西部能源开发与我国能源结构调整

我国以煤为主的能源结构面临挑战．这种挑战一方面来自燃煤排放的废气对大气环境造成严重污染；另一方面是这种能源供给结构已不适应我国能源消费结构的变化．西部水能和天然气的开发利用，具有替代煤炭的功能，因而对改善我国城市大气质量将产生积极作用；西部石油资源的勘探和开发，将减轻我国石油的对外依赖程度，有利于确保我国的“能源安全”．因此，西部能源开发的战略意义在于，通过改善我国能源供给结构，以适应能源需求结构的变化．     

入世对森林植物检疫工作的影响及对策

文章分析了入世对森林植物检疫工作的影响，提出了应对策略。     

知识经济时代知识特性分析

知识经济时代，知识的特性极其复杂，文章从相互关联的四对知识内涵出发，对知识的集成性与发散性、增值性与先进性、创新性与一次性、剧变性与继承性进行了阐释。     

Agent通信模型

以人工智能领域分布式任务处理中的黑板模型作为Agent通信模型的基础 ,以能够实现单播、组播、广播为度量标准 ,通过 5个假设对通信安全需求进行分析 ,构造了Agent通信单元模型、树形拓扑多Agent通信模型 ,提出了在Internet环境中不同MAS间Agent通信实现方法 .在通信语言环境的分析中 ,通过综合考虑具有不同通信协议、不同通信内容格式、不同实体概念以及不同通信服务质量和通信安全等问题 ,提出了异构MAS系统间的通信语言环境的分层模型 .研究结果表明 ,在Agent通信协议中设置通信服务质量的功能 ,可以使MAS在广泛的领域得到应用     

基于AM-LSTM模型的超短期风电功率预测

近年来,中国的风力发电产业高速发展。然而风力发电具有不稳定性,风电功率超短期预测结果的准确性直接影响到电网安全有效的运行。为了进一步提高风电功率超短期预测的精确度,提出了长短期记忆网络-注意力模型(AM-LSTM)风电功率预测模型,该模型将长短期记忆网络(long-term and short-term memory,LSTM)和注意力模型(attention model,AM)相结合, LSTM网络能够处理好风速、风向等时间序列变量与风电功率之间的非线性关系,注意力模型能够优化LSTM网络的权重,从而使预测结果更加准确。采用真实的风电场历史数据进行实验,结果表明:提出的AM-LSTM预测模型能够有效利用多变量时间序列数据进行风电场发电功率的超短期预测,比传统的BP神经网络和LSTM网络具有更精确的预测效果。该预测模型为风电场地电力调度提供了科学参考。     

大熊猫发情期繁殖行为的研究

本文从圈养大熊猫的活动节律、活动量、食欲、叫声、遗留气味标志、蹭阴频率和方式的变化;雌体独自抬尾出现的时间和频率、阴阜膨肿度和颜色、阴道角化细胞百分比的变化;雌雄个体相互影响和引诱等行为方面,探索大熊猫行为与发情高潮的关系。     

龙门山中段推覆构造的变形特征

论述了龙门山三大推覆体和推覆面的构造变形特征 ,认为耿达 -汶川推覆体为褶皱冲断推覆体 ,映秀 -白水河推覆体为冲断推覆体 ,彭灌推覆体为冲断褶皱推覆体 ,并将其划分为两个次级推覆体 ,而相应的推覆面分别为韧性变形为主叠加后期脆性变形 ;脆 -韧性变形以脆性为主及脆性变形的特征。其形成次序由北西向南东 ,即前展式扩张方式。主要活动时期为印支期和喜马拉雅期     

交通运输与科技革命

交通运输随着人类社会发展而发展。分析了交通运输随着几次科技革命的产生而发生的变革以及交通方式的变革对科技革命和社会发展的影响。并在此基础上阐述了交通运输未来的发展趋势和对我国发展的启示。     

豆科植物-根瘤菌共生固氮的分子机理

与豆科植物－根瘤菌共生固氮有关的基因涉及根瘤菌基因和宿主基因，根瘤菌基因有结瘤基因（nodD,nodAB-CIJ和hsn基因），根瘤菌细胞表面结构基因（exs,lps和ndv基因）和固氮基因（nif和fix基因）；宿主基因主要是结瘤素基因（ENOD和NOD基因）。根瘤菌结瘤基因表达后诱导产生结瘤因子。在根瘤发育过程中，这些基因在根瘤菌与植物之间进行着信息交换，并且具有不同的表达水平。结瘤因子和植物激素对它们进行着调节。     

基于多CPU的智能温室大棚监控系统研究

该系统比较全面地提供了现代农业的先进监控手段，该系统可用于养殖场，仓库，幼儿园，实验室等对温湿度等参数值要求比较严格的场合，具有广泛的推广应用前景。