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基于可解释性深度学习的心电图分类: 本发明设计了一种基于多层卷积稀疏编码的可解释性深度学习的心电图分类方法。该发明主要包括以下步骤：对心电图片段进行去噪和归一化处理，然后通过片段和时间两种分割方式对长时间连续心电图进行分割；获取形态心律失常和节奏心律失常数...; 韩青华张世华张炙炀周维

人工智能技术革命:演进、影响和应对被引量：2: 2024年; 人工智能技术在过去十年的革命性突破,是科技-产业-金融有效结合的卓越范本。其技术突破建立在多方市场力量的高效协同上,技术领先性、产品市场力与风险投资回报之间形成有力的正向循环,从而有效应对技术革命带来的巨大风险。人工智能产业化部门和产业智能化部门的正反馈和互补性创新,不仅是人工智能产业发展的基本驱动力,而且为战略性新兴产业和未来产业发展创造条件。按照人工智能加速回报定律,未来几十年可能会迎来人工智能的“经济奇点”。; 陈龙刘刚戚聿东陈定定申卫星申卫星张世华; 关键词：人工智能

COVID-19疫情的实时区域传播分析、预测与预警被引量：1: 2020年; 自2019年12月首个病例在中国武汉出现以来,新型冠状病毒肺炎(简称新冠肺炎或COVID-19)的确诊病例数以前所未有的速度席卷全国,并蔓延至世界160多个国家和地区.截止3月18日,国内针对新冠肺炎的战"役"已接近尾声,除境外输入病例外,全国除港澳台新增确诊病例已经多日为个位数.在新形势下,复工生产已经是迫在眉睫的任务.然而,随着疫情在意大利、西班牙等欧洲各国以及伊朗、韩国、美国的蔓延,再次提醒大家病毒传播威力极大,疫情防控仍然紧迫.本文首先基于从1月25日到2月23日丁香园实时疫情网站的确诊病例数据建立数学模型,对国内各省和主要城市的疫情趋势和关键时间节点做出分析和预测,并将结果与3月18日的疫情状况进行比较,证明该预测符合疫情的发展趋势,可以对未来的疫情趋势做出预测.由此,基于实时发布的国内外疫情数据,我们建立针对COVID-19的疫情预警系统,从多个方面展示全球疫情的区域传播趋势,并且实时监控可能出现的区域蔓延态势.; 翟鹏龙刘星言段然张世华

以C_α-C_α距离为基础的构象空间的可视化研究: 2006年; 蛋白质结构构象呈现明显的规律，研究其在特定构象空间的分布对蛋白质结构预测和模拟具有重要意义。本文以449个非冗余的高分辨串蛋白质结构为材料，以Ga-Ga距离向量代表蛋白质片段。然后利用主成分分析方法，建立蛋白质片段构象空间的可视化构图，并且单个蛋白质分子可以映射到该空间形成一个顺序连接的路径。从而，可以很直观的分析各长度片段（4-9个残基的片段）的分布情况及其内在的连接关系。图形显示了明显的聚集性，以及各种类型片段与二级结构明显的对应关系。; 张世华章祥荪; 关键词：主成分分析

Discovery of mutated driver pathways in cancer: Large-scale cancer genomics projects are providing a large volume of data about genomic,epigenomic and gene ex...; 张世华

一种简单的蛋白质结构分类方法(英文): 本文尝试通过应用一种简单的打分系统和类似于序列比对的动态规划策略来发展一种简单,快速的蛋白质结构分类方法。打分系统是基于一套简单的蛋白结构参数。随后使用动态规划策略在点阵上来搜索相似性轨迹以及根据相似性轨迹的得分计算两个...; 张世华吴凌云金光旭章祥荪; 关键词：动态规划层次聚类; 文献传递

复杂网络模块结构的最优化模型、算法和应用: 章祥荪张世华王勇李珍萍吴凌云张俊华张忠元李慧嘉; 该项目属于运筹学、生命科学与信息科学交叉领域。针对复杂网络领域最基本的问题之一——复杂网络模块/社团结构，系统地研究了模块识别的最优化新理论、新算法以及在生物网络中的应用，取得几个创新性研究成果，具有重要的科学意义和应用...; 关键词：; 关键词：复杂网络

Discovery of Cell-type Specific Regulatory Elements in the Human Genome: Chromatin modifications have been comprehensively illustrated to play important roles in gene regulation and c...; 张世华

整合受体调控基因表达信息构建细胞通信网络被引量：1: 2023年; 目的构建细胞通信网络有助于揭示细胞间协同工作机制、生物学过程和疾病发病机理。目前基于配体-受体相互作用构建细胞通信网络的方法大多只考虑配体和受体的表达信息,忽略了受体对其调控基因的信号传递影响,导致构建的细胞通信网络可靠性较低。鉴于此,本文提出IRRG算法,旨在构建更为准确的细胞通信网络,并挖掘具有生物学意义的细胞通信模式。方法本文提出了一种整合受体调控基因表达信息构建细胞通信网络的方法(命名为IRRG)。该方法通过随机游走方式计算受体对下游基因的影响得分,进而与配体-受体共表达量结合构建细胞通信网络。结果使用IRRG构建了小鼠滤泡间表皮(IFE)细胞通信网络并分析了配体-受体对的生物学意义,验证了IRRG计算受体影响得分的稳定性和细胞通信网络构建的可靠性。此外,使用IRRG构建了透明细胞肾细胞癌(ccRCC)的细胞通信网络,挖掘并分析其肿瘤微环境细胞通信模式。结论IRRG可以构建富有生物学意义并且可靠的细胞通信网络,帮助人们从细胞通信的角度更深入地了解多种生物过程。IRRG算法代码可从GitHub获取:https://github.com/NWPU-903PR/IRRG。; 郭书旗张绍武李岩张世华; 关键词：基因共表达基因调控网络随机游走

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张世华