对流占优扩散反应方程的定制有限点法

传统的微分方程数值解方法求解对流占优扩散反应方程时,往往产生数值震荡现象。为了消除数值震荡,本文结合定制有限点方法(TFPM)构造了一种新的数值算法。该方法基于所求解问题的局部性质量身构建,能够有效消除对流占优引起的数值不稳定。给出了不同离散形式的稳定性条件,并通过数值算例验证了解法的高效性。     

严寒里的团聚之暖

正金鸡离去,瑞犬登门,在寒风依然呼啸、冰雪世界的二月,我们迎来了又一个春节。当写下这一篇文字的时候,在我们国家,许许多多在外打拼的人们,正行走在回家的路上。即使有时暴雪会不期而至阻滞交通,但寒冷的天气和厚重的冰雪,却都阻挡不了人们回家的脚步。一个个交通枢纽惊人的客流数据,体现了千千万万家庭对阖家团聚的企盼。他们同时带着疲惫和幸福回到家乡,看上去只是为了在迎接新年的钟声和鞭炮响起之时,全家人能够一起坐在餐桌前,     

环境群体性事件的发生机理、影响机制与防治措施——基于复杂性视角下的分析

环境群体性事件的发生是在非线性机制作用下的发展过程,具有复杂的发生机理和影响机制。环境群体性事件构成了对社会秩序稳定运行的冲击,造成了国家和人民利益的损失。政府部门要从维护人民群众利益的角度出发,努力从源头上消除环境污染与生态破坏;要加强教育宣传,提高社会公众的科学素养和政治素养;要建立健全环境信息公开制度、公众参与环境问题的民主决策制度和环境监管制度,充分听取社会公众的生态利益诉求;要建立健全环境群体性事件的应急决策与处理机制以及善后处理机制。     

牛蒡子炮制前后质量标志物的网络药理学研究

研究牛蒡子炮制前后质量标志物的药效作用靶点,构建“成分-靶点-疾病”作用网络,解释牛蒡子炮制机理。 通过PharmMapper数据库筛选牛蒡子炮制前后6个质量标志物成分的潜在作用靶点,通过STRING数据库构建靶点蛋白相互作用网络；采用Cytoscape软件构建“成分-靶点-疾病”网络图。牛蒡子炮制前后质量标志物成分可通过多靶点作用,在抗肿瘤、抗炎、心脏损伤保护、抗高血压等方面发挥作用,且各个成分的相关作用靶点相互交联,共同发挥多靶点药效作用。通过网络药理学方法揭示了牛蒡子炮制前后质量标志物的主要药效作用,为进一步深入揭示其炮制机理提供了科学依据。     

翻转教学模式下高校数学课堂提问策略探讨

随着移动通讯和网络技术的快速发展,翻转课堂受到了教育工作者的广泛关注.在翻转教学模式中,课堂提问被赋予了更加重要的作用.本着锻炼学生思维,培养学生自学能力,使之掌握探究式学习方法的目的,从问题意识的重要性,课堂提问的必要性、提问的设计方法以及应注意的问题等方面探讨了翻转教学模式下高校数学课堂中有效的提问策略.     

需求率依赖价格的新能源汽车租赁系统三方协调契约

考虑由新能源汽车制造商、租赁商和政府组成的三方系统，在市场需求率为随机且依赖租赁价格下研究了租赁商的车队配置和租赁价格的最优决策以及系统协调问题。为此，分别建立了分散决策模型、集中决策模型和基于成本共担、收益共享和两部收费的联合契约协调模型。研究结果表明：分散决策下无法实现系统协调，通过引入这种联合契约，当契约参数满足一定条件时，不仅能够实现系统协调且可以使各成员收益达到帕累托改进。最后，通过算例分析验证了模型的有效性。     

全省科学技术奖励大会召开 姜异康为荣获省科技最高奖的王军成颁奖 郭树清讲话

<正>1月22日,全省科学技术奖励大会在济南召开,表彰为全省科技创新和现代化建设作出突出贡献的科技工作者。省委书记姜异康出席会议并为获得2014年度省科学技术最高奖的王军成研究员颁发获奖证书。省委副书记、省长郭树清讲话,省委常委、常务副省长孙伟主持,省领导雷建国、柏继民、王随莲、王新陆出席。郭树清在讲话中代表省委、省政府,向全体获奖人员表示祝贺,向全省广大科技工作者和关心支持科技事业发展的     

剑麻皂素工业化制备技术研究进展

剑麻皂素是合成甾体激素类药物的重要原料,目前市场供不应求。我国20世纪60年代就已经开发出酸水解醇提制备剑麻皂素工艺技术,之后众多研究者在此基础上进行大量的工艺改进和技术优化,并获得许多产业化的研究成果。为此,本文综述从剑麻渣中制备剑麻皂素工艺技术,结合笔者多年的工作经验,重点介绍目前产业技术进展及科研成果,指出产业中存在的问题并提出合理化建议,为该产业绿色、高效开发提供参考。     

民国巡回文库之历史思源

巡回文库是民国时期社会各界有识之士为扫除文盲、开通民智、推广阅读、散布文化而设置的一种阅读推广器,具有建制灵活、贴近民众生活、附载空间多样等鲜明的特征。本文通过对中西巡回文库(流动图书馆)创办思想的阐释,认为民国时期的巡回文库,无论其建制还是服务,都承续并发扬了推广阅读、开通民智、散布文化的社会功效,其开放、共享的服务理念至今仍值得我们纪念。     

基于改进的引导图像滤波和深度去噪自编码器的微弱目标跟踪算法

微弱目标易被周围环境中强烈的噪声干扰,为解决现有目标跟踪算法由于低信噪比导致跟踪准确度低的问题,提出一种将引导图像滤波器和深度去噪自编码器集成到粒子滤波器框架中的跟踪算法。通过引导图像滤波(guided image filter, GIF)算法对目标图像进行滤波处理,保留有价值的模板信息并使不准确的背景模板模糊,有效增强目标图像;通过改进的深度学习算法对深度去噪自编码器训练和微调,更好地适应目标外观变化;构造粒子分类器框架根据粒子重要性权重定位目标。实验结果表明,该算法在微弱目标跟踪准确度和抗干扰能力上优于多种现有主流跟踪算法。