现实中,对子女教育的“三不”

教育孩子,需要正确的教育方法。但是一味地讲究方法而忽略了心态的作用,结果也往往不能如愿。正确的心态就是勇于面对现实。什么是现实?现实就是不依赖于人的主观愿望而客观存在的东西,对它来说,你喜欢它,它存在;你不喜欢它,它依然存在。人的一生是一个单向的时间轴,时间永远不能后退,过去的也永远不会重来。     

追日

日全食是天文现象中的奇观,它让所有在现场观察的人都会感到震撼.古今中外对日食的观测记求都很畦视,古代中国人误把日食和皇帝的德行联系起来,所以就格外重视.     

论任鸿隽的科学思想

任鸿隽是中国的“科学事业家”,是中国现代科学的拓荒者,他的科学思想非常丰富。从科学救国思想、科学方法思想到科学精神思想,都对中国现代科学产生巨大影响。     

下凹型内孤立波沿台阶地形演化特征试验

通过大型分层流水槽中下凹型内孤立波沿台阶地形演化的试验模拟,认识我国南海东北部内孤立波沿海底突变地形传播的规律。利用分层染色标识法显示内孤立波与台阶地形作用过程中的特征变化,采用多点组合探头阵技术对其结构进行定量测量。研究表明:突变地形作用导致内孤立波波幅在台阶附近显著增加,使内孤立波波形变陡并出现尾部波列和极性转换等现象。     

基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法

城市供水时用水量预测精度对城市供水系统具有重要影响.传统的反向传播(back-propaganda,BP)神经网络预测方法容易陷入局部解,并且需要大量的训练数据.人工鱼群算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度.为此,利用人工鱼群算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,建立了一种新的时用水量预测模型.将该模型应用到华北某市时用水量的预测中,预测结果表明人工鱼群神经网络算法的均方差比BP神经网络算法的均方差小5%.实例证明,人工鱼群神经网络比BP神经网络的预测精度更高,收敛速度更快.人工鱼群神经网络算法可用于短期水量预测.     

平衡选择和重组作用共同维持大熊猫I类MHC基因的遗传变异（英文）

Major histocompatibility complex(MHC)是脊椎动物免疫系统中负责抗原呈递的基因家族,其多态性维持机制一直是学术界的研究热点.多种进化动力参与维持MHC的适应性多态,导致物种间的MHC多态性维持机制各有千秋.本文通过检测大熊猫I类MHC的遗传变异,分析外显子和内含子区段的选择效应和重组事件,发现卧龙圈养大熊猫具有较高的环境生存能力,同时揭示平衡选择和重组作用共同驱动大熊猫I类MHC基因的变异能力.     

临近基坑开挖引起的隧道变形预测分析

随着城市地下空间开发利用的快速发展,基坑开挖对邻近隧道的影响成为工程中不可忽视的问题。文中分析了基于反向传播神经网络法(BPNN)预测临近基坑开挖引起的隧道变形。首先,基于土体的小应变特性,采用有限元软件(Plaxis 3D)数值模拟计算得到关于隧道变形的完整数据库,基于此数据库训练检测BPNN模型的准确性,并利用此BPNN模型定量分析各输入变量(隧道与支护结构相对水平距离、隧道相对埋深、支护结构的最大位移)对隧道变形的影响。最后,将BPNN预测结果与17个工程案例实测结果进行对比分析,可以看出两者具有很好的一致性,说明BPNN模型能够准确预测基坑开挖引起的隧道变形,为实际工程提供一种简便的预测方法。     

基于空谱信息协同与Gram-Schmidt变换的多源遥感图像融合方法

多光谱和合成孔径雷达图像的融合可以保留每个数据的优势, 有利于提高土地覆盖分类精度。然而, 当前的一些图像融合方法不能完全利用原始数据的光谱信息与纹理细节。为了克服上述问题, 提出一种基于空谱信息协同和Gram-Schmidt变换的融合方法。在所提方法中, Sentinel-2A图像和高分三号(GaoFen-3, GF-3)图像分别经过不同的预处理操作。由于灰度共生矩阵能有效提取图像的纹理信息, 因此将其应用于Sentinel-2A图像以提取结构特征, 并将空谱信息协同的多光谱图像与GF-3图像通过Gram-Schmidt变换进行融合。实验采用主成分分析法和传统的Gram-Schmidt变换作为比较方法。为了确定融合算法的有效性, 采用5项评价指标(包括平均梯度、空间频率、均值、标准差和相关系数)来衡量融合图像的质量。此外, 由于随机森林具有优秀的训练速度和出色的分类性能, 将其用于土地覆盖分类。随机森林的分类精度、Kappa系数和分类结果图作为融合方法的评价标准。实验结果表明, 与单独使用原始Sentinel-2A相比, 所提方法可以将整体精度提高多达5%, 具有提高遥感卫星图像土地覆盖分类精度的潜力。     

鸡痘病毒282E4株基因组7.3kb IBam/IHⅠ片段的序列测定与分析

对经亚克隆后的鸡痘病毒（fowlpox virus, FPV）282E