科普

在量子力学中，量子力学认为自然界所有的粒子，如光子、电子或是原子，都能用一个微分方程，如薛定谔方程来描述。这个方程的解即为波函数，它描述了粒子的状态。波函数具有叠加性，它们能够像波一样互相干涉。同时，波函数也被解释为描述粒子出现在特定位置的几率幅。这样，粒子性和波动性就统一在同一个解释中。 一个微观物理体系的状态由波函数完全描述，波函数的任意线性叠加仍然代表体系的一种可能状态。对应于代表该量的算符对其波函数的作用；波函数的模平方代表作为其变量的物理量出现的几率密度。 量子力学是在旧量子了论的基础上发展起来的。 旧量子论包括普朗克的量子假说、爱因斯坦的光量子理论和玻尔的原子理论。 普朗克的辐射量子假说：假定电磁场和物质交换能量是以间断的形式（能量子）实现的，能量子的大小同辐射频率成正比，比例常数称为普朗克常数，从而得出普朗克公式，正确地给出了黑体辐射能量分布。 爱因斯坦引进光量子（光子）的概念，并给出了光子的能量、动量与辐射的频率和波长的关系，成功地解释了光电效应。其后，他又提出固体的振动能量也是量子化的，从而解释了低温下固体比热的问题。 玻尔建立起原子的量子理论：原子中的电子只能在分立的轨道上运动，在轨道上运动时候电子既不吸收能量，也不放出能量。原子具有确定的能量，它所处的这种状态叫“定态”，而且原子只有从一个定态到另一个定态，才能吸收或辐射能量。

<select> <checkbox> 分页 <z:page pagebean=""/> <z:select> <c:foreach> 1、标签库的运作离不开tld文件 2、标签库的标签是定义在tld中的tag标签内（助手类） 1. 标签语言特点 <开始标签 属性="属性值">标签体</结束标签> 空标签 <br/><hr/> <开始标签></结束标签> <开始标签/> ui标签 控制标签 数据标签 2. 自定义标签的开发及使用步骤 2.1 创建一个标签助手类(继承BodyTagSupport) 标签属性必须助手类的属性对应、且要提供对应get/set方法 rtexprvalue 2.2 创建标签库描述文件(tld)，添加自定义标签的配置 注：tld文件必须保存到WEB-INF目录或其子目录 2.3 在JSP通过taglib指令导入标签库，并通过指定后缀 访问自定义标签 3. 标签生命周期 SKIP_BODY 3.1 实例化标签助手类->doStartTag()------------->doEndTag() //主要用开发简单标签 EVAL_BODY_INCLUDE SKIP_BODY 3.2 实例化标签助手类->doStartTag()------------->doAfterBody---------------->doEndTag()... EVAL_BODY_AGAIN

本文转载自百度文库， 原文链接 论文写作前做何准备？ 如何选题？ 如何写摘要？ 如何选取关键词？ 如何写引言？ 如何写结论？ 初稿完成之后怎么办？ 投稿过程中需要注意哪些问题？ 顺藤摸瓜，沿着研究方向的学术发展史这个“藤”,去摘取该方向上的“瓜”,直接吃糖.有个形象的比喻：原著是一颗糖，译本给这颗糖上裹了一层厚厚的糖纸，其他转述或简介或概论或导读或摘要性的东西都是原著的“影子”,更是在糖上裹了几层糖纸.是否吃得到糖，取决于剥糖纸的功夫，如果不能除却糖纸的障碍，我们吞下去的就是纸而不是糖.认真阅读原著，从“原汁原味”中吸取营养，同时把理论还原到其产生背景中，把握理论的来龙去脉，从而形成自己的思想，并力求有所创新。只有真正读懂了原著，研究和思考才具有坚实的基础，才能站在前人的肩膀上，否则只能蜻蜓点水，浮光掠影。 高水平权威期刊和硕博论文成果反映本学科方向学术研究的前沿。从国际国内高水平期刊论文可以得知该研究方向的最新研究进展，对于发现有创新性的研究课题具有十分重要的价值。 如国家自然科学基金委管理科学部认定的国内权威期刊，如 管理科学学报 ， 管理世界 ， 系统工程理论与实践 ， 控制与决策 ， 管理工程学报 ， 系统工程学报 ， 中国管理科学等 。（SCI、SSCI、EI、重要期刊、权威期刊等等） 当前的社会经济发展热点问题 学科发展的前沿性问题 导师项目中的一些核心问题或关键问题

流平衡分析（FBA） Flux Balance Analysis 本文参考 流平衡分析简介 流 （flux） 流就是代谢网络中化学反应的反应速率 在稳态下，各代谢物浓度不变，反应速率满足一定的分布（流分布） 分子类型转化流指单位时间内的转化量 平衡 平衡就是约束 约束来自两个方面： 基本物理规律的约束，物质不灭，能量守恒等 边界条件的约束，底物的供应量（上限），产物的生成量（下限）等 因此流平衡分析又称为基于约束的模型（constraint-based model） 线性规划问题 流平衡分析即线性规划问题（linear programming），在限制条件下求最优解 线性规划算法详解 Matlab线性规划实例 优化目标： 生长最快（生物量biomass最大） 某代谢物(ATP、次级代谢物)产量最大或最小（致死） 应用 生长速率模拟预测 次生代谢产物最大化 微生物致死的研究（抗生素研发） 动植物特定组织或发育过程中特定阶段的代谢分析等 流程 构建代谢网络 把代谢网络表示成计量学矩阵 基于稳态假设，根据物料平衡，得到线性方程组（即约束条件） 定义优化目标（函数） 求解约束下的优化问题，得到流分布和相应的目标值 图片来自文献：What is flux balance analysis? 2010 此处补充： 线性代数笔记2――向量（向量简介） 示例 经典文献（里程碑） FBA模型的提出

生物的东西必须要主动去了解，否则视野容易受到限制，尤其是分子生物学的核心技术。 The Complete Guide to PCR (How it Works, Primer Design, and Running Reactions) 目的：从DNA双链中扩增出感兴趣的区段，用于后续的研究。 原理：DNA结构，双螺旋，AT、GC配对；DNA双链在临界温度会解链，退火后又会恢复；引物，DNA复制的起点，之所以需要引物是因为在DNA合成中DNA聚合酶只能把新的核苷酸加到已有的DNA链上。 操作核心： wiki上很全面 1. 引物设计，会考虑GC含量，决定退火温度； 2. 变性、退火和延伸； PCR Applications―Top Seven Categories Gene expression Genotyping (detection) Cloning Mutagenesis Methylation analysis Sequencing Medical, forensic, and applied sciences 问题： 1.真核生物的组蛋白会影响PCR吗？ 2.为什么需要前后引物，前后引物是如何p出指定区段的？ 逆转录PCR，就是PCR的一个常规应用，我也跑过，见过庞大的机器，也是先设计引物，然后提cDNA，定量。 一条RNA链被逆转录成为互补DNA

毕业之际，以此博文总结一下研究生三年来对于学术论文撰写的心得感悟。 通读相关邻域资料，确定研究方向（自己具体要研究的内容） 首先，要明确自己的研究方向。这个方向要具体，例如要研究聚类算法，就要明确研究聚类算法中的哪一个具体聚类算法，dbsacn，or k-means，or dpc算法等等。确定具体研究内容的方法，采取缩圈法，先大致了解各算法的大概原理，优缺点，研究现状，可以通过泛读一些相关研究的论文研究现状分析及综述性论文。然后，结合自己当前能力范围及兴趣点逐渐缩小范围，最终确定研究的具体算法。 阅读相关研究论文，确定研究切入点（自己的研究具体要解决的问题） 针对确定好的具体算法搜索一些近几年的论文，最好是学术水平高一点的，一般来说看文章源选择水平高一点的期刊会议。因为一开始对相关研究不太了解的情况下，可以通过读一些相关的高水平论文，了解当前研究动态，研究切入点，通俗的说，就是现在大家都在对该算法的哪些缺点进行改进，具体有哪些改进思路。动手实现一些感兴趣的研究，看看还存在哪些缺陷可以改进。根据前人们的研究动态及现状，确定自己的研究切入点（要改进算法的那一缺陷）。 寻找解决方法 明确了自己的研究具体要解决的问题后，则针对具体问题寻找解决方法。查找一些类似算法关于此类问题处理的论文，精读其中解决方法，从中找到启发解决当前问题。 文章来源: https://blog.csdn.net

论文相关内容 本文是解决自动图像注释问题（Automatic image annotation AIA）的，可以看做是多标签图像分类任务 近几十年来，图像自动标注技术得到了广泛的研究。然而，现有的方法通常假设一个正确标记的训练集，这极大地限制了它们对具有不完整标记的实际数据集的应用。由于缺乏对噪声数据的特殊处理，现有的方法大多将缺失的标签视为严格意义上的负标签，导致标记精度下降。针对这些挑战，本文提出了一种新的保留秩低秩因子分解模型。具体来说，我们为每个测试图像构造一个局部训练集，对模型系数矩阵进行低秩矩阵分解，同时捕获标签相关性，降低模型复杂度。此外，为了减少缺失标签带来的模糊性，我们通过样本相似性和标签相关性对标签排序进行正则化，学习预测模型，并将这两个正则化项纳入我们的因子分解方案中。通过将上述所有组件组装在一起，我们的方法避免了基于不可靠数据进行二类决策的需要，因此对于缺少标签更健壮。 本文主要思想和模型 Z为原始特征空间的模型系数矩阵，Z’x表示为预测标签 把Z分解为转换矩阵H和转换特征空间HX的模型系数矩阵来捕捉标签相关性并减少复杂度 总优化目标，第一项表示预测标签和真实标签的成对排序损失具体如下 第二项为关于H的学习具体如下 基于LLE假设用局部样本重构特征，再去学习H 第三项为关于W的学习与第二项类似 基于LLE假设用局部样本重构标签，再去学习W 最后两项为正则化项

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1.XML全称为： 2.语法： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 02.标签元素： a.文件有且只有一个根标签，其他标签都必须封装在根标签里面 b.非空标签必须有"开始标签"和"结束标签"组成，空标签没有 "开始标签"和"结束标签" 03 属性 ： 3.特殊字符： 文章来源: 简析java XML

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