8.2.1 委托——代理关系假设 8.2.2 委托——代理的均衡合同 8.3.1 激励机制的目标 8.3.2 激励机制的框架

1 Soft Computing Approach to Pattern Classification and Object Recognition 2 Pattern Classification Based on Conventional Interpretation of MFI 3 Pattern Classification Based on New Interpretation of MFI 4 Pattern Classification Based on New Interpretation of MFI and Floating Point Genetic Algorithm 5 Neuro-Genetic Approach to Pattern Classification Based on the New Interpretation of MFI 6 Knowledge-Based Occluded Object Recognition Based on New Interpretation of MFI and Floating Point Genetic Algorithm 7 Neuro-Fuzzy Approach to Occluded Object Recognition Based on New Interpretation of MFI

第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 分子进化与系统发育 第二节 分子系统发育树的构建方法 第三节 系统发育树构建及应用

 1、研究眼动的意义  2、眼动跟踪技术的历史  3、眼动的类型、特点及神经机理  4、描述眼动的参数与指标

第一节 非编码RNA概述 第二节 非编码RNA的分类 第三节 MicroRNA 第四节 LnRNA 第五节 CircRNA 第六节 其它小分子RNA

随着cDNA微阵列和寡核苷酸芯片(下文没有特别说明时,统称为DNA微阵列)等 高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mrNA 在本章中,基因表达数据特指基于DNA微阵列实验得到的反映mRNA丰度的数据,而 不包括基因表达最终产物—蛋白质丰度的数据。由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因 表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大, 数据的增长速度更快

第一节 非编码RNA概述 第二节 非编码RNA的分类 第三节 第三节 MicroRNA 第四节 环状RNA（circRNA） 第五节 其它小分子RNA（Small RNA）

实用指南 辑 Andreas d. Baxevanis enome Technology Branch National human genome research Institute National Institutes of health Bethesda, Maryland B. F Francis ouellette National Center for Biotechnology Information National Institute of health ADB将本书奉献给他的母亲 Anastasia,并纪念他的父亲 Demetrios,他们的智慧和爱是守护 他一生的力量

第一节 蛋白质编码基因的注释 第二节 RNA基因的注释 第三节 重复序列的注释 第四节 假基因的注释 第五节 案例分析：黄瓜基因组的注释