之前我有过一篇16s基本概念和数据分析的文章.16S 基础知识.分析工具和分析流程详解 可以分成两部分,生物层面和技术层面. 生物层面: 1. 肠道微生物里面包含了哪些微生物?显然包含了所有层面的微生物:细菌.古细菌和真菌. 2. 肠道微生物是如何从母体遗传向下一代的?成熟的肠道微生物群体是如何逐步形成的?环境因素占比多少? 3. 肠道微生物是通过什么来影响疾病的? 4. 目前常见的肠道微生物层面的治疗方案有哪些?疗效如何?哪些病是纯粹由肠道微生物引起的? 技术层面: 1. 什么是16s测序.宏…

单位: 上海中医药大学 蚌埠医学院 上海交通大学附属第六人民医院 夏威夷大学癌症中心 第二军医大学 技术:非靶向代谢组学,16S rRNA测序技术 一. 概述: 本研究对小鼠进行高脂饮食,根据体重增长率将其分为易胖类小鼠(OP)和不易胖小鼠(OR).通过气相质谱对其血浆代谢物进行分析,同时利用16S rRNA测序的方法对其肠道微生物进行测序分析.在Con,OP,OR共鉴定到60种差异代谢物,其中27种是OP相关的.这些差异代谢物重要集中于糖酵解.脂质和氨基酸代谢.TCA循环等.在肠道研究中,OP…

生物医学命名实体识别(BioNER)研究进展 最近把之前整理的一些生物医学命名实体识别(Biomedical Named Entity Recognition, BioNER)相关的论文做了一个BioNER Progress放在了github(https://github.com/lingluodlut/BioNER-Progress)上.主要内容包括BioNER进展中的代表论文列表,以及目前各个主要数据集上的一些先进结果和相关论文,希望对入门的同学有所帮助. 论文列表首先给出一些综述论文,然后…

生成式对抗网络GAN的研究进展与展望.pdf 摘要: 生成式对抗网络GAN (Generative adversarial networks) 目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向. GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈, 由一个生成器和一个判别器构成, 通过对抗学习的方式来训练. 目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本. 在图像和视觉计算.语音和语言处理.信息安全.棋类比赛等领域, GAN 正在被广泛研究,具有巨大的应用前景. 本文概括了GAN 的研究进展, 并进行展望. 在…

https://mp.weixin.qq.com/s/I-rNwgXHEtwgdpkWzKtVXw 摘要 新一代增强现实技术需要依赖可视计算理论与方法解决大尺度复杂环境下的场景建模.内容生成.感知交互三个关键科学问题.本文从以上三个方面,介绍了面向增强现实的可视计算技术的主要研究进展.其中,场景建模主要涉及复杂场景定位.重建与建模,包括同时定位与地图构建.场景几何与材质精确重建与数字化.实时高质量动态环境重建等:内容生成主要涉及视觉一致性驱动的高逼真度虚实融合,包括场景渲染参数估计.虚拟物体嵌入…

论文:个性化推荐系统的研究进展 发表时间:2009 发表作者:刘建国,周涛,汪秉宏 论文链接:论文链接 本文发表在2009,对经典个性化推荐算法做了基本的介绍,是非常好的一篇中文推荐系统方面的文章. 个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系 , 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的对象 , 进而进行个性化推荐, 其 本质就是信息过滤. 事实上, 它是目前解决信息过载问题最有效的工具 .文中根据推荐算法的不同, 分别介绍了协同过滤系统, 基于内容的推荐系统 , 混合推荐…

9012年已经悄悄过去了1/3. 过去的100多天里,在深度学习领域,每天都有大量的新论文产生.所以深度学习研究在2019年开了怎样一个头呢? Open Data Science对第一季度的深度学习研究进行了盘点总结,推出了这一季度的十佳论文.一起来看看,TOP10都花落谁家吧. 基于PyTorch Geometric的快速图像表征学习 Fast Graph Representation Learning with PyTorch Geometric 这篇论文的作者Matthias Fey和Ja…

近年来,Micro LED因其功耗低.响应快.寿命长.光效率高等特点,被视为继LCD.OLED之后的新一代显示面板技术.Micro LED的英文全名是Micro Light Emitting Diode,中文称作微发光二极体,也可以写作μLED,是将传统LED薄膜化.微小化和矩阵化,使像素点距离从毫米级降低至微米级别,并在一个芯片上高度集成的固体自发光显示技术[1].其与常规LED最大的不同在于尺寸,大小相当于人头发丝的1/10,体积达到了主流LED大小的1%,然而像素尺寸当前还未形成统一的定义…

中文电子病历命名实体识别(CNER)研究进展 中文电子病历命名实体识别(Chinese Clinical Named Entity Recognition, Chinese-CNER)任务目标是从给定的电子病历纯文本文档中识别并抽取出与医学临床相关的实体提及,并将它们归类到预定义的类别.最近把之前收集整理的一些CNER相关的研究进展放在了github上.主要内容包括Chinese-CNER的相关论文列表,以及目前各个主要数据集上的一些先进结果,希望对CNER感兴趣的读者有所帮助. github地…

原子层沉积(ALD)和化学气相沉积(CVD)微电子制造铜金属化的研究进展 Atomic Layer Deposition (ALD) and Chemical Vapor Deposition (CVD) of Copper-based Metallization for Microelectronic Fabrication…