这是应用于分子生物学的实验原理，阐述了如何从分子层面得到细胞的生长结果
上传时间： 2017-04-08
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Matlab中BP神经网络的构建和初始化训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一个颟顸每层神经元个数的数组。第三个参数是包含每层用到的转移函数名称的细胞数组。最后一个参数是用到的训练函数的名称。
上传时间： 2014-12-03
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众所周知，谱段在远红外与近红外的光可以在组织中传播几分米的距离[6]，但由于光子在与细胞膜以及细胞间的交互作用中发生了弹性散射
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上传时间： 2013-12-03
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遗传算法 遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。
上传时间： 2013-12-28
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遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。
上传时间： 2013-12-14
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遗传算法简称GA(Genetic Algorithm)，在本质上是一种不依赖具体问题的直接搜索方法。遗传算法在模式识别、神经网络、图像处理、机器学习、工业优化控制、自适应控制、生物科学、社会科学等方面都得到应用。在人工智能研究中，现在人们认为“遗传算法、自适应系统、细胞自动机、混沌理论与人工智能一样，都是对今后十年的计算技术有重大影响的关键技术”。
上传时间： 2017-06-25
上传用户：wendy15
利用aiNet执行资源聚类的算法分为两部分：第一部分是aiNet学习算法，如上所述；第二部分是在获得记忆细胞矩阵M和Ab-Ab之间的dij矩阵S基础上，实现连通图的剪枝聚类。 定义 1 无向连通图G：在形态空间Sw上，以M中抗体对应的点为G的顶点，每对抗体之间的亲和力dij为G中两点连接边的权值。 定义2 最小生成树：包含连通图G中所有顶点的一个子图称为G的一棵生成树T。生成树中所用边的权值为生成树的权。权最小的生成树定义为最小生成树(Minimum spanning tree，MST)。
上传时间： 2015-05-12
上传用户：weizhuofu
利用aiNet执行资源聚类的算法分为两部分：第一部分是aiNet学习算法，如上所述；第二部分是在获得记忆细胞矩阵M和Ab-Ab之间的dij矩阵S基础上，实现连通图的剪枝聚类。
标签： matlab、人工免疫
上传时间： 2015-05-12
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纳米机器人体积小、质量轻、推重比大等特点。在传感检测、微纳制造、环境治理等领域具有巨大的发展前景，尤其在生物医疗领域，微纳机器人可对治疗药物靶向输送及定量释放，能显著提升药物利用率、降低正常细胞被药物破坏的风险。
标签： 纳米机器人
上传时间： 2019-04-21
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在本书中，作者生动地讲述了相互联系的系统的历史：从瑞士数学家莱奥哈尔德·欧拉18世纪末对图论的开创性研究，至现代生物学家基于对细胞网络的了解而展开的治疗癌症药物的研究等。本书的思想核心是：链接是无处不在的，复杂网络的本质是无尺度网络。抓住复杂网络中的枢纽节点，是我们处理复杂数据的基本原则，也是人工智能背后的深度神经网络的重要基础。
标签： 互联网
上传时间： 2021-09-16
上传用户：清川澹如此
