简介：

简介：【摘要】目的 调查研究云南省曲靖地区汉族23个STR基因座遗传多态性，为法医学应用提供基础数据。方法 应用华夏TM白金PCR扩增试剂盒，对6776名曲靖地区汉族无关个体的血样DNA进行23个STR基因座的复合扩增，扩增产物经3500遗传分析仪分析，统计23个STR基因座的基因频率并计算相关的遗传标记数据。结果 23个STR基因座共发现380个等位基因，频率在0.0001～0.5152，发现56个稀有等位基因，数目1～8个不等。曲靖地区汉族人群中23个STR基因座的杂合度观察值0.6122～0.9064，杂合度期望值0.6226～0.9143，匹配概率0,0137～0.2036，个体识别率0.7964～0.9863，非父排除率0.3057～0.8086，多态信息含量0.5599～0.9080，父权指数1.2892～5.3438。23个STR基因座的累积个体识别率（TDP）=1-2.4208×10-28,累积非父排查率（CCE）=0.99999999934271，累积匹配概率（TPm）=2.4208×10-28。结论 23个STR基因座具有高度的多态性，是较为理想的遗传标记，所得到的等位基因频率数据可作为云南省曲靖市汉族的法医个人识别、亲子鉴定及群体遗传学研究提供依据。

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简介：摘要：本文以项目管理为焦点，旨在深入研究高效资源分配的问题。本文采用了基本遗传算法构建了一个数学模型，用以解决这一问题。最后，通过实际案例展示了该模型在项目管理决策中的有效性。项目管理成熟度作为企业实施战略目标的关键指标，受到了广泛的关注。明确了资源分配作为其中一个关键因素，对项目成功、绩效提升和整体项目管理成熟度的影响不可忽视。高效资源分配的重要性在项目管理中愈发凸显，它可以显著改善项目的进展速度、减少资源的浪费，从而提高整体项目管理成熟度。本文为项目管理决策提供了强有力的支持，并将有助于企业更好地理解项目管理成熟度与竞争优势之间的关系，为企业提供更多有效的工具和方法来提高绩效，实现成功的项目管理。

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简介：摘要：基于计算机大数据，分析互联网环境下商业银行的融资风险。首先，设计了一种基于聚类分析-混合遗传算法和集成改进型支持向量机（SVM）的商业银行融资风险预测模型。通过使用随机抽样，减少了不平衡状态。其次，利用集成学习的思想进一步处理数据不平衡，提高分类器对少数类别的关注度。最后，对算法进行测试，结果表明该算法有效降低了误差成本，能有效降低国际贸易融资风险。