高校图书馆文化活动中心建设构想

阐述了高校图书馆建设文化活动中心的意义和作用,分析了目前建设文化活动中心遇到的困境,并提出了解决困难的相应对策。     

基于计算实验的流感大流行预防策略

流感是人类健康的重大威胁之一.为探索预防新型流感大流行的有效策略,建立了北京市计算流行病模型,评估了边境口岸检疫,病例治疗,病例隔离,社会关系抗病毒预防以及免疫接种措施对四种新型流感大流行的预防效能.结果表明:边境口岸检疫对于预防新型流感大流行的作用非常有限;积极的病例治疗可预防传播能力类似于2009年A(H1N1)的新型流感大流行;高强度的病例治疗和病例隔离可预防传播能力类似于1957年A(H2N2)的新型流感大流行;对于传播能力类似于1918年A(H1N1)的新型流感,在高强度病例治疗和病例隔离的基础上须对病例的社会关系进行抗病毒预防才有可能预防大流行;而对于具有超级传播能力的新型流感(R_03.3),必须依靠有效的广谱疫苗才能预防大流行.研究结果对于进一步完善我国应对流感大流行的应急准备与处置计划具有参考价值.     

战略性新兴产业集群发展政策研究

发展战略性新兴产业和产业集群是加快我国经济转型升级、实现"创新驱动发展"战略和建设创新型国家至关重要的战略决策。本文对国家层面中央及各部委发布的战略性新兴产业政策进行定量分析,并通过绘制政策主体合作网络图谱研究战略性新兴产业政策主体合作与协同情况。在此基础上,对战略性新兴产业集群可持续快速发展提出了相关政策建议。     

具有奇性的时滞Rayleigh方程周期正解存在性

研究了含有奇性的时滞Rayleigh方程x″(t)+f(x'(t))+g(t,x(t-σ))=0周期正解的存在性问题,其中f:R→R连续,g:R×(0,∞)→R连续,关于t为T周期,且在x=0处具有奇性,即limx→0+g(t,x)=∞.利用Mawhin重合度延拓定理,证明了上述方程至少存在一个T周期正解.     

Multiple Deep-Belief-Network-Based Spectral-Spatial Classification of Hyperspectral Images

A deep-learning-based feature extraction has recently been proposed for HyperSpectral Images(HSI)classification. A Deep Belief Network(DBN), as part of deep learning, has been used in HSI classification for deep and abstract feature extraction. However, DBN has to simultaneously deal with hundreds of features from the HSI hyper-cube, which results into complexity and leads to limited feature abstraction and performance in the presence of limited training data. Moreover, a dimensional-reduction-based solution to this issue results in the loss of valuable spectral information, thereby affecting classification performance. To address the issue, this paper presents a Spectral-Adaptive Segmented DBN(SAS-DBN) for spectral-spatial HSI classification that exploits the deep abstract features by segmenting the original spectral bands into small sets/groups of related spectral bands and processing each group separately by using local DBNs. Furthermore, spatial features are also incorporated by first applying hyper-segmentation on the HSI. These results improved data abstraction with reduced complexity and enhanced the performance of HSI classification. Local application of DBN-based feature extraction to each group of bands reduces the computational complexity and results in better feature extraction improving classification accuracy. In general, exploiting spectral features effectively through a segmented-DBN process and spatial features through hyper-segmentation and integration of spectral and spatial features for HSI classification has a major effect on the performance of HSI classification. Experimental evaluation of the proposed technique on well-known HSI standard data sets with different contexts and resolutions establishes the efficacy of the proposed techniques,wherein the results are comparable to several recently proposed HSI classification techniques.     

Z网络下新的推理算法在不确定决策中的应用

针对Z-number的模糊不确定性和概率不确定性推理,在Z网络模型的基础上对其推理算法上做出了一些改进.首先,在Z-number理论基础上对离散Z-number在if-then规则下进行最大熵方法处理的算法过程做出了一些改进,由于算法过程中优化模型获取的区间值概率随着给定数据的变化并不一定能满足最大熵方法中的约束条件,所以对这些区间值概率进行了优化.其次,基于Z网络的结构和概率推理过程,对利用Z网络获取区间值概率然后应用最大熵方法获得约束部分最可能的潜在概率分布过程作出了同样的改进.最后利用一个实例来说明改进后的方法的有效性和可行性.     

唑嘧磺草胺对3种作物初期生长发育的影响

采用人工气候培养箱花盆法,通过选用不同浓度的唑嘧磺草胺对栽培土壤进行处理,分析3种不同科属的水稻、豌豆和黄瓜的株高、根长和生物量,探讨唑嘧磺草胺施用后对非靶标植物的毒性影响。结果显示:唑嘧磺草胺对3种作物均有一定的影响,黄瓜和豌豆的根长、水稻的株高分别是最敏感的效应指标,EC_(50)依次为0.0103 mg a.i./kg_(干土)、0.0464 mg a.i./kg_(干土)、0.0949 mg a.i./kg_(干土)。唑嘧磺草胺对三种作物的抑制效应为黄瓜水稻豌豆,毒性均为"高毒"。农药对植物的影响不仅与自身毒性有关,也与田间用药量有关,揭示了唑嘧磺草胺在推荐的用药量40～60 g a.i./hm~2下,施用后对作物相对安全。但其毒性较高,在田间应用时,需严格按规范用药,切勿私自增大剂量使用,以防止造成作物减产。