生物科技领域国际进展与趋势分析

2016—2017年,世界主要经济体加强在生物资源、合成生物学、微生物组研发、生物基产品与产业等方面的重要战略规划和政策布局,积极促进生物产业新发展,培育生物经济新动能。全球生物科技领域蓬勃发展,生物资源挖掘利用研究更加深入,创新性方法技术突破不断进步,人工设计操作生物体能力增强,生物催化转化能力持续提升。合成生物学、基因组编辑技术、计算机辅助设计、人工智能和仿生制造等前沿交叉技术创新不断涌现,新技术的发展将在未来几年内极大地推动生物科技领域的快速进步。     

精准农业领域专利竞争态势分析

基于incoPat数据库收录的专利数据,对1999—2018年全球精准农业领域的专利申请情况进行分析。结合定量分析和定性研究,探讨精准农业领域的全球专利研究态势、技术研发热点、主要国家的科研水平、重要专利申请人的研发布局。研究发现,近二十年,精准农业领域专利研发处于快速增长阶段,信息采集传感器和变量作业装备是研发热点;中国、美国、日本是最重要的技术来源国,中国进入该技术领域较晚但取得了重大进步;国外机构在信息采集技术和变量作业技术主题占据主导优势,相关研究机构努力的方向是形成核心技术优势、提高专利影响力、增强专利海外布局和促进技术成果转化。     

巴西生物安全法和监管体系建设及对我国的启示

巴西是世界第二大转基因作物国家,其生物技术在农业领域已应用十分广泛。巴西于2005年颁布实施了新版《生物安全法》,以定义巴西科技研发和生产过程中生物技术安全应用的指导准则。本文追溯了巴西生物安全立法过程,总结了该法的内容要点,并梳理了该法令颁布后为适应生物技术发展而颁布的相关新法令和规范,描述了巴西生物安全监管、教育和信息体系的主要构成,较完整地展现了巴西生物安全法律体系和实践经验。巴西生物安全立法为其生物经济发展做出了巨大贡献;分工明确的生物安全监管体系为科研提供了支撑作用;巴西所实施的保障公众参与权和知情权以及实施生物安全普法教育等重要举措,都能为我国制定生物安全及相关法律法规提供有益参考。     

基于Cholesky分解的K2DPCA人脸识别研究

K2DPCA(kernel 2D principal component analysis)是基于非线性特征提取的重要人脸识别方法,具有成功的应用.但对大规模训练数据库,其因核矩阵K规模过大、计算代价高而不能有效实现.采用选主元Cholesky,分解方法,仅需计算核矩阵的对角线上元素和部分精选列,得到迹范数意义下核矩阵K的最优Nystr(o|¨)m型低秩近似LL~T来解决该问题.并只需计算小规模矩阵L~TL的特征值和特征向量,实现大规模K2DPCA/KPCA(kernel principal component anialysis)的非线性特征提取.在加噪ORL人脸数据库上的实验结果表明,较K2DPCA/KPCA方法,新方法显著提高了识别率,并可以很大程度上克服噪声的影响;在Extended YaleB大型人脸数据库上的实验结果表明,此算法解决了K2DPCA核矩阵过大而不能有效实现的缺点.     

中小学生学习困难分析与转化

学困生是教育对象中的一个特殊群体。导致学困生学习困难的形成原因是多方面的，探讨学生学习困难的成因及其引发的心理健康问题，积极应对对学因生的学习心理障．对中小学教育的发展具有重大的教育意义。     

对战争的温情反思——解读《何处是我家》

《何处是我家》是一部由德国女导演卡洛琳·林克拍摄的关于二战题材的影片。女性导演从另类的视角诠释了自身对战争的反思。本文将从主题思想和表现手法两方面对影片进行读解。     

浅析钢琴教学中莫扎特奏鸣曲的弹奏技巧

学生进入莫扎特钢琴奏鸣曲的弹奏训练标志着其演奏技术已达到全新台阶,如何弹好莫扎特钢琴奏鸣曲中的各种技巧成为钢琴教学中的重要课题。此文概括了莫扎特奏鸣曲中的触键、语气、旋律、及力度控制等几个重要的弹奏技巧来阐述,并结合实践经验来浅析莫扎特创作根源及风格对训练学生的弹奏技巧起着怎样的影响。     

恒河猴类麻疹综合症的病原检测

对暴发类麻疹综合症的恒河猴病料组织进行了电镜观察,发现有副粘病毒粒子,然后分别合成了麻疹病毒及犬瘟热病毒的特异性引物,对病料进行RT-PCR扩增,从发病死亡的恒河猴脏器中扩增到犬瘟热病毒核蛋白基因287bp的特异片断,而麻疹病毒的检测为阴性.扩增到的犬瘟热病毒核酸片段经序列测定并与GenBank中的犬瘟热病毒毒株进行了比较,发现死亡恒河猴脏器中扩增到的片段序列与犬瘟热病毒疫苗株Onderstepoort、标准野毒株A75-17基因序列的同源性较高,研究结果表明引起恒河猴发病的病原体为麻疹病毒属的犬瘟热病毒.     

基于时序偏移双残差网络的窃电行为检测

针对窃电量小、窃电发生时间随机的窃电行为,提出一种基于时序偏移双残差网络(TS-Bi-ResNet)的窃电行为检测模型.将基础残差网络模型改进为双残差网络(bi-residual network,Bi-ResNet)模型,考虑到窃电行为发生时间的随机性,利用时序偏移(timing shift,TS)算法对用电数据预处理,使模型能够学习用电数据的时间因素特征,构成TS-Bi-ResNet模型.根据真实用电数据和窃电特征生成含有伪窃电数据的混合用电数据集,利用TS-Bi-ResNet模型学习其浅层特征和深层特征,进而执行窃电行为检测.仿真和实际运行结果表明,TS-Bi-ResNet模型可以有效检测窃电量小且窃电发生时间随机的窃电行为,其检测精度优于LSTM模型与残差网络(ResNet)模型.     

从信息管理到知识管理——高校校园网络平台的设计

分析了当前高校校园网络建设的现状,对高校校园网络平台进行了功能设计。并提出了基于知识管理的高校校园网络平台的体系结构。