畜禽基因组选择方法的最新研究进展2020

详细介绍了利用宏基因组数据组装某物种基因组的整个流程，包括数据预处理、三种不同组装工具的应用（Minia、SPAdes和Megahit），以及组装结果的评估和比较。首先进行宏基因组数据的预处理，包括参考基因组的比对、reads的提取和过滤。随后使用Minia、SPAdes和Megahit进行基因组组装，分别介绍了它们的特点和适用情况。最后通过Quast评估组装结果，比较了三种工具的效果。为利用宏基因组数据进行某物种基因组组装提供了详细指南。

决策树算法的最新研究进展整理得挺到位的，尤其是针对大数据环境下的优化点，讲得蛮细。像 C4.5 和 CART 这些经典算法，多人平时用但不一定搞清了背后的逻辑。这篇文章不仅把基础原理重新梳理了一遍，还总结了最近五大优化方向，比如引入集成学习、预排序、大数据集的 SLIQ、SPRINT 等，读完会有种‘哦，原来现在已经做到这一步了’的感觉。 优化构建过程这块挺实用，比如用信息增益率代替信息增益，就能属性偏差的问题。像用基尼系数来分裂，连续值的表现也还不错。 支持大数据的 SLIQ 和 SPRINT 值得一看，内存小也能跑得动树，而且效率还挺高。你做大规模数据分类任务的话，这两个算法可以重点研究一

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数据挖掘技术广泛应用于各个领域。其传统任务分类包含分类、聚类、预测等七类，近年来已拓展至社会网络分析、推荐系统等新领域。

总结聚类算法的研究现状及新进展 分析代表性算法的算法思想、关键技术和优缺点 对典型算法进行实验对比，分析不同数据集和算法的聚类情况 提出聚类分析的研究热点、难点和待解决问题

并行计算的 k 近邻算法，蛮适合做大规模数据检索优化。论文《并行的 k 近邻查询研究进展》讲得还挺系统的，尤其适合你在高维数据、做图像识别或时间序列相似性搜索时参考。核心思路就是把k-NN查询做并行，比如用多线程或GPU加速，提升性能杠杠的。 想做相似性搜索的可以顺手看看时间序列相似性搜索，里面案例比较丰富，理解起来也轻松些。嗯，做图像相关的还可以看看基于MATLAB的数字识别代码，思路清晰，能直接上手。 如果你在做异构网络，并行化的相似性度量算法这篇也值得一看，和主论文搭配着看更有感觉。对底层实现感兴趣的朋友，别忘了瞄一眼多线程计算的操作指南，讲得蛮细，还带操作步骤。 总结一句：并行 k-N

利用《中文科技期刊全文数据库》等检索工具，采用文献计量法，对我国1975～2008年学术刊物上发表的白芨研究文献进行统计分析。研究年发文量、合作度、合作率、期刊分布、研究单位等指标和内容，定量分析出我国白芨研究的主要人物、研究领域、研究单位及现状。明确了各年研究的重点、热点、核心人物和主要机构，对白芨的进一步研究和学科发展具有重要的指导作用。

时空数据挖掘的资源挺多，但这个Python 版时空大数据交通挖掘可视化真的还不错。里面的代码结构清爽，逻辑也比较好懂，像交通流量、预测拥堵这些场景，用它挺顺手的。 时空异常检测用的AnomalyDetector MATLAB 代码也值得一试，非参数方法，跑得还挺快。适合用来监测一些突发异常，比如交通事故或者环境异常。 如果你对时空数据的高效感兴趣，时空专用引擎 V7 数据调度组件可以了解一下，调度速度快，数据量大也能扛，适合实时数据场景。 想搞时空模式发现的话，可以直接去看CSC-791 时空数据挖掘代码，里面有现成的模式发现方法，写得比较实用，改一改就能用。 另外，像网络热点事件时空演化与可

Matlab代码优化MSR基因组信号的多尺度表达（MSR）是基因组信号在不同空间尺度上的分段集合。利用显著倍数变化（SFC）分数对每个比例特定的细分进行信号富集或耗竭评分。MSR的创建包括两个主要组件，第三个组件为可选。为了检测MSR中相关但非冗余的段，计算修剪的多尺度分割证监会被创建。我们在Matlab的msr_example_script.m中描述了这些组件。此外，我们还提供了一个脚本，用于从ENCODE数据创建MSR，并为Unix和Windows提供Matlab编译器运行时，无需安装Matlab即可运行MSR应用程序。需要注意，根据数据大小和参数设置，计算MSR可能会消耗大量内存和CPU