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脑疾病是我国乃至全球人口健康领域正面临的重大挑战。尽快部署脑疾病研究的中长期战略具有重大意义,将显著提升我国在该领域的国际竞争力,促进相关学科的发展以及新技术和新治疗途径的开发,实现脑疾病的精准医疗。脑疾病的研究正在从分子细胞机理、介观网络机制、生物标记物与分子分型、影像诊断和治疗策略研发等多个层面推进,其中介观网络研究是当前脑科学研究的新焦点,将填补分子细胞机理和宏观疾病症状之间的鸿沟。基于脑疾病的复杂性,非人灵长类动物可能是研究人类脑疾病的最优模型,我国在该领域具有明显优势;而脑疾病的早期诊断和早期干预是脑疾病治疗的关键,我国有丰富的临床资源库,亟需建立国际规范化、全国统一化的采样、处理、分析标准和共享的规则。此外,单细胞和单分子技术是微观研究的新趋势,也是精准医疗的关键技术,在解析复杂脑疾病机理方面具有重要的价值。 相似文献
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为解决PersonalRank图推荐算法在推荐系统应用中的效率问题,从降低时间复杂度和减少迭代次数两方面进行算法优化。首先,构建推荐系统中用户行为数据二分图和迭代推荐模型;然后,建立转移矩阵,通过矩阵运算转换传统迭代模型,求解稀疏矩阵线性方程组直接得到系统稳态,有效降低了推荐算法的时间复杂度;最后,通过确定游走概率,在不影响系统精度前提下,各节点概率值收敛前就提前停止迭代,大幅减少了系统迭代次数。实验表明,转移矩阵法推荐效率比传统迭代法提高了211倍左右,游走概率取值为0.1时精度趋于稳定。优化后的算法能有效提高推荐效率。 相似文献
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