和谐社会的执政观和执政能力建设

和谐社会要求树立协调和谐的执政观,这也是党的执政能力建设的要求。而落实协调和谐的执政观关键在执政为民。     

带状采伐对新生毛竹空间结构及稳定性的影响

【目的】带状采伐是毛竹资源高效经营的重要技术手段,研究带状采伐后新生毛竹空间结构一元、二元分布特征及稳定性,比较不同采伐处理空间结构恢复效果,为带状采伐技术评价和后续经营提供科学依据。【方法】以实施不同宽度带状采伐处理后的两度新竹为研究对象,利用新竹混合度、大小比数和角尺度对比不同采伐处理与未采伐对照样地的新生竹空间结构变化情况,并采用基于空间结构指数的林分空间结构生产函数评价新生竹稳定性。【结果】(1)带状采伐后两度新竹的平均混合度较对照减少2.90%～23.75%,新竹处于弱度混合到中度混合之间(新竹混合度为0.395～0.503),零度混合的新竹比例增大;新生竹整体保持中庸状态(大小比数为0.506～0.545),除带状采伐宽度15 m(15M)处理外,优势新竹的比例较对照样地有所增长,且随采伐宽度增大而减小;带状采伐未改变新生竹空间分布格局,新生毛竹始终呈现随机分布状态。(2)处于优势状态且强度混合、随机分布且强度混合的新生竹比例较对照分别减少3.74%～7.65%和3.21%～12.82%,处于中庸到优势状态且随机分布的新竹比例整体略大于对照样地,带状采伐宽度5 m(5 M)...     

基于API序列特征和统计特征组合的恶意样本检测框架

针对恶意样本行为分析,该文提出了一种组合机器学习框架,首先对应用程序编程接口(application programming interface,API)序列中调用的依赖关系进行功能层面上的分析,提取特征,使用随机森林进行检测;其次利用深度学习中的循环神经网络处理时间序列数据的特性,在冗余信息预处理的基础上,直接对序列进行学习和检测;最后对2种方法进行了组合。在恶意软件样本上进行的实验结果表明:2种方法均可有效检测恶意样本,但是组合学习的效果更优,AUC(area under the curve of ROC)达到99.3%,优于现有的类似研究结果。     

变化风场下太湖表层湖流特征及其对蓝藻迁移的影响

为了解太湖表层湖流对变化风场的响应特征,以及风场表层流场对蓝藻迁移的影响,通过GPS粒子示踪器对表层湖流进行观测,结合观测期间风场的变化特征和遥感图像,分析了变化风场条件下太湖的表层湖流特征以及蓝藻水华的迁移聚集过程。结果表明:太湖风场是太湖表层流场的主要驱动力,但受到地形特征、岸线特征等因素的影响,不同水域表层流场对风场的响应并不完全一致;太湖风场影响下太湖表层湖流在空间上的广泛差异性是导致蓝藻迁移过程中在不同区域聚集程度不同的主导因素,也是区域性蓝藻水华暴发的重要原因之一。风场表层流场蓝藻迁移聚集过程是一个依次传导的响应系统,条件适宜风场影响下的流场是触发蓝藻水华短时间、大面积暴发的重要外部因素。     

聚房山焦 以科教振兴房山

政策环境进一步优化 房山区委、区政府十分重视科学技术的发展,把实施"科教兴房"与实施可持续发展和龙头带动并列为新时期三大战略,写进了房山区国民经济和社会发展"十五"计划纲要.先后制定出台了"关于加强技术创新,发展高科技,实现产业化的意见","进一步扶持民营科技企业发展的若干意见"等政策,为科技企业和全区科技工作的开展营造了良好的环境.     

聚焦房山——以科教振兴房山

近几年,房山区委、区政府以改革开放和科技进步为动力,以推动全区经济跨越式发展和社会事业全面进步为己任,努力贯彻“科学技术是第一生产力”的正确思想,大力实施“科教兴房”战略,促进科技与经济的紧密结合,推动区域经济的健康发展。     

谈电子档案管理的优越性及管理措施

随着科学技术的飞速发展,我国社会已经进入到信息化时代.计算机技术已在各个领域得到了广泛应用,其工作效率和方便程度已逐步被人们接纳,可以说计算机技术已成为促进社会生产力的另一重要元素.将计算机技术应用到档案管理中,实现电子档案管理已成为档案管理的必然发展趋势.实现纸质档案电子化管理具有哪些优越性？电子档案管理要采取哪些措施？自然就成为当前档案管理研究的新课题.本论述主要阐述了传统档案管理的落后性,介绍了电子档案管理的优越性以及如何实现电子档案高效管理,希望对推进档案电子化管理进程有所借鉴.     

基于改进YOLOX的变电站设备缺陷检测方法

为减轻电力工作人员的巡检负担,实现变电站智能巡检,对变电站设备缺陷检测算法进行了研究。首先,利用数据增强方法对有限的初始数据集进行扩充,利用多种图像处理方法增加数据集的复杂度,生成考虑复杂光照环境的数据集;然后,采用自适应空间特征融合(ASFF:Adaptively Spatial Feature Fusion)的方法缓解特征金字塔中不同尺度特征的不一致性问题,并引入Focal损失函数作为置信度损失函数以缓解正负样本不平衡的问题,利用改进的YOLOX-s(You Only Look Once X-s)网络模型设计了变电站缺陷检测算法;最后,将改进的YOLOX-s网络模型与其他深度学习算法的检测效果进行对比,实验结果表明,改进的YOLOX-s网络模型的综合检测效果较好,准确性和实时性均可以满足变电站设备缺陷检测任务。     

神经网络控制器在多端直流输电系统中的作用

提出了神经网络用于多端直流输电系统控制器参数寻优的一种方法.这种直流控制器与传统的PI调节器相比有更好的鲁棒性和自适应学习能力,具有更好的动态性能.控制器采用该策略后,能实现定有功功率控制模式与定直流电压模式之间的自动切换,确保定直流电压控制的换流站故障退出后,仍能实现对直流电压的控制和有功的平衡.通过Matlab仿真实验证明了该控制器对交直流系统稳定有良好的效果.     

种植密度对抗虫转基因杂草稻分离后代适合度的影响

杂草稻是栽培稻田中的同种杂草,栽培稻基因通过天然杂交逃逸到杂草稻群体难以避免,但转基因的适合度效应决定其逃逸后能否在杂草稻群体中扩散.为了评估抗虫转基因(Bt/CpTI)的适合度效应,本实验以一个转基因栽培稻品系和两个杂草稻群体的杂交F2代为材料,对含有转基因和不含转基因的F2代群体田间表现进行了分析.结果表明,在自然高虫压环境中,含有抗虫转基因F2代群体的田间表现显著好于不含转基因F2代群体的表现.此外,含有转基因的和不含转基因的F2群体在田间混种时,在15cm×15cm混种密度下群体的表现明显差于20cm×20cm混种密度下的表现,表明存在竞争效应.含有转基因的F2群体在竞争条件下比不含转基因的F2群体有更多性状表现出优势.上述发现对转基因逃逸所带来的生态影响评估提供有价值的参考.