动物与磁场

生活在太平洋中的棱龟是现存最大的爬行动物,迄今为止它已在地球上存在了1.2亿年之久。棱龟的方向感简直让人惊讶,哪怕旅行千万里,它照样能一丝不差地回到自己的出生地。那么,棱龟依靠什么来确定方向呢?一种新颖的观点认为,它依赖的是地球的磁场。     

地核风暴

当地球的邻居金星和火星正时刻遭受着来自宇宙的致命辐射的时候,地球却在地球磁场这个“大盾牌”的保护之下平安无事。但是科学家最近发现,地球内部似乎正涌动着一场巨大的风暴,这场风暴正在使地球的磁场不断弱化,也许再过1000年,地球磁场就可能消失。这对地球来说意味着什么?     

柔弱的深海"巨兽"

在澳大利亚塔斯马尼亚海洋研究所的一间小型实验室里,巨型乌贼专家史蒂夫·奥西正在摆弄着一只长着一堆黏泥般触须的巨型乌贼标本。这位素未谋面的家伙长约1米,长着腊肠般厚实的触手,上面布满了吸盘和弯钩。 这个神秘的生物在麦夸里岛附近的海域被入捕获。奥西通过检查它的卵巢和喙后得知,这头雌性巨型乌贼尚处幼年,如果不是被捕捉,将来极有可能长成一个宠然大物,而且还可能是一个从未发现的新品种。如果事实果真如此的话,这个标本将会为探索这     

一种车速截断对数正态分布的车队离散模型

针对现有Pacey模型不能较好解决车速服从偏性正态分布的缺陷,假设车速服从最小速度至最大速度区间上的截断对数正态分布,提出了一种车速截断对数正态分布的车队离散模型.以上游交叉口的排队车辆在绿灯放行后的时空分布特征为研究对象,从交通流密度的角度出发,分析这部分车辆的车速统计特征对其下游道路上行驶离散过程的影响,并给出车队密度等交通流参数的计算公式.在此基础上,推导了车队头、尾部的离散模型,为下游交叉口的配时方案提供交通数据.最后,以某相邻交叉口的协调控制为例,比较所提模型与现有Pacey模型在计算交通流参数方面存在的差异.数值仿真结果表明,前者在优化信号灯配时方案中需要较少的提前和后延时间.     

自旋非对易和各向同性谐振子

以自旋非对易为背景,研究了三维各向同性谐振子.将非对易效应看作微扰项,得到了基态和第一激发态能级的二级修正和波函数的一级修正.在得到的波函数中发现了自旋非对易引入了位形自由度和自旋自由度的纠缠,这是对易空间中完全没有的新现象.     

美日韩动漫产业创新的实践经验及对我国的启示

本文在对美日韩动漫产业发展模式进行比较分析的基础上,提炼了美日韩动漫产业创新的三点经验:第一,善于因势利导,发挥优势,从而形成本国特色的创新模式;第二,重视动漫文化,利于创新的动漫产业的环境气氛浓郁;第三,重视产业的创新投入,保证了动漫产业的生机和活力。美日韩经验对我国动漫产业发展的启示是:第一,加强动漫产业宏观战略研究,构建动漫产业创新发展的中国模式;第二,培育动漫文化,构筑动漫产业创新发展的环境气氛;第三,加大创新投入,增强动漫产业的自主创新能力。     

英语专业四级考试“语法与词汇”题型效度分析

随着中国国际地位的不断提高与国际贸易的日趋频繁,英语学习变得越来越重要,报考英语专业的学生人数逐年上升,而作为一种全国性标准化测试——英语专业四级考试也日益受到人们的关注与重视。由于其在中国高校英语专业教学中影响深远,对此考试的评议在英语专业教学界尤为激烈。其中,"语法与词汇"题的效度受到国内外众多学者的质疑。在注重学生交际能力的今天,这一题型是否还能发挥其应有的作用?本文拟对"语法与词汇"这一题型的效度进行简要的分析,并对这一题型的改革提出自己的一些想法。     

区域公交车辆调度问题的可靠性

为避免交通拥挤等突发事件干扰车辆正常、按时地完成某班次,从而造成公交车辆调度方案失效,需编制一个具较高可靠性的方案以适应环境变化.文中将区域公交车辆调度问题视为”部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,假设不确定因素引起车辆延时完成某班次的时间服从正态分布,首次引入公交车辆调度方案的可靠度概念,考虑站场容量等约束因素,研究一类以车辆使用费用最少为第一目标和公交车辆调度方案可靠度最大为第二目标的多目标规划问题;再用约束法将第二目标变为约束条件,使该问题转化为单目标规划问题,设计求解问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、适应度函数、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等;最后,通过一个算例验证了模型和算法的正确性及有效性.     

从美国桥港大学微生物学实验教学模式探讨实验环节的改革

通过介绍美国桥港大学微生物学实验课程的教学模式,结合国内的实际教学,从桥港大学的实验教材、教学大纲、内容安排和考核方式等方面进行剖析,对我国高校的相关实验课程教学改革进行了探讨,提出国内高等院校如何提高教学质量,以及如何培养具有创新性国际化人才的若干建议.     

双链式智能体遗传算法用于数值优化的研究

针对传统智能体遗传算法全局优化计算精度不够高、时间较长的不足,提出了一种改进的双链式智能体结构,并基于此设计了一种新的智能体遗传算法--双链武智能体遗传算法.该算法采用了多子群并行搜索的模式,闭合链式智能体结构和循环链武智能体结构,可实现多机并行优化,具有优化时间短、优化精度高的特点.为了验证本文算法的优越性,采用国际标准的测试函数对该算法性能进行测试,并与智能体遗传算法(MAGA)相比较.实验结果表明,该算法在全局优化精度、优化收敛速度方面均优于MAGA.