中美人工智能产业核心技术生命周期的动态比较与演进路径

 采用Logistic模型,动态对比中美人工智能产业核心技术生命周期特征;综合技术生命周期和RTA指数,论述了中美人工智能产业核心技术演化趋势。研究结果表明：（1）2025—2030年将是中国人工智能产业核心技术发展突破的关键时期,应该牢牢抓住这一关键期以实现后发追赶。（2）中国在人工智能产业核心技术演化过程中,计算机视觉和智适应学习技术具有技术领先优势;在跨媒体分析推理和群体智能等综合性技术领域并不具备技术优势,即将面临着后发追赶的压力;脑机接口和智能芯片等技术密集型技术并未进入成熟期,要谨防先发国家的“技术锁定”和防御策略;而在自然语言处理和自主无人系统技术领域,依托自身广阔的市场和广泛的应用场景发展迅速。     

太湖现代沉积物的物质组成和形成条件分析

对太湖现代沉积物进行了X射线衍射分析、粒度分析和常量元素分析，由此推断它们的矿物成分、化学风化程度差异，并分析了不同的水动力条件和物源。太湖沉积物的主要矿物组成是石英、云母、正长石和钠长石，粘土矿物为伊利石、绿泥石、高岭石和蒙脱石。化学组成显示，太湖沉积物的烧失量较高，与上部陆壳平均化学成分相比，Na、Na、K、Mg亏损，Mn、Ti富集，上部陆壳成分标准化图表明其风化程度明显强于下蜀土。化学风化程度指标CIA、Na/K值和Fe/Mg值的变化也表明太湖沉积物的化学风化作用比下蜀土强，，并存在地域的差别。太湖沉积物的CaCO3含量明显较低，反映了太湖流域本身的特点。所有这些特征表明，太湖沉积物的形成不仅与物源、地域位置有关，而且明显受人类活动的影响。     

桂林丫吉村表层带岩溶土壤系统中δ~(13)C值的变异

以桂林丫吉村岩溶试验场坡地岩溶土壤系统为对象,定位采集和测定分析了该系统中空气、植物体、土壤和水等系列样品的δ13C值.结果表明,岩溶土壤系统中δ13C值不仅存在土壤固相有机碳、土壤空气CO2和土壤水重碳酸盐等库间的广泛差异,而且有明显的深度变化和季节变化,7月的地面空气、土壤空气和土壤水的δ13C值比4月轻1‰～4‰（PDB）;系统中水、气相活跃迁移碳组分的δ13C值与土壤有机碳和土壤CO2有十分密切的关系.     

桂林丫吉村表层带岩溶土壤系统中δ 13C值的变异

以桂林丫吉村岩溶试验场坡地岩溶土壤系统为对象，定位采集和测定分析了该系统中空气、植物体、土壤和水等系列样品的δ^13C值。结果表明，岩溶土壤系统中δ^13C值不仅存在土壤固相有机碳、土壤空气CO2和土壤水重碳酸盐等库间的广泛差异，而且有明显的深度变化和季节变化，7月的地面空气、土壤空气和土壤水的δ^13C值比4月轻1‰－4‰（PDB）；系统中水、气相活嗅迁移碳组分的δ^13C值与土壤有机碳和土壤CO2有十分密切的关系。     

桂林丫吉村岩溶试验场岩溶土壤碳转移与水排碳作用

对桂林丫吉村岩溶试验场1号洼地出口泉进行了岩溶水HCO-3输出碳的年内变化监测和模拟灰岩土壤系统水排碳作用的实验分析,野外土壤剖面中CO2浓度和排放强度变化的观测,土壤碳和岩溶水无机碳的δ13C测定,提出土壤碳转移是岩溶水排碳作用的物理基础,因而其所表现的对大气CO2汇效应实际上是生物作用下土壤有机碳分解释放向系统外的排出.供试系统的汇效应达到21～26tC/(km2.a),系统在春、夏、秋和冬季的汇、源效应的强度比分别为0.077,0.099,0.002,0.004.