利用ARGO实验寻找GRBs的本底研究

位于西藏羊八井宇宙线观测站(海拔4300 m)的ARGO-YBJ实验具有高海拔、大视场、全覆盖特点,其阈能约几百个GeV,在探测高能GRBs方面具有独特的优势.ARGO-YBJ实验不能分辨光子和质子,要在大量的宇宙线事例中找出光子信号,就必须正确地估计背景事例率,这是寻找高能GRBs的关键.本文采用"等天顶角法"对ARGO实验中寻找GRBs的宇宙线本底进行了分析.由于地球的自转,天顶角随着时间的变化而变化.本文重点分析了长暴在其持续时间内天顶角的变化,从而更加准确地进行了本底估计.     

蓝光LED 掀起照明的新篇章

夕阳西下,一盏盏发光二极体(light-emitting diode,LED)路灯渐渐亮起;下班后在拥挤的公交车厢里,人们玩着手上的智能手机;繁华的街道上,五光十色的LED招牌炫丽地闪烁着。这些场景对我们来说,也许再平凡不过,但可曾想过,在1990年以前,LED仅用作指示灯。由于1993年一项革命性的发明,使LED领域跨入新的时代,即"蓝光LED"的诞生。赤崎勇、天野浩与中村修二这三位教授致力于     

两种改进的非线性方程组四阶迭代求解法

文章基于两点Gauss型求积公式,分别结合梯形积分公式和Adomian分解法构造了两种牛顿型迭代格式.借助泰勒展开式,文章证明了这两种迭代格式都具有四阶收敛,并通过数值实验例子验证这两种迭代格式的有效性.     

跨界合作在电专业大学生创新训练初探

针对大学生创新训练项目存在的宣传、教师指导、学生参与和实施过程中的诸多问题,提出了意见建议和解决办法.其中所提出的跨界合作法融合不同专业的教师资源、学生团队、教学场地和设备,共同完成电专业大学生创新训练项目,并依托该项目逐步参与各级各类大学生创新比赛、成果展.该方法通过首届常州工学院大学生创新训练成果展的实施,结果表明该方法拓宽了学生的专业视野、极大地调动了学生投身科研的积极性、实现教师教学和科研的有效结合.     

宁波市公共自行车服务满意度评价模型构建研究

以宁波市公共自行车为例，将因子分析法与二项logistic法相结合，对采集的1 688份居民满意度有效问卷展开分析。利用因子分析法筛选出6个因子，利用二项logistic法剔除并筛选出5个有效因子构建公共自行车服务满意度评价模型，合理评估当前宁波市公共自行车服务满意度。同时，利用随机抽取并不参与建模的5%问卷样本对评价模型进行校验，以确保模型的准确性与合理性。该研究有助于合理评价当前宁波市居民对公共自行车的服务满意度，同时适用于对未来一段时间内公共自行车服务满意度的预测。     

《科学通报》征稿简则

<正>《科学通报》创刊于1950年,是中国科学院和国家自然科学基金委员会共同主办、《中国科学》杂志社出版的自然科学综合性学术刊物.《科学通报》致力于快速报道自然科学各学科基础理论和应用研究的最新研究动态、消息、进展,点评研究动态和学科发展趋势,要求文章的可读性强,能在比较宽泛的学术领域产生深刻的影响.旬刊,每月10日、20日、30日(2月最后一天)出版.《科学通报》是《中国科技论文与引文数据库》和《中国科学引文数据库》的源期刊,被《中国期刊全文数据库》收录,并进入《中文核心期刊要目总览》.     

加权马尔可夫链在水稻产量预测上的应用

基于水稻的产量受多种因素的影响,并且具有较大的随机波动性的特点,提出了运用加权马尔可夫链的方法对水稻产量进行预测,并依据黑龙江省历年水稻产量的数据对该省2012年水稻产量进行了预测,验证了其有效性.     

基于多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测

癫痫发作具有突发性和反复性,对患者生命安全构成巨大威胁.为了对癫痫发作进行有效地预测,提出了多变量希尔伯特频域模型的癫痫发作预测方法.将希尔伯特边际谱、希尔伯特边际谱的变化方向和希尔伯特加权频率组成一个三维特征向量作为多变量希尔伯特频域模型,输入到支持相量机中,实现癫痫的发作预测,最后采用癫痫发作预测特征方法对预测结果进行评估.实验结果表明:采用多变量希尔伯特频域模型分析方法预测δ波和θ波的癫痫发作,癫痫预测范围在30~45 min,患者有足够的时间采取措施应对;癫痫发作周期在5~10 min,缩短患者等待时间,降低焦虑程度;与多种相关方法进行比较,该方法具有较低的错误预报率和较高的预测敏感度.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.