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[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
李建江 滑水亮 吴杰 张凯
在云计算技术领域中,MapReduce能够帮助人们快速处理海量数据,因此在学术界以及工业界越来越受到重视。但是MapReduce在处理以文本为中心的应用时,中间结果中数据重复较多。针对该情况,已有的高频率缓冲(frequency buffering,FB)算法提出在环形内存缓冲之前添加哈希表,并将高频率键存储在哈希表中。该算法通过采样来实现,有额外开销并且统计出的高频率键并不一定准确。该文提出一种基于动态获取高频率键的MapReduce性能优化算法,通过在环形内存缓冲之前增加计数Bloom过滤器(counting Bloom filter,CBF)和哈希表,将高频率键动态地存储在哈希表中。该算法获得的高频率键更准确,同时大大减少了数据排序和磁盘I/O的开销。实际测试结果表明:该算法明显提高了作业的执行速度,比原始MapReduce提高17.04%,比FB算法提高9.31%。
[期刊] 华北农学报
[作者]
刘凡 李岩 曹鸣庆
通过对两种生菜及其不同外植体在培养基上不定芽发生能力的筛选，得到“大湖３６６”叶切片不定芽发生率高达８７％的培养体系，并且丛生状不定芽可陆续发生。将叶切片与农杆菌共培养，对经ｋｍ筛选后所得再生株进行Ｘ－Ｇｌｕ染色，兰色反应阳性率为５０％。
关键词：
生菜,再生,遗传转化,农杆菌
[期刊] 图书情报工作
[作者]
罗晓兰 李明 韩丽
[目的/意义]随着资源建设和流通服务的变革,国内部分图书馆对逾期罚款制度进行的革新引发争议。逾期罚款制度下读者的借阅和逾期行为究竟呈现何种特点、制度如何改革应该从实际借阅数据着手进行分析。[方法/过程]通过抓取图书馆逾期读者的借阅数据进行人工标引,分析目前仍旧采用逾期罚款制度的情况下读者逾期行为特点,根据提取的特征指标刻画逾期读者的类型,并制定相应的应对措施。[结果/结论]高频率逾期读者的逾期行为主要由于多册次、长时间、反复逾期导致,并且有连续多次逾期记录的会加重逾期行为。逾期罚款制度在具体情境下所起到的
关键词：
读者行为 借阅行为 逾期罚款
[期刊] 华北农学报
[作者]
杨丽莉 贾炜珑 张彦芹
以白三叶草子叶和下胚轴为外植体,进行直接再生系统中不同基本培养基成分和激素浓度的研究发现:白三叶草下胚轴顶端细胞的分化能力最强,分化率在65%以上,子叶次之,下胚轴其他部位几乎不分化。高维生素和微量元素可有效提高子叶的再生频率15%,而对下胚轴顶端细胞的分化影响不大。在6-BA3mg/L+NAA0 08mg/L的浓度下,下胚轴上段的再生频率最高,达80%以上。
关键词：
白三叶草 外植体 植株再生
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
余晓丽 王正德 刘慧娟 杨珂金
以野生白木香Rosa banksiaevar.normalis茎段为外植体,探讨了不同生长调节物质对外植体分化、增殖和生根的影响,并对栽培基质与移栽技术进行研究。结果表明,利于白木香分化的诱导培养基为MS+2.0 mg.L-16-BA+0.1 mg.L-1NAA;MS+2.0 mg.L-16-BA+0.05mg.L-1NAA作增殖培养基效果最好,增殖率为5.5;利于生根的培养基为1/2MS+0.2 mg.L-1IBA+0.2 mg.L-1NAA;移栽基质为蛭石+珍珠岩+腐叶土(1∶1∶1)效果最好,成活率98%,且苗生长健壮。建立了白木香高效再生体系。表4参10
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
储秀云 敖小平 胡尚力 肖兴翠 梁丽蓉 王红霞 徐刚标
首次建立了湘林–77叶片外植体的离体再生体系。研究结果表明:湘林-77叶片最适诱导分化培养基为MS+1.0 mg.L-1 6-BA+0.15 mg.L-1 NAA+0.005 mg.L-1 TDZ;最适不定芽伸长培养基为MS+0.5 mg.L-16-BA+0.2 mg.L-1NAA;最适生根培养基为1/2 MS+0.1 mg.L-1NAA;炼苗移栽最适的基质为黄土:有机质按5:1混合。
关键词：
湘林–77 叶片 不定芽 再生植株
[期刊] 西南农业学报
[作者]
胡燕 李仕贵
以籼稻重穗型恢复系蜀恢527的成熟胚为外植体,研究了影响其愈伤组织诱导及植株再生频率的各种因素。结果表明,在基本培养基NMB中添加2.0mg/L的2,4-D有利于蜀恢527成熟胚愈伤组织的诱导和继代培养;MS+6-BA2.0mg/L+KT2.0mg/L+NAA0.25mg/L的分化培养基有利于愈伤组织的分化;继代两次的愈伤组织分化率最高。利用本研究建立了适合蜀恢527成熟胚遗传转化的高效植株再生体系,在此基础上利用农杆菌介导法将稻瘟病抗性基因Pi-d2导入蜀恢527并获得了经PCR检测为阳性的转化植株。
关键词：
籼稻 成熟胚 愈伤组织 再生植株
[期刊] 林业科学
[作者]
谷瑞升 陈正华 姚渝光 刘桂珍
系统地研究了诱导高频、同步可制成“芽珠”的赤桉幼芽（Ｓｈｏｏｔｔｉｐｓ）的方法，为以幼芽为繁殖体制备人工种子奠定基础。试验结果：首先，培养基中适宜的ＢＡ和ＮＡＡ浓度和配比直接控制着制备“芽珠”型幼芽的数量，同时对已分化出的幼芽进一步伸长有很大的影响，ＢＡ为１．０ｍｇ／Ｌ，ＮＡＡ为０．５ｍｇ／Ｌ的培养基中附加４０ｍｇ／Ｌ腺嘌呤和５％的蔗糖能较好地控制幼芽生长及其叶片大小；其次，培养过程中先以１６天光／暗为１０ｈ／１４ｈ培养之后转入４天全黑暗培养可控制幼芽生长的同步性，在半固体培养基上连续继代三次，获得了每次继代（２０天）平均产生２５个／ｃｍ２适宜制备“芽珠”的幼芽。文中就赤桉培养中褐色渗出物问题...
关键词：
赤桉,幼芽,高频率及同步性
[期刊] 华北农学报
[作者]
程增书 高志强 方仁
从小麦ＣＫ８９、１０２、１１３的花药和花冬的约穗诱导愈伤组织的继代培养中，选择致密颗粒型愈伤组织，转入附加２，４－Ｄ２～４ｍｇ／Ｌ改良ＭＳ固体培养基上进行继代培养，６～１０周后形成生长迅速的胚性愈伤组织，这种愈伤组织分离原生质体得率为１～３．７×１０７个／ｇ。原生质体于ＰＣＭ２培养基上琼脂糖包埋培养，３～５天出现第一次细胞分裂，７～１４天进行第二、第三次细胞分裂，两周后形成大量细胞团，细胞分裂频率达２０．３％～７３．３％，４～６周后形成肉眼可见愈伤组织。供试４个基因型中，ＣＫ８９、１０２和花冬均形成再生愈伤组织，仅１１３形成多细胞团。愈伤组织增殖分化实验尚在进行中。
关键词：
小麦,胚性愈伤组织,原生质体培养
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张冰玉 苏晓华 郑书星
建立杨树高效的植株再生体系是采用生物技术手段对其进行遗传改良的基础和前提。该研究以山新杨无菌苗叶片为外植体材料,通过对附加不同浓度BA和NAA的MS培养基的筛选,建立了不定芽的高频再生体系,其再生率、生根率及移栽成活率均达到100%。在此基础上,确定了不定芽再生和生根的卡那霉素选择压。对再生苗的RAPD分析结果表明,该再生体系基本能够保持原有供体植株的遗传基础,可以应用于试管苗快速无性繁殖及遗传转化。
关键词：
山新杨 高频再生 遗传稳定性 RAPD
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
崔勇强 陈锟 王晓磊 侯建华
为满足电子信息类大学生电子设计与调试的需求、克服传统频率特性测试仪性能与价格难以兼顾的缺点,提出了一种基于FPGA的高性能、低成本的远程频率特性测试仪方案。该测试仪测量频率范围为1 kHz100MHz,可以测量并显示被测网络的Nyquist图和Bode图,并保存数据和图片,与上位机使用WiFi无线连接进行通信,上位机完成数据处理与显示。测试结果表明,该测试仪并且具有频率范围宽、测量准确和操作便捷的特点。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
陈南祥 甘甜 杜青辉
【目的】将SCEM-UA优化算法应用于水文频率分布曲线优化适线法中,并与传统适线法进行对比,为水文频率分析提供方法支持。【方法】采用基于SCEM-UA优化算法的优化适线法,对长江流域宜昌水文站1974-2003年年最大流量数据进行水文频率分析,确定其理论频率曲线统计参数,计算离差绝对值和与离差平方和;利用同组数据,采用矩法、权函数法、概率权重矩法对其进行水文频率分析,并将结果与SCEM-UA优化算法所得结果进行对比。【结果】SCEM-UA算法离差绝对值和与离差平方和分别为23 481和33 734 707,均小于其余3种方法;利用SCEM-UA优化算法所得理论频率曲线与实测数据两端值的拟合效果...
关键词：
SCEM-UA 水文频率分析 优化适线法
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
陶源栋 沈明霞 刘龙申 陆明洲 许佩全 施宏
[目的]呼吸频率是评价母猪健康的重要指标。针对目前畜牧业对母猪呼吸频率无接触测定的需求,提出一种基于Kinect的无接触测量算法。[方法]使用Kinect采集梅山母猪侧卧时的深度图像。通过动态区域检测算法确定腹部区域,采用DBSCAN密度聚类算法得到腹部区域质心进行局部深度图像提取。最后基于腹部区域局部深度图像的深度均值,使用离散傅里叶变换得到深度-时间拟合曲线,通过极值点确定1次呼吸过程的周期进而求出监测时间段内母猪的呼吸频次,最后转化成母猪的呼吸频率(RF)。[结果]将检测结果与人工计数结果做比较,呼
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘智慧 边家文 韩海清
文章讨论了乘性和加性噪声背景中的正弦波的频率估计。通过求解基于不同阶次样本协方差方程的根得到了所给模型的频率估计,并通过基于频率方差最小准则得到最优协方差阶次。同时从理论上证明了频率估计是渐进无偏估计,并给出了频率估计的渐近方差表达式。仿真实验证明了算法的有效性。
关键词：
乘性和加性噪声 样本协方差 频率估计
[期刊] 物流技术
[作者]
黄金晶 叶施仁 何福男
将MapReduce运用于关联规则挖掘算法中,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法以并行的方式工作,并且改变了频繁项集挖掘的次序,从包含项数最多的频繁项集开始挖掘,直到得到用户希望的频繁项集终止,为用户提供了交互性,与经典的关联规则挖掘算法Apriori相比,运行效率有大幅度的提高。
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