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基于深度神经网络和加权隐反馈的个性化推荐 下载：45 浏览：387

薛峰 刘凯 王东 张浩博 ​ 《人工智能研究》 2020年8期

摘要:
改进的矩阵分解(SVD++)将用户和物品特征向量的内积作为用户对物品的评分,而内积无法捕捉用户与物品之间复杂的高阶非线性关系.此外,SVD++在融入用户隐式反馈时,未区分不同交互物品对于用户特征表达的贡献.针对上述问题,文中提出基于深度神经网络和加权隐反馈的推荐算法(DeepNASVD++),采用深度神经网络建模用户与物品之间的关系,使用注意力机制计算历史交互物品在建模用户隐式反馈时的权重.在公开数据集上的实验验证文中算法的有效性.

基于eDNA技术的舟山近海中国团扇鳐定性与定量分析 下载：64 浏览：462

高天翔1 张浩博2 王晓艳2 陈治3 《水产研究进展》 2024年5期

摘要:
为探讨环境DNA (environmental DNA，eDNA)技术用于中国团扇鳐监测方面的可行性，同时开展基于eDNA技术的舟山近海中国团扇鳐定性与定量分析。本实验将中国团扇鳐与其同属汤氏团扇鳐COI基因片段序列进行比较分析，使用PrimerExpress3.0软件设计中国团扇鳐特异性引物与TaqMan探针。在舟山朱家尖近海设计了A、B、C共3个定置网调查站位，定期收集中国团扇鳐样品。于2017年12月19日、2018年4月13日和2018年7月14日分别采集水样(站位A、B1、B2、C1、C2、D)，开展eDNA微滴式数字PCR(dropletdigitalPCR，ddPCR)检测，并将检测结果与水温和采样点进行差异显著性分析。结果显示，不同站位、不同时间的中国团扇鳐eDNA浓度不同，水样采集点对中国团扇鳐eDNA浓度的影响极显著，不同采样点eDNA在不同季节存在极显著差异。研究表明，eDNA检测技术灵敏度高，水温、底质和水深对中国团扇鳐的分布皆有影响。研究结果为其他海域的中国团扇鳐e DNA追踪监测奠定了基础。
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