三维空间中异构传感器网络的目标覆盖

在传感器随机分布的目标覆盖问题中,针对由感知属性不同的普通节点和超级节点构成的异构传感器网络,在三维空间中基于概率感知模型,结合免疫优势克隆算法来进行目标覆盖问题的优化．由免疫优势克隆算法提供的传感器节点最少等效个数的寻求方法,保证了随机分布于三维空间里的可感知的目标点能够全部被覆盖到．实验结果表明,与目前解决此问题最好的遗传算法相比,在达到与遗传算法相同覆盖质量的条件下,免疫优势克隆算法有效提高了实时性,明显降低了寻优时间．     

甘肃药用植物地理分布的聚类分析及分区

选取药典收载的分布在甘肃以239种药用植物为对象,采用聚类分析的方法探索甘肃药用植物地理分布的地域分异规律,并以此为基础结合甘肃各地区所处地理位置、气候特征及植被特点,将甘肃药用植物地理分布划分为5区6小区,为甘肃各地区开发中草药资源,因地制宜地逐步实现区域化、专业化中药材生产提供科学依据。     

城市土壤重金属分布与地理环境关系问题研究进展

城市土壤重金属与地理环境关系研究主要集中在以下三个方面：城市土壤重金属受土地利用方式的影响,形成土壤重金属元素全量以及形态在城市不同功能区存在差异;自然地理因素如土壤矿物质组成、质地、pH、有机质以及成土环境往往是重金属积累的诱因,城市土壤在人为活动影响下,在土壤剖面上形成独特的垂直方向上的分布特征;城市土壤重金属的类型、分布特点还受城市活动强度的影响形成特殊的时间平衡模型,城市化过程的快速发展往往会打破城市土壤重金属积累——迁移平衡。目前对于城市土壤重金属污染与城市地理环境之间因果关系的综合研究,特别是自然地理环境的承载力方面的研究有待于进一步加强,通过自然地理环境的承载力阈值来调节人为活动强度对城市可持续发展有着重要意义。     

西藏色拉滑坡时序InSAR二维形变反演与预测

针对西藏贡觉县色拉滑坡，采用小基线集技术获取滑坡一维视线向形变结果，通过多维小基线集技术计算滑坡二维东西向与垂直向形变速率与时间序列形变，结果表明色拉滑坡以东西向形变为主且滑坡前缘特征点累积位移超过100 mm；并将特征点累积形变与地区降雨量进行对比分析，发现每年6月-9月期间滑坡前缘受强降雨影响形变速率加快从而牵引滑坡中后部分加速形变.采用长短期记忆网络模型对滑坡特征点时间序列进行预测分析，预测结果显示周期性和缓慢形变可获得恰当的预测结果，对于剧烈形变的特征点符合其运动趋势.所得结果可为金沙江流域类似滑坡灾害预警提供参考.     

体检指标健康预警的灰色-时序组合模型

对于个体健康体检数据而言，传统的以大样本为基础的数学模型无法满足体检数据的建模需求。基于个体体检数据特征分析，首先构建适用于个体体检指标健康预警的近似非齐次指数序列的改进离散灰色模型。其次，为降低单个模型预测精度的有限性，利用方差倒数法为离散灰色模型和差分自回归移动平均模型赋权重，在模型误差平方和达到最小时取得最佳的权重值。从而将两个模型的预测结果进行组合，实现对健康指标的建模与趋势分析，及时掌握个体健康指标的变化并发现潜在的疾病隐患。预测模型在实验数据集上的相对模拟误差与最优基准模型相比有所下降，表明灰色–时序组合模型具有更高的模拟精度，解决了传统的依据单次体检指标进行静态分析的弊端以及单个模型预测结果的局限性，更加关注个体差异，能有效提升健康预警的效果。     

论文可重复性：降低对科研论文的期望值

<正>将重复性的责任置于科研共同体肩上,而不是让个别实验室承担,从而让科学更加可靠。2018年时,我们着手评估巴西的生物医学论文的可重复性,从而开始一项多中心的协作,共有60多家实验室重复了巴西科研人员于最近20年发表的论文中的60个实验。我们随机选择了一些使用三种常见实验室技术的实验,这三种技术分别为用于测量细胞活力的MTT实验、用于检测特定信使RNA的RT-PCR实验和用来估定啮齿类动物焦虑程度的高架十字迷宫实验。     

星际兵团组员手册15-A37节：关于精神错乱

<正>第一分节:平行宇宙从进行新兵训练时开始,星际兵团的每名组员都会在他们的生日那天向复制机定购一件随机物品。请记录那件物品结果成了什么,当平行宇宙的另一个自我出现时,此举会帮助兵团通过比较生日记录而缩小分歧点。     

计算，但别闭嘴！

<正>物理学家提出过量子力学的许多种诠释,譬如哥本哈根诠释、一致性历史诠释、多世界诠释、系统诠释、交易诠释、宇宙学诠释等。同时,也有一些物理学家赞成量子力学的不可诠释,其中的代表人物、康奈尔大学的物理学家大卫·默明(David Mermin)留下了一句名言"闭嘴,计算!"(Shut up and calculate!)。吉姆·巴戈特(Jim Baggott)的这篇文章便化用了默明的名言,他指出,"一些陈词滥调说,哥本哈根诠释要求不做深入探究的信奉,但这对物理学造成了伤害"。     

等离子体技术资源化转化CO2研究进展

以CO₂为代表的温室气体导致的气候效应日益凸显，全球碳减排迫在眉睫。等离子体技术转化CO₂具有独特优势，在实现CO₂资源化转化方面展现出良好前景。对近几年等离子体资源化CO₂的研究成果进行综述，重点介绍了等离子体转化CO₂的主要工艺参数和评价指标，归纳了工艺参数、活性物种、背景气体对CO₂转化的影响，重点分析了介质阻挡放电(DBD)等离子体协同催化转化CO₂的协同效应。最后，针对等离子体协同催化转化CO₂面临的问题与挑战，提出了今后的几个重点研究方向：1）进一步揭示等离子体转化CO₂的反应机制；2）系统探究等离子体和催化剂协同作用机制；3）实际工程应用中，应关注反应器的工程放大、使用安全风险以及经济效益等问题。     

人工智能帮助复原古希腊铭文

<正>人工智能的运用正在让许多研究领域焕然一新。一个新出现的人工智能工具帮助专家填补残缺的文本，估量古希腊铭文的年代和来源。人工智能会让许多工作变得自动化，进而消灭某些工作岗位，这种可能性正在稳步推进到越来越多的领域中。现在，这波浪潮甚至拍打到古代世界研究这片僻静海岸上。近期《自然》杂志刊登的一篇论文中，扬尼斯·阿萨埃尔（Yannis Assael）等人介绍了一个名叫“伊萨卡”的人工智能工具，它的研发初衷就是将深度学习引入到古典学研究和古希腊抄写文本（这些文本最初是镌刻在石头上）解译工作中来。然而，这项进展不应该被解读为针对数千年的传统铭文研究（铭刻学）的一个威胁，更准确地说，它是铭刻学的一项补充。