三种蝗卵的形态记述及扫描电镜观察

首次记述了芋蝗、紫胫长夹蝗和黄翅腫蝗三种卵囊及卵粒的外部形态,利用扫描电子显微镜对其卵壳表面的细微结构作了观察。并对蝗卵形态与蝗虫分类的关系作了初步讨论。     

课堂人种志方法与数学课堂教学研究——以《可能性》数学课堂教学为例

人种志被国际公认为是人类学特有的一种崇尚客观和描述的定性研究方法,课堂人种志就是研究者对特定的教学场域中的活动进行全面分析,揭示其间反映特定教育制度、教育过程和教育现象的有关特征的过程。在数学课堂教学研究中积极应用推广教育人类学领域中这一微观研究的方法,将有益于数学课堂教学质量的提高。本文以课堂人种志的方法,通过评析《可能性》数学教学案例,归纳数学课堂教学活动的特点。     

湘西北下志留统龙马溪组页岩气成藏条件及勘探潜力分析

对湘西北地区下志留统龙马溪组进行野外地质勘查和样品采集,并进行相关实验分析。研究认为:龙马溪组黑色页岩厚度大,最厚可达150 m;有机碳含量高,平均1.02%;Ro值处于1.06%~4.28%之间,热演化程度高;页岩中微孔隙和微裂缝较发育,为页岩气提供了足够的储集空间。等温吸附实验也表明,龙马溪组页岩具有较强的气体吸附能力,平均1.58 m3/t。因此,湘西北地区下志留统龙马溪组具有形成页岩气藏的良好潜力。根据研究区页岩厚度、有机碳含量、成熟度分布特征以及储层物性等方面的综合分析,认为桑植东北部、龙山—永顺一带为页岩气勘探有利区。     

《炸裂志》与当代文学的“中国经验”

"中国经验"的提出是当代历史文化语境中知识分子重建"总体性"话语的尝试,既是时代文化症候的反映,又提示了当代文学自身的缺陷与问题。《炸裂志》作为对"中国经验"问题的回应,在时代性与本土经验两个方面展示了自己的思想深度:不仅表现了"浮士德式"的普遍的现代性经验,更从历史文化命运的角度展示了"中国故事"的特殊性。     

植物志后时期内蒙古被子植物区系研究进展

本文综述了《内蒙古植物志》第二版出版以来内蒙古被子植物区系的研究进展.结果表明,在此期间取得了以下研究进展:(1)发现内蒙古被子植物新记录属8个,更名植物属2个,从原隶植物属分出而独立的植物属3个;(2)新定名发表25新种、1新亚种、15新变种、2新变型;(3)发现新记录44种、2亚种和2变种;(4)对原有的30种、1亚种、10变种和1变型进行了订正.在植物志后时期,内蒙古被子植物区系研究取得了显著进展,为《内蒙古植物志》第三版的编著奠定了坚实的基础.     

蟋蟀草对应植物考证

斗蟋蟀是中国的传统文化,已经延续了1 000年以上.在斗蟋蟀之前,会使用一种称为蟋蟀草的道具,通过蟋蟀草快速扫过蟋蟀的头部及触角,使得其进入战斗准备状态.参阅《中国植物志》和已出版的各个省级植物志,蟋蟀草常被用作禾本科(Poaceae)穇属(Eleusine)牛筋草(Eleusine indica (L.) Gaertn.)的中文别名,其中,《北京植物志》和《河北植物志》则直接将蟋蟀草属作为Eleusine的中文名.但是,经本文考证,用于斗蟋蟀的“蟋蟀草”应为禾本科马唐属(Digitaria spp.)的植物,针对各类植物志误将蟋蟀草作为牛筋草的中文别名所引起的误解,本文予以澄清.     

秉志科学建制思想及其在中国现代生物学建制化中的实践

综合运用文献分析法、历史与逻辑相统一的辩证方法、口述史法，从科学建制的存在意义、实践主体的制度范式、组织体系的有效运行、效用发挥的外在条件4个方面，分析了秉志科学建制思想内涵，从创办生物学教育机构、研究机构、学术团体、学术刊物4个方面概述了秉志对中国现代生物学建制化实践探索，得出了秉志在开拓中国现代生物学建制化过程中放眼世界、扎根中国、深入思考、勇于实践的精神气质，展望了这一精神气质在走好中国科学建制化未来之路中的现实意义。     

面向不稳定日志的一致性异常检测方法

系统日志被用作系统异常检测的主要数据源.现有的日志异常检测方法主要利用从历史日志中提取的日志事件数据构建检测模型，即假设日志数据随时间的推移其分布规律具有稳定性.然而，在实践中，日志数据往往包含以前未出现过的事件或序列.这种不稳定性有两种来源：1）日志发生了概念漂移；2）日志处理过程中引入了噪声.为缓解日志中出现的不稳定问题，设计了基于置信度协同多种算法的异常检测模型EBCAD（Ensemble-Based Conformal Anomaly Detection）.首先，用统计量p值度量日志之间的不一致性，选择多个合适的集成算法作为不一致性度量函数计算不一致性得分进行协同检测；然后，设计了基于置信度的更新机制来缓解日志不稳定问题，将新日志的不一致性得分添加到已有得分集，更新日志异常检测的经验；最后，根据协同检测得到的置信度与预设置信水平大小来判断不稳定日志是否异常.实验结果表明，在HDFS日志数据集中，当不稳定数据注入率从5%增加到20%时，EBCAD模型的F1值仅从0.996降低到0.985；在BGL_100K日志数据集中，当不稳定数据注入率从5%增加到20%时，EBCAD的F1值仅从0.71降低到0.613.证明EBCAD在不稳定日志中可以有效检测到异常.