论数字生命的实在特性

数字生命是人工生命的一种,在人工生命研究领域中具有重要地位。关于数字生命是否具有实在论地位,形成了数字生命强实在论、数字生命反实在论和数字生命弱实在论三个阵营。分析三种主张及其论证方式并给予新的解释,有助于深化对数字生命的实在性质的理解。     

如何客观公正评价生命科学基础研究成果

本文分析了现在生命科学基础研究成果的组成,认为SCI论文尽管很重要,但不应该成为基础研究成果评价中的唯一指标,而且这种过分的强调已给我国基础研究的发展带来许多问题。为了能客观公正评价生命科学基础研究成果,除SCI论文外,评价系统中还要考虑研究的科学意义、研究者的研究态势、成果转化、人才培养、研究工作的系统性和基础研究文化等因素。     

西班牙大学术语教学——以巴勃罗·德·奥拉维德大学为例

当前,在世界范围内的许多大学已经开始了术语学的教学和研究,这个动向非常值得中国大学重视和借鉴。文章以西班牙巴勃罗·德·奥拉维德大学为例,具体探讨该大学有关术语教学的相关情况。     

基于橡胶隔震支座老化作用的近海隔震桥梁地震响应时变规律

通过对橡胶隔震支座进行海洋环境下的老化时变规律试验和理论分析研究,得到橡胶隔震支座在海蚀环境下的性能劣化规律。利用钢筋混凝土材料和隔震支座材料的劣化模型,采用SAP2000软件建立近海隔震桥梁的非线性动力分析模型。定义墩柱劣化、橡胶隔震支座劣化及二者共同劣化三种劣化工况,对桥梁在全寿命周期内的地震响应的时变规律进行分析。结果表明:墩柱材料和支座性能单独劣化均会显著影响桥梁的地震响应,而二者共同劣化的响应结果取决于单一因素的结果。总体来看,随着劣化时间的增大,墩顶最大位移增大,支座水平最大剪切位移减小,墩柱塑性耗能增大,支座滞回耗能面积减小。研究可为桥梁结构全寿命抗震性能分析和评估提供理论依据。     

GA-SVM和神经网络组合模型预测充填钻孔寿命

 充填钻孔是充填料浆从地表输送到井下采场的咽喉工程,是矿山正常运转的保障,因此对矿山充填钻孔使用寿命进行预测十分重要。通过建立支持向量机（SVM）和BP神经网络组合预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为SVM适应度函数,通过遗传算法（GA）对SVM模型参数进行优化选择,应用优化得到的SVM模型进行预测,并结合BP神经网络进行残差修正,最终得到预测结果。以某矿为例,通过GA得到SVM模型最优参数：适应值（均方误差mse）=0.0111,惩罚系数C=47.0768,核函数参数σ=2.2638。通过优化的SVM模型,对预测集充填钻孔寿命进行预测,经BP神经网络残差修正,预测结果的相对误差均控制在3%左右。对比单一预测模型,组合预测模型预测结果更加理想,精度更高,在类似的预测工程中有良好的推广价值。     

基于疲劳强度分布的复合材料疲劳验证载荷放大系数

传统的载荷放大系数(LFE)法是在复合材料静强度和疲劳寿命的Weibull分布基础上推导得出的。为了保证复合材料疲劳试验验证的可靠性和疲劳载荷放大系数的分散性较小,利用疲劳可靠性理论,提出一种基于复合材料疲劳强度和疲劳寿命Weibull分布的载荷系数法——疲劳强度载荷放大系数(FLEF)法。将LEF和FLEF方法应用于疲劳试验数据分析,结果表明:在无批量数据的前提下,采用LEF法获得的疲劳载荷放大系数无法保证复合材料疲劳试验验证的可靠性,FLEF法确定的载荷系数具有更小的分散性,更高的可靠性。可见,与LEF法相比,FLEF法在理论和实践上更适合复合材料疲劳试验载荷放大系数的确定。     

消费者交互作用对网络效应产品扩散的影响——基于产品生命周期的视角

从消费者采用产品过程的生命周期(PLC)视角出发,运用微观扩散模型仿真分析消费者交互作用对网络效应产品扩散的影响.研究表明:消费者交互作用所产生的局部网络效应能够加快产品扩散早期和中期速度,而聚集效应则会降低产品扩散中期速度; 消费者之间交互强度越强,产品扩散中期速度越快; 全局交互型消费者则会降低产品扩散早期速度,但能提高产品扩散中期速度;且上述因素对网络效应产品PLC不同阶段扩散速度的影响还会由于消费者交互作用所形成的复杂社会网络结构差异而呈现不同模式.这些研究结论能够为网络外部性市场中企业的营销策略提供一定新启示.     

生物教育实习模式的改革与实践

通过采取顶岗实习、支教实习、技能竞赛等多种模式提高生物教育实习的质量,对于学生实践技能的锻炼和提高具有十分重要的意义.     

美国大学的跨学科战略实践及其经验启示

进入21世纪以来,美国大学广泛实施了跨学科战略与行动计划。本研究通过多重组合案例形式详细介绍了美国研究型大学的跨学科战略、组织政策、组织结构与特色实践,建议我国应制定国家层次与大学层次的跨学科教育与研究战略,加快大学跨学科学术组织建设,以推动高等教育体系的制度创新与组织变革。