合物提供理论指导,同时为开展不同昆虫靶标的毒性交叉预测提供借鉴。 相似文献