干细胞

干细胞是一类具有自我复制能力和多向分化潜能的原始未分化细胞，是机体或组织器官的起源细胞，具有形成完整个体的分化潜能或分化成特定／多种细胞组织器官的潜能。干细胞在理论上突破了细胞分化的单向性，由于体外培养的成功．日益显示出对人类健康的潜在价值。最显见的医学应用潜能，是有望成为细胞组织移植甚至器官的新来源．以取代病人体内损坏的细胞组织甚至器官，达到治疗组织缺损、遗传缺陷、器官障碍等难治疾病的目的。     

一种由种群发育约束个体变异的鲁棒遗传算法

提出用种群发育停滞代数对变异概率和变异位数进行动态控制的改进遗传算法。该算法把种群没有更优个体产生看作种群发育停滞 ,将种群发育停滞代数定义为当前繁殖代序号与已得最优解的繁殖代序号之差 ;变异参数 (包括变异概率、变异位数 )初值与标准遗传算法 (SGA)相近 ;随着发育停滞代数的增长 ,增大变异参数 ;当有更优个体产生时 ,变异参数恢复到初值 ,种群发育停滞代数置 0 ;随种群发育停滞代数再次增长 ,变异参数再次增大 ,如此反复 ,直至算法结束。该算法在保持局部搜索能力的同时 ,提高了全局搜索能力及速度。用两个多极值函数(Camel函数、Shaffer’sF6函数 )对该算法进行测试 ,结果表明 ,与SGA及自适应遗传算法相比 ,该方法以相当强的鲁棒性收敛到全局最优解 ,且具有较高的收敛速度     

环境污染下与年龄相关模糊随机种群系统的均方散逸性

讨论了一类在环境污染下与年龄相关的模糊随机种群系统,该系统受随机和模糊两种不确定性因素的影响.在有界条件(弱于线性增长条件)和Lipschitz条件下,利用It8公式和Bellman-Gronwall-type引理,建立了均方意义下与年龄相关的模糊随机种群系统均方散逸性的判定准则.并通过数值例子对所给出的结论进行了验证.     

环境毒素对生物种群影响的随机延迟微分方程模型分析

在环境毒素对生物种群影响的经典模型基础上,引入布朗运动模拟客观存在的随机干扰因素,且考虑到延迟因素,从而构造了环境毒素对生物种群影响的随机延迟微分方程模型,并证明了该模型全局正解的存在性、随机有界性和渐近性质.     

城市野生生动物

城市野生动物，即是指能够在城市环境中生存并繁衍的野生动物。有些城市野生动物，例如家鼠，其种群在生态上与人类息息相关。不同的城市区域支撑着不同种类的野生动物生存。从鸟类来看，其显著的特征是：适应城市生活的鸟类种群大多倾向于拥有更大的大脑，这或许会让它们在对付变幻莫测的城市环境时更加得心应手。     

社会结构体系的分化与整合逻辑

分化与整合是社会结构体系发展的双重逻辑。现代化进程中社会结构体系的分化与整合呈现出四种典型样态，即以西欧为典型的高分化高整合样态、以非洲为典型的低分化低整合样态、以苏联为典型的低分化高整合样态和以拉美为典型的高分化低整合样态。对于社会结构体系分化与整合的合理性评价，应以分化与整合是否到位和适度为标准。     

洞穴追凶

正近几年中,上百万只北美蝙蝠不明不白地神秘死去,令科学家们忧心忡忡。谁是杀害蝙蝠的元凶?科学家们进入洞穴,展开调查……在马默斯洞追踪罪魁祸首在美国肯塔基州中部猛犸洞穴国家公园,有一个名叫"马默斯洞"的洞穴。"马默斯"在英语中是"猛犸"的意思,因此马默斯洞也被叫作"猛犸洞"。马默斯洞既深又长,是迄今发现的世界上最长的洞穴。终年幽蔽、潮湿的洞穴里,正在冬眠的蝙蝠蜷缩着身躯悬掉     

解决区间混合性能指标优化问题的进化算法

区间混合性能指标优化问题普遍存在,但是已有的解决方法比较少.为此,提出一种有效解决该问题的区间偏好大种群进化优化方法.利用大种群进化,提高算法的搜索能力;采用基于相似度的策略,估计用户没有评价的进化个体的隐式性能指标值,以减轻用户疲劳;采用Pareto占优比较不同进化个体时,通过计算序值相同的进化个体的用户偏好值,进一步细分进化个体的优劣;此外,通过求解优化问题,将采用区间表示的用户对不同性能指标的偏好量化.将该方法应用于室内布局这一典型的区间混合性能指标优化问题,并与其他3种方法比较,结果验证了该方法的优越性.     

英国《金融时报》:中国鱼翅消费降温

正过去两年,中国南方城市广州的鱼翅销量下滑逾80%。中国是全球最大鱼翅市场。中国鱼翅销量和价格双双大幅下跌,这似乎是野生动物保护者的一场重大胜利。长期以来,鱼翅汤一直是亚洲一道颇受欢迎的奢侈美食。中药也认为鱼翅对健康有益。中国消费者财富的日益增长推动鱼翅需求飙升,这导致过度捕捞,同时助长了"割鳍弃鲨"的做法,即鲨鱼鳍被割下来后,鲨     

求解聚合组播问题的多种群蚁群优化算法

传统的IP组播技术使用树状结构传递组播分组,要求树上的路由器为每个组保存一个转发状态,这样当网络上并发的组播组过多时会面临着组播状态扩展性问题。最近提出的聚合组播技术强迫多个组播组使用一棵共享的组播树来解决这个问题,这是一个NPC问题。提出一种基于多种群的蚁群优化算法来求解聚合组播问题。每个种群根据使用模型的不同使用不同的适应度函数、不同的启发式信息和不同的解构建过程,也就产生了不同的搜索轨迹和特点。算法设计了种群之间的交换整个信息素表和交换最优迭代解的两种信息交换方式。仿真结果显示,两种方法都能够取得比任何一种单独算法更好的优化效果,提高了算法的收敛时间。