追溯算法

❶ 中草药行业如何进行追溯

中草药质量安全追溯平台 ：通过物联网、RFID和条形码技术，将中草药从种植、收购、加工、检验、包装、销售等全过程的信息录入、传递和汇总到中草药质量安全追溯平台，通过该平台特定的逻辑加密算法，生成产品的唯一质量安全追溯标签，并将标签加贴在产品包装上，实现一个包装标签对应一个批次的产品，成为保证产品质量安全的“二代身份证”。

消费者通过网络查询追溯标签上的追溯码，或通过移动终端扫描追溯标签上的二维码，就能清楚地了解产品的产地、加工企业、物流渠道、终端销售企业、产品的药性及营养价值等情况。

❷ 水污染预警追溯源是通过什么与污染源伊一对应实现素媛分析的

摘要 在环保领域，“源解析”是一项耳熟能详的技术。“北京PM2.5源解析报告引发质疑 中科院：4%只是直接排放”、“北京发布PM2.5源解析结果 本地污染占七成”、“中国9大城市完成大气源解析 北广深首要污染源机动车”，一项项研究成果在各大媒体和朋友圈传播，管理者和公众都理所当然的认为：了解一个城市或地区的雾霾来源并不是难事。那么，水污染领域呢?我国水污染状况同样不容乐观，是否有技术手段可以实现污染排放源的溯源，以支持水环境质量的管理呢?

❸ 区块链技术对于产品追溯有意义吗

当然有。区块链的一大特点就是去中心化、信息可溯源且不可篡改。而现在商品溯源一直是巨头们争夺的区块链技术落地的热门领域，早在2017年，天猫国际就启动了全球溯源计划，利用区块链技术追踪进口商品的信息。
运用区块链技术的溯源，通过对物流管理、商品防伪、商品溯源、制造管理、行业协同等领域的深度结合，增加了商品的可追溯性、安全性。密码财经，专注区块链信息。

❹ 追溯病毒的起源

人类这物种，真的标志着生命进化的顶峰吗？或者病毒才是？因为在历史长河中，当人类进化得越来越复杂时，病毒已经精简了，成功地抛掉了很多基因，只留下了少数的必需基因。

今天，病毒是如此的小和简单，有些甚至不能自我复制，因此，病毒携带的基本遗传物质，需要“溜进”宿主细胞，并诱骗宿主细胞才能复制。例如，只有14种蛋白质编码基因的流感病毒就是如此。

病毒是如此的基本，许多生物学家认为它们甚至不能被归类为一种生命形式。

新病毒唤醒旧问题

但随着科学研究的发展，我们开始转变了对病毒的看法。2003年，法国科学家观察到了一种神秘的微生物，它体型比一般病毒大许多，看起来像一种细菌，但与细菌有着不同的基因。它寄生在水中的单细胞生物阿米巴变形虫中，借助将自身的遗传信息融入其他动物的身体而繁殖，这种微生物也可以钻进人体，导致人的肺部产生疾病。

但当时，科学界发现的病毒大小大约都在10至100纳米之间，即便是较大的病毒，比如天花病毒，也只有300纳米。而这种新发现的病毒达到400纳米，科学家们意识到这是一种巨大的病毒，他们称这种像细菌的生物为“酷似细菌的病毒”或者“巨病毒”。

但“巨病毒”不只是具有大块头，它还携带了1000个基因，对病毒一族来说，这是一个巨大的基因组，只比一些细菌少了几百个基因。之后，科学家又发现了另外几个巨型病毒，比如2013年发现的潘多拉病毒，有大约1100个基因，再一次刷新了巨型病毒的记录。

这些病毒拥有如此之多的基因数量，暗示着它们存在复杂的遗传性，也由此再次唤醒人们对病毒的研究兴趣，以及重提那些由来已久的问题：病毒是什么时候开始进化的？对更复杂的细胞生命来说，病毒是它们进化过程中的一块“跳板”吗？病毒和细菌，谁先出现？

这些问题非常棘手。因为对于考古学家来说，研究古生物最好的资料就是各类化石，但病毒是比较特殊的类群，它们只由包裹在柔软的蛋白质外壳里的几股DNA或RNA构成，因此它们不会变成化石，没有化石记录的研究，几乎已经不可能追溯它们的血统。

为了解决病毒进化的问题，研究人员开发了一种新方法，即重建微生物的“家族树”，来追溯细菌和病毒的起源。

回归微生物的“血统”

那么，我们如何重建进化过程中的“家族树”或“进化树”呢？

科学家们通常是通过比较物种间的基因：两种生物拥有的共同基因越多，说明它们的关系越密切。但是这种技术能让你回溯的时间只有100万年左右。因为在这以前，生物的DNA已经发生很大突变，再往前追溯的话，我们不太可能看到不同物种之间的相似性。

所以，研究人员想回到地球生命刚刚开始的时候——大约35亿年前。对于这个时候的生命，就不能用比较物种之间的基因这种方法了，研究人员用了另外一种方法：比较生物体蛋白质的形状，或者说看看蛋白质是如何“折叠”的。

蛋白质是高精度的分子装置，如果改变了它们的形状，就会破坏它们的功能。虽然生命可以接受遗传密码连续且温和地转变，但不能忍受蛋白质形状的改动，哪怕改动是微小的。因此，生物的某种蛋白质形状自诞生起可能就没什么改变。这意味着，追溯蛋白质的形状，或许能把我们带到我们想要去的远古时期。

不久前，计算机科学家们开发出一种算法来比较蛋白质的形状，其中包括3460种病毒和1620个细胞。他们发现，细胞与病毒中，有442个蛋白质形状是相同的，而病毒有66种蛋白质形状是独有的。

研究人员把蛋白质的形状放到“一棵树”中，每有一种新的蛋白质形状出现，就代表着一个新的“分支”。研究小组使用化石证据来说明特定分支的萌芽。例如，蓝藻（蓝绿色）中有一种特定的蛋白质形状，这是第一次出现这种蛋白质形状，而后来它所有的后代都带有这种形状。通过比较蓝藻首次出现在化石记录（21亿年前）和其后代出现的时间，就可以确定这个特殊的折叠形状大约出现在20亿年前。

根据微生物的家族树，病毒是古老的，但它们并不是第一个形成的生命。而家族树还表明了，病毒和细菌有一个共同的祖先——一个能完全运作、自我复制的细胞。从这个原始细胞开始，细菌也像人类一样，朝着越来越复杂的方向进化；而病毒则反其道而行之，开始逐渐摆脱它们不需要的基因，直到再也无法自我复制。

研究人员估计，在约15亿年前，病毒就有了66种特定的蛋白质形状，这是病毒的进化之旅中关键的一步：突变发生在病毒的蛋白质外壳，使得病毒可以入侵到宿主细胞中。

也有“好”病毒

现在，大多数人提到病毒，可能会不寒而栗，大脑立马联想到各种禽流感病毒、艾滋病病毒（人类免疫缺陷病毒），或是前些时候出现的埃博拉病毒，认为病毒就是致命的“害虫”。但科学家告诉我们，尽管很多病毒很致命，但是有些病毒也有好的一面。

没有病毒这类居民，地球上的生命会很不一样，甚至可以这么说，如果没有它们，我们也不会在这里。

例如，研究人员推测，1亿多年前，原始的哺乳动物被一种病毒感染后，会捕获一个基因，促进了胎盘的发展。因为这个基因能使得胎盘细胞与子宫相融合，让胎儿从母亲子宫汲取养分。

在现代测序技术的发展下，人类基因组已经得到破译，令人惊奇的发现是，在人类的基因组中竟然有高达10万条片段来自病毒，这些病毒基因片段占据了人类基因组的8%。

此外，还有另外一个人们比较关注的问题：病毒是否有资格作为生命？研究者认为，如果病毒起源于一种活细胞，那么当我们用病毒感染这种活细胞时，如果它们能融合到一起，最终成为一个“完整的生命系统”的话，病毒是可以作为一种生命的。但问题是我们至今未发现这种活细胞。

澳大利亚悉尼嘉万研究所的分子生物学家认为，人们常常“指责”病毒不能自由生活（依赖于宿主，引发很多疾病）。但若要仔细说来，这种现象就像是一个哲学问题，就好比说，你是否认为人类是独立的生命体？如果你觉得人类是独立的生命体，那么，假设地球上的植物消失了，没有光合作用产生的氧气，或许人类就不能存活了。同样，没有动植物作为人类的食物，人类也无法存活。所以，无论是哪种生物，病毒也好，人类也罢，它们不单单是个体，也是一个相互作用和联系的系统。

（本文源自大科技*科学之谜2016年第2期文章）

❺ tarjan算法的算法介绍

如果两个顶点可以相互通达，则称两个顶点强连通(strongly connected)。如果有向图G的每两个顶点都强连通，称G是一个强连通图。非强连通图有向图的极大强连通子图，称为强连通分量(strongly connected components)。
下图中，子图{1,2,3,4}为一个强连通分量，因为顶点1,2,3,4两两可达。{5},{6}也分别是两个强连通分量。
Tarjan算法是用来求有向图的强连通分量的。求有向图的强连通分量的Tarjan算法是以其发明者Robert Tarjan命名的。Robert Tarjan还发明了求双连通分量的Tarjan算法。
Tarjan算法是基于对图深度优先搜索的算法，每个强连通分量为搜索树中的一棵子树。搜索时，把当前搜索树中未处理的节点加入一个堆栈，回溯时可以判断栈顶到栈中的节点是否为一个强连通分量。
定义DFN(u)为节点u搜索的次序编号(时间戳)，Low(u)为u或u的子树能够追溯到的最早的栈中节点的次序号。
当DFN(u)=Low(u)时，以u为根的搜索子树上所有节点是一个强连通分量。
接下来是对算法流程的演示。
从节点1开始DFS，把遍历到的节点加入栈中。搜索到节点u=6时，DFN[6]=LOW[6]，找到了一个强连通分量。退栈到u=v为止，{6}为一个强连通分量。

返回节点5，发现DFN[5]=LOW[5]，退栈后{5}为一个强连通分量。

返回节点3，继续搜索到节点4，把4加入堆栈。发现节点4向节点1有后向边，节点1还在栈中，所以LOW[4]=1。节点6已经出栈，(4,6)是横叉边，返回3，(3,4)为树枝边，所以LOW[3]=LOW[4]=1。

继续回到节点1，最后访问节点2。访问边(2,4)，4还在栈中，所以LOW[2]=DFN[4]=5。返回1后，发现DFN[1]=LOW[1]，把栈中节点全部取出，组成一个连通分量{1,3,4,2}。

至此，算法结束。经过该算法，求出了图中全部的三个强连通分量{1,3,4,2},{5},{6}。
可以发现，运行Tarjan算法的过程中，每个顶点都被访问了一次，且只进出了一次堆栈，每条边也只被访问了一次，所以该算法的时间复杂度为O(N+M)。

❻ 1+1=2在计算机中是怎么实现的额，从算法一直追溯到硬件，整个运算过程是如何实现的

我学电脑这么久也说出来，不过你可以去下面网站看看，挺详细的
http://blog.csdn.net/jnqqls/article/details/7621473

❼ 如何让产品可追溯

通过二维码的方式对单个产品赋予‘身份证’追溯码，实现“一物一码”，对产品的生产、仓储、分销、物流运输、市场巡检及消费者等环节进行数据采集跟踪，实现产品生产环节、销售环节、流通环节、服务环节的全生命周期信息管理。通.赢一物一码可对追溯流程的高度自定义，适应各行各业以及品类繁多的产品追溯需求。

❽ 什么是二维码溯源系统如何实现产品质量追溯

二维码溯源系统是一个记录管理产品生产周期、市场流通、检查标准的平台，通过这个平台可以实现产品生命周期的全记录。
如何实现产品质量追溯，通过使用二维码溯源系统对所有产品生成唯一独立的二维码，在线编辑二维码内容，之后把二维码印刷或张贴在产品包装上，当消费者购买您的带有追溯码得产品时，通过扫描二维码就可以实现产品质量得追溯。

❾ 常见的数据检索算法有哪些数据库都采用什么样的检索方式如何提高检索的效率

信息检索方法包括：普通法、追溯法和分段法。1、普通法是利用书目、文摘、索引等检索工具进行文献资料查找的方法。运用这种方法的关键在于熟悉各种检索工具的性质、特点和查找过程，从不同角度查找。普通法又可分为顺检法和倒检法。2、追溯法是利用已有文献所附的参考文献不断追踪查找的方法，在没有检索工具或检索工具不全时，此法可获得针对性很强的资料，查准率较高，查全率较差。3、分段法是追溯法和普通法的综合，它将两种方法分期、分段交替使用，直至查到所需资料为止。(9)追溯算法扩展阅读检索原因信息检索是获取知识的捷径美国普林斯顿大学物理系一个年轻大学生名叫约瀚·菲利普，在图书馆里借阅有关公开资料，仅用四个月时间，就画出一张制造原子弹的设计图。他设计的原子弹，体积小(棒球大小)、重量轻(7.5公斤)、威力大(相当广岛原子弹3/4的威力)，造价低(当时仅需两千美元)，致使一些国家（法国、巴基斯坦等）纷纷致函美国大使馆，争相购买他的设计拷贝。二十世纪七十年代，美国核专家泰勒收到一份题为《制造核弹的方法》的报告，他被报告精湛的技术设计所吸引，惊叹地说：“至今我看到的报告中，它是最详细、最全面的一份。”

❿ 调用3.5人脸特征码返回为空是什么意思

调不到信息，识别错误。只需要再重新识别一次。

Google推出FaceNet，使用三元组损失函数(Triplet Loss)代替常用的Softmax交叉熵损失函数，在一个超球空间上进行优化使类内距离更紧凑，类间距离更远；

最后得到了一个紧凑的128维人脸特征，其网络使用GoogLeNet的Inception模型，模型参数量较小，精度更高，在LFW上取得了99.63%的准确率，这种损失函数的思想也可以追溯到早期的LDA算法。

(10)追溯算法扩展阅读

早期的人脸检测算法使用了模板匹配技术，即用一个人脸模板图像与被检测图像中的各个位置进行匹配，确定这个位置处是否有人脸。然后可以使用一些机器学习算法用于解决该问题，包括神经网络，支持向量机等。以上都是针对图像中某个区域进行人脸-非人脸二分类的判别。

这种方法的代表性成果是Rowley等人提出来的算法：用一个20*20的人脸模板图像和被检测图像的各个位置进行匹配，每次在被检测图像上截取出一个20*20的滑动窗口，将模板和窗口进行比较，就可以检测窗口中是否包含人脸（模型参数的响应值高就说明包含人脸）。这种方法只能解决近似正面的人脸检测问题，在其他角度的人脸检测效果并不好。