预测结果

摘要： 旨在了解滑液囊支原体(Mycoplasma synoviae,MS)遗传多样性,本研究对7株MS四川分离株进行全基因组测序及生物信息学分析。采用Illumina HiSeq平台和PE文库结合方式全基因组测序,运用各数据库注释,用MEGAX软件将7株MS与NCBI收录的8株MS全基因比较。结果显示,分离自同一鸡场的4株MS分离株MS251、MS254、MS221、MS231的基因数、种类、毒力因子数相同或差异小,而分离自3个不同鸡场的MS分离株MS12H、MS1G、MSK1的基因数、毒力因子数存在较大差异;将该7株MS四川分离株与NCBI公布的8株MS分离株比较圈图,发现四川分离株与巴西MS53、美国WVU-1853、澳大利亚86079/7 NS,以及疫苗株MS-H差异较大,而与河南HN01最相近。不同场间和同场间四川分离株都存在遗传多样性。本研究为研究MS分离株的致病机制、开发MS亚单位疫苗和建立特异性检测方法提供了理论依据。

摘要： 根据美国农业部2022年4月《世界农产品供需预测报告》,2021/2022年度世界主要农产品供需预测结果简述如下.

摘要： 近年来,深度学习方法在金融领域得到了广泛的应用,特别是促进了股票价格预测的发展。针对门控递归神经网络(GRU)在一般股票价格预测中准确性和鲁棒性较差的问题,提出了一种基于差分变异GRU的股票预测算法(DMGRU)。该算法将GRU的模型梯度整体作为决策变量,利用差分进化(DE)变异的方式在原有梯度附近寻找新的梯度,并用新的梯度来更新模型权重,从而得到更优的模型权重,进而提高模型在股票价格预测时的准确率。实验对标普500指数、上证指数和A股指数进行预测,结果表明DMGRU模型的预测结果精确度更高,预测趋势更加稳定。

摘要： 根据美国农业部2022年11月《世界农产品供需预测报告》,2022/2023年度世界主要农产品供需预测结果简述如下。

摘要： 总之,这种积极的情况也得到了预测结果的支持,相关预测结果表明各种活动和资质都要提升。根据Ittermann/Niehaus的文章这种提升可以理解为不断丰富相关活动、提高能力的过程,它会影响到所有的员工群体。

摘要： 船舶故障趋势预测的研究具有重要实际应用,船舶故障趋势复杂多变,当前船舶故障趋势预测方法无法高精度描述其故障变化特点,使得船舶故障预测趋势结果靠性低.为了提高船舶故障趋势预测效果,设计了基于大数据的船舶故障趋势预测方法.首先分析当前船舶故障趋势预测研究进展,找到各种方法的船舶故障趋势预测的局限性,然后采用船舶故障趋势数据,并利用大数据分析技术拟合船舶故障变化趋势,构建船舶故障趋势预测模型.最后在相同平台下,与其他船舶故障趋势预测方法进行了对比测试.结果表明,大数据的船舶故障趋势预测精度超过95％,不仅完全达到了船舶故障控制的实际应用要求,而且船舶故障趋势预测效果要优于对比方法,具有更加广泛的实际应用范围.

摘要： 周围有不少朋友带孩子去做智力测试,我也内心痒痒的,但另一方面也心存疑虑。请教贵刊专家:这些智力测试有可靠的依据吗?预测结果的可信度有多高啊?关于这个问题,就我目前了解到的理论和实践情况,总结、回答如下——1.有参考性。但到目前为止,还没有完美的智力测试。现行的各种智力测试,其实都不能完全反映大脑和认知的全部变化,甚至智商的说法也是如此。

摘要： 针对单缺陷管道的剩余强度问题,首先对影响管道剩余强度的相关因素进行深层次分析,建立PCA-PSO-BP神经网络模型,使用PCA算法对管道剩余强度影响因素进行降维处理,使用PSO算法对BP神经网络算法中的权值和阈值进行优选,根据文献中获取的1 48组管道实际爆破数据,随机选取1 28组数据作为学习样本,剩余20组数据作为验证样本,使用BP神经网络算法对管道剩余强度进行预测,并将预测结果与ASME B31 G-2009、DNV RP—F101、API 579以及SYT6151-2009等公式的计算结果进行对比,以此验证PCA-PSO-BP神经网络的可行性.研究表明:管道钢级、直径、壁厚、缺陷类型、缺陷深度、缺陷长度是影响管道剩余强度的主要因素;PCA-PSO-BP神经网络预测结果的平均绝对误差仅有2.923％,远低于其他方法的计算误差,证明PCA-PSO-BP神经网络模型可用于管道剩余强度预测.

摘要： 自上世纪50年代以来,人们开始了地震预测预报探索.特别是中国政府十分重视地震预测预报工作,组织开展了包括电磁学、大地测量学、地下流体等前兆学科以及地震学广义前兆的大规模实验观测.半个多世纪以来,总结、研究了中国大陆有监测能力地区的200多次地震震例,系统清理了地震前兆现象和预测预报方法以及预测预报判据、指标,深入研究了地震孕育发生的理论和前兆机理,发展了具有中国特色的地震预测预报的科学思路和工作程序.但时至今日,地震预测预报水平距离社会需求仍有很大差距,人们是否可以实现地震预测预报仍是热议的问题.本文主要介绍诸多成果中关于地震地电阻率前兆异常特征、异常物理机理方面的研究成果以及地震预测结果的检验，或许对讨论上述热议的问题有所启示。

摘要： 本文就灰色预测模型，ARIMA预测模型，ANN模型在最近几年的研究进展综述，GM(1，1)、ANN、ARIMA3中预测模型分别在医学的多个领域得到广泛应用取得了良好的效果。但事物的发展是受到多种因素共同作用的结果，而由于多种原因，这些因素并不能完全纳入这3种预测模型计算，因此，在进行预测分析时，应综合考虑和比较多种模型的预测效果，选择适合的预测模型进行预测；并应不断更新数据对模型进行重新拟合且谨慎使用统计模型的预测结果，才能达到有效预测的目的，从而正确指导相关工作。

摘要： 灰色系统是指系统内部信息是灰色的，系统内各因素间有不确定的关系的前提下，可以运用灰色系统理论进行预测分析。本文以1999年-2008年的地质调查投入数据为基础，尝试运用灰色预测模型预测中国未来地质调查投入，并对预测结果进行检验。

摘要： 本文采用了一种基于优化相空间重构的多变量混沌时间序列的预测方法。主要思想是设定多变量混沌时间序列的各个变量的嵌入维数和延迟时间的范围,以预测评价函数作为评判最优嵌入维数和延迟时间的标准,选择出优化的相空间重构参数并获得优化的相空间重构,以此作为神经网络的输入,获得最佳的预测结果。通过对Lorenz 系统和实际的二维时间序列的仿真,证明了此方法的有效性。

摘要： 本文运用灰色理论对复合地基最终沉降变形进行了预测,预测过程建立在数学基础之上,根据实测沉降变形观测资料建立灰色预测模型,对地基的最终沉降变形量进行计算,而且预测结果的精度能够满足工程需要。

摘要： 本文依据太阳黑子活动的周期理论，对甘肃省的强震，分析研究了发震的规律，并用计算地震发生周期的公式y=11x+3，对甘肃未来强震的可能发生年份，探索着提出了部分预测，尚属简单易行，谨供参考。

摘要： 本文依据太阳黑子活动的周期理论，对甘肃省的强震，分析研究了发震的规律，并用计算地震发生周期的公式y=11x+3，对甘肃未来强震的可能发生年份，探索着提出了部分预测，尚属简单易行，谨供参考。

摘要： 本文依据太阳黑子活动的周期理论，对甘肃省的强震，分析研究了发震的规律，并用计算地震发生周期的公式y=11x+3，对甘肃未来强震的可能发生年份，探索着提出了部分预测，尚属简单易行，谨供参考。

摘要： 本文依据太阳黑子活动的周期理论，对甘肃省的强震，分析研究了发震的规律，并用计算地震发生周期的公式y=11x+3，对甘肃未来强震的可能发生年份，探索着提出了部分预测，尚属简单易行，谨供参考。

摘要： 本文依据太阳黑子活动的周期理论，对甘肃省的强震，分析研究了发震的规律，并用计算地震发生周期的公式y=11x+3，对甘肃未来强震的可能发生年份，探索着提出了部分预测，尚属简单易行，谨供参考。

摘要： 在现行方法的NAL单元报头中，即使是在nal_ref_flag的值根据nal_unit_type的值被唯一决定的情况下，也分别对nal_ref_flag和nal_unit_type分配比特，是没有效率的设计。动态图像预测编码装置具有：输入单元，其输入构成动态图像的多个图像；以及编码单元，其通过利用画面内预测或者画面间预测中的任意一个方法对所述图像进行编码而生成压缩图像数据，并与包头信息一起进行打包，包头信息包括图片类型，编码单元以唯一地表示编码后的图片数据是否在对其它图片进行解码时被用来参照的方式决定图片类型。

摘要： 在一个实施方式中，图像内的编码对象区域被分割为多个预测区域。根据与对象区域相邻的相邻区域的预测信息、该对象区域内的已编码预测区域的数量以及该对象区域的已编码预测信息，从与作为下一个预测区域的对象预测区域相邻的区域的已编码运动信息中，选出用于该对象预测区域的预测信号的生成的运动信息的候选。根据所选出的运动信息的候选的数量，对指示使用了选出的运动信息的候选的对象预测区域的预测信号的生成的合并块信息和由预测信息估计单元检测到的运动信息，或者，该合并块信息和该运动信息中的任意一方进行编码，并将用于对象预测区域的预测信号的生成的运动信息保存在预测信息保存单元中。

摘要： 本发明提供一种图像预测编码装置，能够抑制预测信息的增加，降低对象块的预测误差，高效地对图像进行编码。在一个实施方式的图像预测编码装置中，在生成对象区域内的部分区域的预测信号时，判定邻接区域的预测信息是否能够利用。在能够利用的情况下，决定使用邻接区域的预测信息来生成预测信号的部分区域的区域宽度。对象区域的预测信号是根据对象区域的预测信息、邻接区域的预测信息以及区域宽度，由已再现信号生成的。对预测信息、用于确定区域宽度的信息、预测信号与对象区域的图像信号之间的残差信号进行编码。

摘要： 在利用现有技术所使用的外插方法来生成画面内预测信号的情况下，具有针对远离对象块边界的像素的预测精度下降，无法高效地预测具有复杂图案的图像信号的课题。块分割器(102)将输入图像分割为多个区域。预测信号生成器(103)针对该区域中作为处理对象的对象区域中所包含的像素信号生成预测信号，利用形成对象区域的纹理信号的纹理合成方法，来生成预测信号。减法器(105)求出对象区域的像素信号与预测信号的残差信号，变换器(106)和量子化器(107)对残差信号进行编码，生成压缩信号。

摘要： 本发明提供利用较少的附加信息和较少的运算量来高效生成预测信号的图像预测编码装置、图像预测编码方法、图像预测编码程序、图像预测解码装置、图像预测解码方法以及图像预测解码程序。图像预测编码装置(100)具有：预测信号生成器(103)，其针对由块分割器(102)分割后的多个区域之一即对象区域的对象像素信号，生成预测信号；运动估计器(113)，其从已再现信号中检索生成预测信号所需要的运动向量；以及减法器(105)，其生成预测信号和对象像素信号的残差信号。预测信号生成器(103)具有候选预测信号合成器(203)，该候选预测信号合成器(203)根据运动向量，决定作为已再现信号的部分区域的检索区域，从检索区域中生成一个以上的第2种候选预测信号，使用预先确定的合成方法，对这些多个第2种候选预测信号和根据上述运动向量而生成的第1种候选预测信号进行加工，由此生成预测信号。

摘要： 本发明的目的在于，通过按照再现图像的帧尺寸决定在图像缓冲存储器中能够存储的再现图像的最大张数，能够有效利用图像缓冲存储器，进一步提高编码效率。动态图像预测编码装置具有：图像存储单元，其存储将压缩图像数据复原为再现图像后的一个以上的该再现图像，作为在对后续的图像进行编码时使用的参照图像；以及存储器控制单元，其在图像存储单元中控制帧缓冲存储器，在输入图像的帧尺寸是图像的最大帧尺寸的1/(2^L)(L为1以上的整数)以下的情况下，存储器控制单元将帧存储器中能够存储的再现图像的最大张数决定为(2^L)倍。

摘要： 在现行方法的NAL单元报头中，即使是在nal_ref_flag的值根据nal_unit_type的值被唯一决定的情况下，也分别对nal_ref_flag和nal_unit_type分配比特，是没有效率的设计。动态图像预测编码装置具有：输入单元，其输入构成动态图像的多个图像；以及编码单元，其通过利用画面内预测或者画面间预测中的任意一个方法对所述图像进行编码而生成压缩图像数据，并与包头信息一起进行打包，包头信息包括图片类型，编码单元以唯一地表示编码后的图片数据是否在对其它图片进行解码时被用来参照的方式决定图片类型。

摘要： 动态图像预测编码装置内的预测信号生成器(103)包括：单元(122)，其估计用于取得第0预测信号的第0运动矢量，选择与该第0运动矢量类似的第0预测运动矢量，并生成第0附加信息，该第0附加信息包括用于识别该预测运动矢量的第0预测运动信息索引、和根据第0运动矢量及第0预测运动矢量而决定的差分运动矢量；单元(121)，其选择用于生成与对象区域的相关度高的第1预测信号的运动矢量，生成包括用于识别该运动矢量作为第1预测运动矢量的第1预测运动信息索引的第1附加信息，并将第1预测运动矢量设定为第1运动矢量；以及单元(123)，其将第0预测信号和第1预测信号合成而生成对象区域的预测信号。

摘要： 一种动态图像预测编码装置，具有：输入单元，其输入构成动态图像的多张图像；编码单元，其将过去已编码后又被复原的图像作为参照图像，对对象图像进行预测编码而生成压缩图像数据；复原单元，其对压缩图像数据进行解码而复原为再现图像；图像存储单元，其将再现图像存储为在对后续的图像进行编码时使用的参照图像；以及缓冲器管理单元，其控制图像存储单元，缓冲器管理单元（在对对象图像进行预测编码之前）根据与编码处理用的参照图像相关的缓冲器记述信息BD[k]控制图像存储单元，参照与对象图像不同的图像的缓冲器记述信息BD[m]对缓冲器记述信息BD[k]进行编码，并将编码数据附加在压缩图像数据中。

摘要： 在一个实施方式的图像预测编码中，从保存在运动信息记录单元中的多个运动信息中，导出包括其构成要素的任意一个的值不同的两个运动信息在内的一个以上的组。使用从该一个以上的组中选择出的组的两个运动信息，通过运动补偿进行图像内的对象区域的预测信号的生成。选择出的组的两个运动信息保存在运动信息记录单元中，以便生成其它区域的预测信号。