关于协同组合预测方法的探讨
我国生态、环境、经济系统耦合协调测度方法综述
我国生态、环境、经济系统耦合协调测度方法综述杨玉珍【摘要】Coupling and coordinating ecology, environment and economy system are important paths to resolve problems of resource restriction and environment depravation. Coupling and coordinating methodologies of ecology, environment and economy systems are reviewed and evaluated in this paper. Methods used are classified into six categories as index addition and computation, variance and elasticity, system evolvement, system dynamics, data envelopment analysis, and structure equation model. The imperfect aspects in current study are pointed out.%实现生态、环境、经济系统的耦合与协调是应对资源约束、环境恶化等问题的重要路径.针对我国生态、环境、经济系统耦合协调测度方法进行综述,将其分为指数加成及计量分析法、变异系数和弹性系数法、模糊与灰色理论法、系统演化及系统动力学方法、数据包络分析法、结构方程模型法等类别,并指出当前研究有待完善之处.【期刊名称】《科技管理研究》【年(卷),期】2013(033)004【总页数】4页(P236-239)【关键词】生态经济学;综述;耦合;协调;方法测度【作者】杨玉珍【作者单位】河南师范大学经济与管理学院,河南新乡 453007【正文语种】中文【中图分类】F120.3耦合(Coupling)原是物理学中的概念，指两个或两个以上的体系或运动之间通过各种相互作用而彼此影响的现象。
关于药物协同作用的几种计算方法
关于药物协同作用的几种计算方法标题：探讨药物协同作用的几种计算方法在药物研发和临床应用中，药物协同作用是一个重要而复杂的主题。
药物之间的相互作用可能会增强或减弱它们的药效，从而影响治疗效果。
为了更好地理解和评估药物协同作用，科研人员开发了多种计算方法。
本文将就几种常见的计算方法进行深入探讨，并分享个人观点和理解。
一、等效效应法在研究药物协同作用时，等效效应法是一种常用的计算方法。
该方法通过比较不同药物单独使用和联合使用时的效应，来评估药物的协同作用程度。
通过计算药物的协同指数或协同指数图形，可以直观地了解药物之间的相互作用。
二、亚非加法模型亚非加法模型是通过统计学方法对药物协同作用进行定量分析的重要工具。
这种方法可以区分出药物之间的相互作用是加强还是减弱，从而为临床应用提供参考。
通过构建模型对多种因素进行综合考量，亚非加法模型可以更全面地评估药物协同作用的复杂性。
三、修正Loewe加法模型在研究高复杂性的药物组合时，修正Loewe加法模型是一种常用的计算方法。
这种方法利用非线性方程模型来描述药物组合的效应，以更准确地评估药物的协同作用。
通过修正Loewe加法模型，可以充分考虑药物的剂量效应和时间效应，从而更好地指导临床实践。
个人观点和理解在我看来，药物协同作用是一个涉及多学科知识的复杂主题，需要从不同角度进行全面的评估和研究。
在实际临床应用中，药物协同作用的计算方法能够为医生提供更为准确的用药建议，从而提高治疗效果和减少不良反应。
而在药物研发领域，这些计算方法可以帮助科研人员更好地理解药物的相互作用机制，为新药的设计和开发提供有力支持。
总结回顾通过本文对药物协同作用的几种计算方法的探讨，我们可以看到在药物研发和临床应用中，科研人员借助等效效应法、亚非加法模型和修正Loewe加法模型等计算方法，对药物协同作用进行全面评估。
这些方法有助于提高药物治疗效果的预测和评估准确性，为临床医生和药物研发人员提供了重要的决策参考。
联合用药的_金氏公式_解释说明
联合用药的金氏公式解释说明1. 引言1.1 概述联合用药是指在医学治疗中采用多种药物同时应用以达到更好的治疗效果的一种方法。
随着药物研究的不断深入，人们开始意识到单一药物无法完全满足治疗需求，而联合使用多种药物可以提高治疗的有效性。
在联合用药过程中，如何选择和优化组合方案成为了关键问题。
1.2 文章结构本文将系统地介绍金氏公式在联合用药中的应用。
首先简要阐述金氏公式的概念和意义，然后详细解释该公式的定义和原理。
接着探讨如何使用金氏公式进行联合用药选择和优化，并通过实际案例分析及效果评估来说明其应用价值。
接下来，我们会引入金氏公式存在的局限性并分析其影响因素，探讨克服这些局限性的策略和方法，并展望未来发展方向和研究展望。
最后，我们将总结文章中的主要观点，并对联合用药中金氏公式的重要性和应用前景进行总结。
1.3 目的本文的目的是深入探讨金氏公式在联合用药中的应用，并介绍该公式在选择和优化联合方案中的作用。
通过解释说明金氏公式的原理和定义，我们希望读者能够了解如何正确地应用这一公式，从而改进治疗效果。
同时，在分析金氏公式的局限性和影响因素的基础上，我们将提出克服这些问题的策略和方法，为未来发展指明方向。
通过本文，读者可以获得有关金氏公式及其在联合用药中应用的全面了解，并对其重要性及未来前景进行评估。
2. 金氏公式2.1 简介金氏公式金氏公式是一种用于联合用药的数学模型和计算方法，由药物学家金星所提出，用于帮助解释和优化不同药物之间的相互作用。
这个公式基于药物在体内的代谢速率和抑制效果，通过定量计算给药剂量、给药频率和给药时间，以最大程度地发挥每种药物的疗效，并同时减少不良反应和毒性。
2.2 联合用药的概念联合用药是指将两种或多种药物同时应用于患者，以达到更好的治疗效果。
有时单一的药物可能无法满足治疗需求，或者为了减少某些药物的不良反应而需要辅助使用其他药物。
联合用药可以通过不同途径、目标和机制对多个靶点进行干预，并且具有协同作用或补充作用，从而提高治疗效果。
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究
基于车—路视觉协同的行车环境感知方法研究一、概括在现代智能交通系统的研究中，行车环境感知是一个重要且具有挑战性的课题。
随着科技的进步，尤其是人工智能和传感器技术的发展，我们已经有能力获得更大范围、更高清晰度的路面信息，以及更为丰富的车辆运行环境细节。
自动驾驶汽车的发展势头强劲，预计将在未来的交通系统中扮演越来越重要的角色。
本文旨在探讨一种创新的行车环境感知方法，该方法将车的感知系统与道路的感知系统相结合，从而极大地提升感知的准确性和实时性。
这种方法的有效实施将对提升自动驾驶汽车的安全性能产生重大影响。
为实现这一目标，本文提出了一种新的车路协同框架，该框架利用先进的传感器技术、监控摄像头和雷达系统，对车辆的周围环境进行无死角覆盖。
本方法不仅关注单一组件的性能提升，而且着重于组件之间的互补性和协作性。
我们还提出了一种新颖的环境特征提取算法，通过从海量数据中自动识别出有意义的特征，并利用这些特征来增强对环境和车辆的感知。
该方法能够准确地识别各种复杂的道路使用情况，包括拥堵、事故、施工区等。
在本文提出的车路协同框架中，我们将车的感知系统和路的感知系统紧密地结合在一起，旨在构建一个更加安全、高效的自动驾驶生态系统。
1. 背景介绍随着科技的不断发展，自动驾驶技术已成为交通领域的研究热点。
在自动驾驶系统中，行车环境的感知与理解是实现安全驾驶的核心环节。
传统的单车感知系统由于受限于车辆本身的感知范围和视角，难以应对复杂的交通场景。
如何利用路侧资源来增强自动驾驶系统的感知能力，成为了研究的重要方向。
车路协同（VehicleRoad Coordination）是一种新兴的行车环境感知方法，其基本原理是通过车辆与路侧设备之间的信息交互，实现车与路之间的感知协同，从而扩展自动驾驶系统的感知范围，提高感知性能。
本文将围绕车路视觉协同的行车环境感知方法展开研究，以期为自动驾驶技术的发展贡献力量。
在行车环境中，视觉信息作为一种非常重要的感知信息源，对于自动驾驶系统的安全性具有重要意义。
基于人机协同决策理论构建智能决策支持系统探讨
基于人机协同决策理论构建智能决策支持系统探讨人机协同决策是一种以人类和计算机系统之间密切合作的方式来进行决策的理论。
随着计算机技术的快速发展，智能化决策支持系统的研究和应用已经成为现代决策科学的重要方向之一。
本文将探讨如何基于人机协同决策理论构建一款智能决策支持系统，并分析其优势和应用前景。
人机协同决策理论是指人类决策者与计算机系统之间相互协作、相互支持的决策过程。
在这种决策过程中，人们通过与计算机系统的交互，获取决策所需的各种信息并进行分析和处理，同时计算机系统通过算法和模型的帮助，提供支持和辅助，使人类决策者能够更准确、更快速地做出决策。
基于人机协同决策理论的智能决策支持系统可以借助大数据、人工智能和机器学习等技术，从多个角度对决策问题进行全面的分析和评估。
系统可以通过数据挖掘和模式识别技术，对大量历史数据进行分析，从中提取出有价值的信息，并给出决策者合理的建议和决策方案。
同时，系统也可以基于人类决策者的心理特点和行为模式，通过学习和自我适应的方式，不断提高其决策能力和准确度。
智能决策支持系统的优势在于其能够快速处理大量信息，提供全面的决策支持。
在面对复杂的决策问题时，决策者常常需要花费大量时间和精力进行信息搜集和分析。
而智能决策支持系统能够将这些繁琐的工作交给计算机系统完成，从而大大节省了时间和精力。
另外，系统还能够通过多样化的模型和算法，快速生成不同的决策方案，并根据用户反馈进行调整和优化，为决策者提供更可靠和可行的解决方案。
智能决策支持系统在各个领域的应用前景广阔。
在企业管理中，系统可以帮助高层管理人员进行战略决策和风险分析，提高企业的竞争力和市场占有率。
在医疗健康领域，系统可以通过大数据分析和模型预测，提供医疗诊断和治疗方案的建议，提高医疗服务的质量和效率。
在金融风控方面，系统可以通过对市场数据的快速分析和模型建立，提供风险评估和投资建议，降低投资风险和提高收益。
总的来说，基于人机协同决策理论构建智能决策支持系统是当前决策科学研究的重要方向之一。
协同效应生物化学名解 -回复
协同效应生物化学名解-回复【协同效应生物化学名解】协同效应是指当两个或多个物质或因素共同作用时，其效果大于各个因素单独作用的总和。
这种生物化学现象在许多生物体内都广泛存在，并且对维持生命活动和适应环境起着重要作用。
在本文中，我们将深入探讨协同效应的生物化学机制和其在生物学中的应用，并从分子水平和细胞水平解释其作用机制。
首先，让我们来了解协同效应的基本概念和生物化学名解。
在生物学中，协同效应也被称为“叠加效应”或“协同作用”。
这是指当两个或多个因素或物质同时存在时，它们之间相互作用的结果产生了非线性的效应增强。
所谓非线性，就是指协同作用的结果大于各个因素单独作用所获得的总和。
这种效应可以是增强或减弱，取决于物质或因素的性质。
在分子水平上，协同效应的机制可以通过两种主要方式实现：配体协同和信号转导协同。
配体协同是指两个或多个分子结合后，它们共同作用于受体或酶，从而增强或减弱其活性。
这种协同效应可以通过改变受体或酶的构象、增加结合位点或改变配体的亲和性来实现。
一种经典的例子是抗生素的联合使用。
当两种抗生素同时应用时，它们可以相互增强，抑制病原体的生长并提高治疗效果。
信号转导协同是指多个信号分子在细胞中相互作用，通过形成信号通路或增加反应器件的数量来调控细胞的生理过程。
这种协同效应常见于细胞信号转导网络中，其中多个信号分子相互作用，以配合或抑制它们的生物学功能。
这种协同作用可以在转录调控、细胞凋亡、细胞分化以及免疫应答等生化过程中发挥重要作用。
例如，白细胞介素-2（IL-2）在免疫应答中与其受体结合后可以激活细胞增殖和抗体产生，但当IL-2与其他细胞因子共同作用时，细胞的增殖和生长因子的产生会显著增加。
在细胞水平上，协同效应可以通过调控细胞内信号转导通路、改变基因表达和调节代谢网络来实现。
这种协同效应不仅可以在正常生理过程中发挥重要作用，也常常涉及疾病的发生和进展。
例如，在肿瘤发生中，多个致癌因子共同作用，通过激活癌基因、抑制抑癌基因或干扰细胞周期调控来促进肿瘤细胞的生长和扩散。
协同理论
协同理论协同论（synergetics）亦称“协同学”或“协和学”，是20世纪70年代以来在多学科研究基础上逐渐形成和发展起来的一门新兴学科，是系统科学的重要分支理论。
其创立者是联邦德国斯图加特大学教授、著名物理学家哈肯（Hermann Haken）。
1971年他提出协同的概念，1976年系统地论述了协同理论，发表了《协同学导论》，还著有《高等协同学》等等。
简介协同论主要研究远离平衡态的开放系统在与外界有物质或能量交换的情况下，如何通过自己内部协同作用，自发地出现时间、空间和功能上的有序结构。
协同论以现代科学的最新成果——系统论、信息论、控制论、突变论等为基础，吸取了结构耗散理论的大量营养，采用统计学和动力学相结合的方法，通过对不同的领域的分析，提出了多维相空间理论，建立了一整套的数学模型和处理方案，在微观到宏观的过渡上，描述了各种系统和现象中从无序到有序转变的共同规律。
协同理论协同论是研究不同事物共同特征及其协同机理的新兴学科，是近十几年来获得发展并被广泛应用的综合性学科。
它着重探讨各种系统从无序变为有序时的相似性。
协同论的创始人哈肯说过，他把这个学科称为“协同学”，一方面是由于我们所研究的对象是许多子系统的联合作用，以产生宏观尺度上结构和功能；另一方面，它又是由许多不同的学科进行合作，来发现自组织系统的一般原理。
客观世界存在着各种各样的系统；社会的或自然界的，有生命或无生命的，宏观的或微观的系统等等，这些看起来完全不同的系统，却都具有深刻的相似性。
协同论则是在研究事物从旧结构转变为新结构的机理的共同规律上形成和发展的，它的主要特点是通过类比对从无序到有序的现象建立了一整套数学模型和处理方案，并推广到广泛的领域。
它基于“很多子系统的合作受相同原理支配而与子系统特性无关”的原理，设想在跨学科领域内，考察其类似性以探求其规律。
哈肯在阐述协同论时讲道：“我们现在好像在大山脚下从不同的两边挖一条隧道，这个大山至今把不同的学科分隔开，尤其是把‘软’科学和‘硬’科学分隔开。
机器学习在医药领域的药效预测研究
机器学习在医药领域的药效预测研究引言：近年来，随着机器学习技术的不断发展和成熟，越来越多的研究者开始将其应用于医药领域，以提高新药研发的效率和准确性。
其中，药效预测是一个重要的研究方向，它旨在通过分析药物和目标之间的相互作用，预测药物的效果和副作用。
本文将深入探讨机器学习在医药领域药效预测方面的研究现状和应用前景。
一、机器学习在药效预测中的应用技术药效预测是一项复杂的任务，涉及到大量的药物信息、目标蛋白结构数据以及生物学效应等。
机器学习通过挖掘和分析这些大数据，可以提取出潜在的药物-目标相互作用规律，进而进行药效的预测和评估。
1. 高维特征选择和处理在药效预测中，药物和目标往往被表示为高维特征向量，这对于有效的药效预测是至关重要的。
机器学习使用各种技术来选择和处理这些高维特征，如主成分分析(PCA)和自编码器(Autoencoder)，以提取最相关和最有代表性的特征，降低算法的计算复杂度和一致性风险。
2. 分类和回归算法机器学习中的分类和回归算法是药效预测的核心技术。
支持向量机(SVM)、随机森林和人工神经网络(ANN)等经典算法被广泛应用于药效预测任务中。
这些算法能够通过学习样本数据的模式，进行准确的分类和回归预测，并帮助研究人员预测药物的效果和副作用。
3. 结合多模态数据药物和目标可以由多种类型的数据表示，如化学结构、基因表达数据和蛋白质相互作用图等。
对于这种多模态数据，机器学习提供了一种有效的方法来将不同类型的数据进行整合，并学习药效预测模型。
例如，深度学习中的多模态神经网络可以同时处理化学结构和基因表达数据，提高药效预测的准确性。
二、机器学习在药效预测中的应用案例机器学习在药效预测领域已经取得了一些重要成果，下面将介绍几个典型的应用案例。
1. 药物筛选机器学习可以通过分析大量的化学结构数据和生物学效应信息，筛选出具有潜在药效或抗药性的化合物。
研究人员可以通过机器学习模型提供的预测结果，选择其中一些化合物进行实验验证，以节约时间和资源，并提高新药研发的成功率。
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关于协同组合预测方法的探讨
作者：耿建军
作者单位：德州学院数学系,山东,德州,253000
刊名：
统计与决策
英文刊名：STATISTICS AND DECISION
年，卷(期)：2008(19)
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本文链接：/Periodical_tjyjc200819012.aspx。