不可再生能源物质褐煤的生物可持续发展问题展望——微生物转化与利用研究

本文从能源转化利用的角度探讨了褐煤转化的研究历史、研究现状及研究前景。中国有丰富的褐煤资源,储量达1303亿吨,其开发利用必须兼顾也能需求和环境保护两个方面,走可持续发展的道路。关于褐煤转化的工业途径可概括为四大类：即褐煤的热解和炼焦,褐煤气化,褐煤液化,及褐煤化学提取腐植酸制品,而褐煤微生物转化与利用研究起步较晚,文中主要从褐煤降解微生物的分离,褐煤微生物降解的机理,褐煤微生物降解产物的优越性等方面对其进行了论述,并对其应用前景作出展望。     

纳米功能材料在电化学检测氨氮中的研究进展

氨氮是一种典型的水体污染物,实现氨氮的快速、高效并且精确的检测,对水源保护、水产养殖和饮水安全都具有重要意义.目前,多种基于纳米功能材料的电化学传感器已经被成功的开发并用于氨氮检测.总结了包括导电聚合物、贵金属及其合金、金属氧化物以及复合材料在内的四类纳米功能材料在氨氮检测方面的研究进展,系统分析了各类材料的机理、优势和不足,并对应用前景进行了展望.     

施磷深度对紫花苜蓿生长及草产量的影响

2007年5-9月在地处西辽河平原的内蒙古民族大学试验农场以6年生紫花苜蓿为试验对象,研究了施磷深度对紫花苜蓿生长及产量的影响.结果表明:在6cm、12cm和18cm 3个施磷深度处理下,株高差异不显著;1级分枝数在第1茬的差异不显著,在其它各茬的差异较大;处理间节间数差异不显著,节间距在第3茬、第4茬差异亦不显著;叶绿素a和叶绿素b差异显著,而类胡萝卜素差异不显著;年总草产量以6cm施磷处理下最高,且与其它2个施磷处理的差异达到极显著水平;返青率随施磷深度的增加而降低,这与深施磷肥对根系的伤害较重有关.从持续高产的角度来看,紫花苜蓿施磷以浅施为宜.     

武陵山区区域经济协作发展动力机制研究

通过对武陵山区发展现状的分析,提出了促进武陵山区区域经济合作动力机制,对我国欠发达地区和跨省级边界地区的区域合作发展具有一定的借鉴作用。     

工科院校植物组织培养教学研究与实践

根据工科院校生物技术专业的培养目标和教学计划的要求,以培养学生的科研素质和创新能力为主要目的,从教学内容、教学方法和考核办法等方面进行了探索,提出了在工科院校植物组织培养课程教学的基本方案。     

科研机构分类模型构建：基于巴斯德象限模型的视角

科研机构分类改革是我国科技体制改革的重要组成部分，对科研机构实施分类管理，有助于提升科研机构的管理效率和创新体系的整体效能。建立科学、合理的科研机构分类模型，是科研机构分类管理的首要前提和基础。基于科研活动的性质划分，对司托克斯的巴斯德象限模型进行拓展与改造，根据科研机构承担的科研活动性质及其核心使命构建科研机构分类模型，将科研机构划分为知识创造型、产业转化型和战略前沿型三种类型，分别介绍了这三种类型科研机构在国家战略科技力量和国际科研机构中的典型代表。从理论和战略层面提出了一种科研机构分类构想，为进一步深化科研机构分类管理、强化国家战略科技力量提供决策参考。     

贵州农村三产融合发展与农民增收耦合协调研究

运用熵值法并构建耦合协调度模型,对贵州省2000—2019年期间农村三产融合与农民增收的耦合协调水平进行测度。研究表明，贵州农村三产融合发展与农民增收水平总体呈上升态势；通过时序分析，分为2000—2007年、2008—2015年、2016—2019年3个协调发展阶段，耦合协调状况从严重失调到勉强协调，最终实现优质协调发展；通过引用线性趋势线，发现在农村三产融合的多元形式融合中，一二三产业共同融合发展对农民增收的拟合效果最佳。基于此提出建议：应因地制宜培育特色农业，引进高新技术提质增效；推广生态旅游、建设数字乡村。     

基于功能性近红外光谱血氧测量系统研究进展

【目的】对功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy，fNIRS)技术检测组织血氧饱和度的基本原理及主要检测血氧技术研究进展进行综述，为未来该技术在医学领域的发展提供参考。【方法】通过查阅文献资料，从检测原理、检测技术分类及优缺点方面对fNIRS技术在血氧检测方面的应用进行归纳总结。【结果】在阐明fNIRS技术检测血氧的基本原理基础上，探讨了连续波光谱、频域光谱、时域分辨光谱等3种fNIRS检测血氧技术的原理和特点，并对它们的优缺点进行了比较。【结论】fNIRS技术具有便携性好、无创伤性、时间分辨率和空间分辨率较高、对被试动作的容忍度高等优点，今后可结合蒙特卡罗方法分析光子在组织中的传播与分布规律，从而进一步加深人们对生物医学光子学领域的理解并推进fNIRS技术在医学中的应用。     

高频数据下基于LSTM的协方差矩阵预测模型

协方差矩阵的建模与预测,对于金融风险管理、投资组合管理等至关重要。 针对时间序列模型 对高维变量预测精度较低的问题,利用长短记忆神经网络模型(LSTM),提出了基于深度学习的高频数据已 实现协方差矩阵预测模型。 利用金融高频数据得到已实现协方差矩阵,对其进行 DRD 分解,针对相关系数 矩阵 R 进行向量化处理,利用向量异质自回归模型(HAR)预测已实现相关系数矩阵 R;针对已实现波动率 矩阵 D,利用半协方差(semi covariance)思想,结合 LSTM 模型,得到已实现波动率矩阵 D 的深度学习预测模 型,构建了 LSTM-SDRD-HAR 已实现协方差矩阵动态预测模型。 LSTM 模型和 HAR 模型能捕捉实际数据 的长期记忆性,半协方差有利于捕捉金融数据的杠杆性。 实证分析表明:相较于传统向量 HAR 已实现协方 差矩阵预测模型,LSTM-SDRD-HAR 预测已实现协方差矩阵更为准确,基于 LSTM-SDRD-HAR 预测已实现 协方差矩阵构造的有效前沿组合投资效果更佳。     

中文版认知储备指数量表在健康成人中的信度与效度

目的:对中文版认知储备指数量表(CRIq)的信度与效度进行分析，使其适应中国人群。方法:本研究共纳入590名健康志愿者(330名女性，260名男性),年龄(39.71±9.81)岁，受教育年限(15.34±3.23)年。由2名评定者对其中36名志愿者在不同的时间分别进行评估，以获得评定者间信度。为了获得重测信度，选取其中34名志愿者在第1次测量后2～4周再次使用问卷进行测评。采用独立样本t检验观察性别差异。采用探索性因子分析进行量表的效度评价。结果:CRIq克伦巴赫α系数为0.835,问卷的信度较好。评定者间信度高(ICC:0.998,95%CI:0.997～0.999,n=36)。重测信度结果较好(r为0.805～0.996,n=34)。探索性因素分析提取三因子(CRI-教育，CRI-职业活动，CRI-休闲活动),累积方差贡献率46.17%。结论:CRIq在中国健康成人中的信度及效度良好。