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《生物信息学》课程教学资源(中译本)第四章 应用GCG进行序列分析
文档格式:PDF 文档大小:153.77KB 文档页数:15
一、引言 快速、经济的核酸序列测序方法的出现使包括分子生物学、遗传学以及生物化学在内的许多 科学领域发生了革命。(Gi bert,1981: Sanger,1981)这项技术的发展同时也使人们需 要构建公用数据库来存储在全世界范围的实验室内得到的序列信息(Benson et al.1997 Stoesser et al.1997)。由于提交到数据库中的序列需要进行分析和解释,同时已经存在 的数据库中的条目需要进行辨识和修补以供研究人员进一步研究之用,因此随着公用数据库 的建立,生物信息学和计算生物学逐渐走向成熟
《数字图象处理》第九章 图象的压缩编码,JPEG 压缩编码标准
文档格式:DOC 文档大小:198.5KB 文档页数:19
在介绍图象的压缩编码之前,先考虑一个问题:为什么要压缩?其实这个问题不用我回答, 你也能想得到。因为图象信息的数据量实在是太惊人了。举一个例子就明白:一张 A4(210mm×297mm) 幅面的照片,若用中等分辨率(300dpi)的扫描仪按真彩色扫描,其数据 量为多少?让我们来计算一下:共有(300×210/25.4) ×(300×297/25.4)个象素,每个象素占 3 个字节,其数据量为 26M 字节,其数据量之大可见一斑了
中南大学:《计算机网络 computer networks》课程教学资源(PPT课件讲稿)第九章 网络数据管理(9.2)网络数据库的安全机制
文档格式:PPT 文档大小:99KB 文档页数:7
9.2网络数据库的安全机制 9.2.1安全性控制的方法 9.2.2 Oracle数据库的安全机制简介
厦门大学:《高级经济计量学》讲义 第十三章 时间序列分析简介
文档格式:PPT 文档大小:806.5KB 文档页数:31
1.1基本概念 时间序列所研究的是时间上的相关结构。它的应用广泛,从海洋学到金融学 都是它的应用范围。著名的CAPM模型(资本资产定价模型)和随机波动模型就是 含有时间序列成份的金融模型的例子。当我们考虑一时间序列时,我们通常考虑一 个数值的集合{X:t=1,…,n},其中下标t表示数据被观测到的时间。虽然直观 上很清楚,我们还是来详细描述一下X的一系列非标准特性。 非等距数据(缺损数据)。例如,若时间序列是某一证券的日收益率,则在节假 日等非交易日里就没有数据可得了
《生物信息学》课程教学资源(中译本)第五章 生物数据库的信息检索
文档格式:PDF 文档大小:169.91KB 文档页数:8
如第二章所述,建立 GenBank是为了适应人类基应组工程等科学研究产生的大量序列数据的信 息爆炸。总的来说, GenBank是带有注释的公用DNA蛋白质序列的集合。写作本书时, GenBank中有160万条链的纪录,含超过10亿个核苷酸碱基。向GenBank存入新的序列有两种方 法:通过 Sequi nBankl和等工具直接提交,或通过国际核苷酸序列数据库的组成部分 GenBank,eml,和DDB等相互之间传递数据的共享协议
辽宁经济职业技术学院:《JAVA语言概述》课程教学资源(PPT课件讲稿)第十六讲 流和文件(3)
文档格式:PPT 文档大小:149.5KB 文档页数:12
输入输出方法 AVA 只有缓冲区满时才会将数据送到输出流 Java在输出数据流中,当对方尚未将数据取走 时,程序就会被阻塞. 有时要人为地将尚未填满的缓冲区中的数据 送出,使用 flusho方法
《IP数据报知识点》 讲义PPT电子课件
文档格式:PPT 文档大小:409KB 文档页数:11
IP数据报 TCP/IP协议定义了一个在因特网上传输的包,称为IP数据报 p datagram.这是一个与硬件无关的虚拟包,由包头和数据 两部分组成,包头中的源地址和目的地址都是IP协议地址
北京邮电大学:《数据通信原理》课程教学资源(课件讲稿)第一章 概述
文档格式:PDF 文档大小:6.83MB 文档页数:94
第一章概述 第一节数据通信概念 第二节传输代码 第三节数据通信系统 第四节数据传输速率 第五节数据传输方式
北京邮电大学:《多媒体技术原理及应用》第6章 多媒体数据库及基于内容检索
文档格式:PPT 文档大小:373KB 文档页数:62
第6章多媒体数据库及基于内容检索 一、多媒体数据管理 二、多媒体数据库管理系统 三、面向对象技术与 MDBMS 四、基于内容的检索技术
基于MapReduce的大规模文本聚类并行化
文档格式:PDF 文档大小:458.36KB 文档页数:9
建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率,提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法;其次,基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心,提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法;最后,基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明:提出的聚类算法与原始二分K-means相比,在获得相当聚类效果的同时,具有明显效率优势;并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性
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