Adams谱序列

摘要： 利用May谱序列以及一些代数和数论的方法,证明了当p≥7时,b_(1)h_(1),b_(1)g_(0)在Adams谱序列中是永久循环且不是d_(r)边缘,从而分别收敛到同伦群π_(*)V(1)中相应的非零元,其中V(1)是Toda-Smith谱.

摘要： 利用May谱序列及一些代数和数论方法,证明了在Adams谱序列中存在永久循环元h,且其收敛到同伦群πV(1)中的非零元,其中:V(1)为Toda-Smith谱,p≥7,q=2(p-1).

摘要： 利用May谱序列的相关理论对Adams谱序列的E2-项,即模p Steenrod代数A的上同调进行讨论,给出了b1(δ)s+4在Adams谱序列中的非平凡性.

摘要： 当p≥11,0≤sAdams谱序列的E2项中,乘积b0g0αs+4^(4)∈ExtA^s+8,t(s)(Zp,Zp)是非平凡的,其中t(s)=q[(s+4)p^3+(s+3)p^2+(s+4)p+(s+3)]+s.

摘要： 模p Steenrod代数A的上同调Hs,t(A)是决定球面稳定同伦群的最有力数据.首先给出了模p Steenrod代数A和May谱序列的一些重要结论,而后给出与乘积元(～γs)+3(～ln)g0∈Hs+8,t(s,n)(A)密切相关的May谱E1项的结果,这些结论对该乘积元的非平凡性研究有重要意义,其中t(s,n)=pn+1q+2pnq+(s+3)p2q+(s+3)pq+(s+3)q+s,0≤s＜p-6,n≥4,p≥11,q=2(p-1).

摘要： 当p≥5,n≥0时,(i1i0)*(hn)∈Ext1/APnq(H*K,Zp)在Adams谱序列中是永久循环,并且收敛到πp*q-1K中的非零元.在此基础上,考虑了涉及第三希腊字母类乘积元素的收敛性,即当3≤s＜p时,γsξn∈Exts+1,tA(Zp,Zp)在Adams谱序列中是永久循环,并且收敛到πt-s-1S中的非零元γsξn,其中p≥7,n≥3,q=2(p-1),t=pnq+sp2q+(s-1)Pq+(s-2)q+s-3.

摘要： Let p be an odd prime and A be the Steenord algebra.The extension groups is introduced firstly and then the product h0b0(β)s+2∈Exts+5A,*(Z/p,Z/p) is proved to be nontrivial,where p ≥7,0 ≤s＜p-3,β is the second periodic element.%设p是奇素数,A是Steenrod代数.首先对扩张群进行了简单介绍,进而证明了Adams谱序列中乘积元h0b0(β)x+2∈Exts+5A,*(Z/P,Z/P)的非平凡性,其中p≥7,0≤s＜p-3,β是第2周期元.

摘要： 证明了古典Adams谱序列中的乘积元b20(β)s∈Exts+4△,t(s)(Zp,Zp)的非平凡性,其中p≥11,2≤s＜p-2,t(s) =2(p-1)[(s+2)p+(s-1)]+(s-2).%In this paper,we prove the non-triviality of the product b20(β)s ∈ ExtsA+4,t(s) (Zp,Zp) in the classical Adams spectral sequence,where p ≥ 11,2 ≤ s ＜ p-2,t(s) =2(p-1)[(s +2)p + (s-1)] + (s-2).

摘要： 证明了模p-Steenrod代数高维上同调群中的乘积元b20(γ)∈ExtA+4,t(s)(Zp,Zp)的非平凡性,其中p≥11,3≤s＜p-1,t(s) =2(p-1)[sp2+(s+1)p+(s-2)]+(s-3).

摘要： 本发明涉及一种基于改进奇异谱的包含乘性噪声数据序列处理方法，该方法通过将乘性噪声污染的数据序列变换成异构加性噪声污染是数据序列，再引进合理的权重因子进行加权SSA分析，因此在SSA处理时不破坏信号的结构，从而能高质量、高可靠性地提取时间序列数据中的信号。与现有技术相比，本发明不需要采用对数变换以将乘性噪声转换为加性噪声，避免了破坏时间序列数据的信号结构，因此在处理被乘性噪声污染的时间序列数据方面，具有效果更好、可靠性更高等优点。

摘要： 本发明涉及一种基于加权多通道奇异谱的数据序列信号提取方法，1、获取多变量数据序列及先验误差序列，检验数据序列，判断其是否存在缺值，并进行中心化处理；2、对处理后的多变量数据序列进行信号估计；3、在估计信号的基础上获取多变量数据序列的噪声；4、根据先验误差序列构建权因子，结合步骤2得到的估计信号，生成新的数据序列；5、对新的数据序列再次进行信号估计，重复步骤2～4，提取新的信号；6、计算相邻两次提取信号的差值序列，判断其是否满足收敛条件，若满足，输出最后一次估计信号，否则，继续进行循环迭代直到信号结果收敛为止。与现有技术相比，本发明具有不破坏信号结构、加权方式效果更好且可靠性更高等优点。

摘要： 本发明公开了一种抗噻虫胺和呋虫胺宽谱抗体的可变区序列，重链可变区编码基因的氨基酸序列为SEQ ID NO:2所示。本发明还公开了一种抗噻虫胺和呋虫胺宽谱重组完整抗体，包括重链恒定区、重链可变区、轻链恒定区和轻链可变区，重链可变区编码基因的氨基酸序列为如SEQ ID NO:2所示。将本发明得到的序列基因分别连接到包含了重链恒定区基因和轻链恒定区基因的表达载体，采用双质粒系统的哺乳动物细胞表达获得了重组完整抗体，保证了鼠源亲本抗体的识别活性，并使得抗噻虫胺和呋虫胺宽谱抗体可大批量稳定生产，为同步检测噻虫胺和呋虫胺的各种免疫分析方法提供了可靠的核心试剂。

摘要： 本发明属于汽车系统动力学仿真领域，特别是一种基于Matlab/Adams联合仿真的真实路谱再现系统和方法。系统包括基于Nastran的整车/零部件有限元仿真模块、基于ADAMS/View的整车/零部件系统动力学仿真模块和基于MATLAB/Simulink的整车/零部件真实路谱再现联合仿真模块；其中联合仿真模块包括路试道路谱采集与信号处理子模块、频率响应函数估计子模块和误差分析与修正子模块。方法的具体步骤包括整车/零部件系统刚柔耦合建模及仿真分析、道路载荷谱采集和预处理、分通道频率响应函数估计和驱动信号修正及响应信号再现。本发明具有真实路谱再现精度和效率高的特点，对于道路试验载荷谱采集要求低，适应性更广，再现的真实路谱能为整车/零部件性能分析和优化设计提供更可靠的依据。

摘要： 本发明公开了一种抗氨基甲酸酯类农药的宽谱单克隆抗体，其重链可变区编码基因的氨基酸序列为SEQ ID NO:2所示,轻链可变区编码基因的氨基酸序列为SEQ ID NO:4所示。本发明又公开了一种抗氨基甲酸酯类农药的宽谱重组全长抗体的表达质粒。将本发明得到的可变区序列基因分别连接到包含了重链恒定区基因和轻链恒定区基因的表达载体，采用双质粒系统的哺乳动物细胞表达获得了抗氨基甲酸酯类农药宽谱重组全长抗体。该宽谱单克隆抗体的可变区序列可应用于重组抗体的大批量及稳定生产，为克百威等氨基甲酸酯类农药多残留免疫分析方法提供了可靠、稳定的核心试剂。

摘要： 本发明公开了一种用于翻谱的二维序列相似度评估系统，属于相似度评估领域，一种用于翻谱的二维序列相似度评估系统，包括智能终端，所述智能终端包括与其通信连接的AI模块、录入模块、生成模块、数据分析模块、占比分析模块、存储模块、第一检测模块与第二检测模块。该发明，将音频序列按照时间，将序列从一维生成二维，分为音符的时间点与高音，升维是为了将同一时间点的音符作为一个整体，计算单位由单个音符变成多个音符，通过比对重合部分与标准曲谱序列，将重合序列里的音符投影到升维后标准的曲谱序列中，通过音符元素占比进行得分计算，可以大幅度提高准确率，减少错误录入现象发生，便于用户练习使用。

摘要： 根据与基因表达相关联的序列特征，通过接收基因序列数据来分类基因序列，确定基因序列特征集，根据机器学习模型确定针对基因序列特征集的第一分类，根据机器学习模型针对基因序列定义与第一分类相关联的因果特征集，更改针对基因序列的因果特征集而产生更改的因果特征集，根据机器学习模型确定针对更改的因果特征集的第二分类，其中第二分类不同于第一分类，并且定义目标特征集，其中目标特征包括更改的因果特征集的因果特征。

摘要： 本发明公开了一种基于伪随机序列的锂电池宽频阻抗谱测试方法，属于动力锂电池应用技术领域。该锂电池宽频阻抗谱测试方法包括如下步骤：设计一段用于宽频阻抗测量的伪随机序列；通过电池管理系统向锂电池注入伪随机序列，采集注入过程中的锂电池端电压和电流，并且计算锂电池在不同频率下的量测阻抗；在频域内通过自适应双边滤波器对量测阻抗进行滤波处理，得到宽频阻抗。通过对锂电池注入一种伪随机序列，通过双边滤波算法对阻抗测量结果进行滤波处理，降低噪声干扰，从而提高动力锂电池宽频阻抗测量的准确性与稳定性。

摘要： 本发明公开了一种质谱的数据序列在质量评估中的分析方法、装置和计算机可读存储介质，涉及质谱信息处理领域。质谱的数据序列在质量评估中的分析方法包括：获取包括多种类型的质谱的数据序列的集合，每个质谱的数据序列包括多个质谱数据、并具有质谱的数据序列的质量标记，每个质谱数据包括质谱信号的产生时刻和信号强度；对于集合中的每个质谱的数据序列：将质谱的数据序列中的质谱数据映射到预设的多个产生时刻；以及将质谱的数据序列中的质谱数据的信号强度进行归一化处理；根据集合中的质谱的数据序列、质谱的数据序列的类型以及质量标记，对待测的质谱的数据序列进行质量评估。

摘要： 本发明公开了一种基于最大长度二进制序列的锂电池宽频阻抗谱测试方法，包括如下步骤：设计一段用于宽频阻抗测量的最大长度二进制序列；通过电池管理系统向锂电池注入最大长度二进制序列，采集注入过程中的锂电池端电压和电流，并且计算锂电池在不同频率下的量测阻抗；在频域内利用激励信号的功率谱密度特性与量测阻抗的实部和虚部建立三维数据云；通过建立基于统计的数据清洗自动选择机制对三维数据云中的数据点进行滤波处理，得到锂电池宽频阻抗谱曲线。本发明通过对锂电池注入最大长度二进制序列，利用数据清洗自动选择机制对三维数据云进行滤波处理，降低噪声干扰，从而提高动力锂电池宽频阻抗测量的准确性与稳定性。