第一节 细胞质在遗传中的作用 第二节 细胞分化的可逆性 第三节 基因表达的调控 第四节 几个发育现象的遗传学分析 第五节 噬菌体和原生生物的分析 第六节 细胞核和细胞质在个体发育中的协同作用

雇主（以下简称甲方） 与受雇职工（以下简称乙方） 根据《中华人民共和国劳动法》和《北京市个体工商户、私营企业雇工劳动管理暂 行办法》，甲乙双方以平等协商同意，自愿签订本合同，共同遵守本合同所列条款。 第一条 本合同期限自 年 月 日开始，至 年 月 日终止，其中试用期 天

一、数理统计的某些基本概念 1、总体与样本 总 体 ： 被研究对象某特性值的全体。 个 体 ： 组成总体的每个单元。 样本（子样）： 自总体中随机抽取的一部分个体。 样 本 容 量 ： 样本中所包含个体的数目，用n表示

第一章导论 第二章个体心理与个体行为 第三章群体心理与群体行为 第四章群体动力与激励理论 第五章领导者与组织行为 第六章组织文化与组织行为 第七章行为有效性

一、实验目的与要求 （1） 了解普通光学显微镜的构造与功能，学习与掌握显微镜观察微生物的方法。 （2） 观察细菌、放线菌和蓝细菌的个体形态，学会绘制微生物的形态结构图

第一节 心理发展的概述 第二节 青少年期的心理发展 第三节 个体心理发展的制约因素

第一节 心理发展的概述 第二节 青少年期的心理发展 第三节 个体心理发展的制约因素

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

首先介绍了传统的编队控制方法的定义、特点和常用方法及优缺点,并将传统编队控制时代定义为前编队控制时代.随着多智能体技术的发展,将多智能体技术引入到编队控制问题中,诞生了众多新的研究成果,称为后编队控制时代.后编队控制时代以多智能体技术为基础,随着通信技术、计算机技术、人工智能技术的发展而逐渐壮大起来,并受到了学者的广泛关注.前编队控制时代强调多机器人通过编队协作完成单个机器人无法实现的任务,提高任务完成效率且缩短任务完成时间.后编队控制时代则是在前编队控制时代的基础上,更强调低成本、同步性和协同性,但却不那么重视每个个体的任务分工,甚至是按照规则自由分配任务,不再有“不可替代冶的个体存在.最后给出了研究编队控制问题的基本思路和目前尚待解决的关键问题

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导