细胞色素b和12S rRNA基因序列变异与东方鲀属鱼类系统发育

东方鲀属鱼类是一个区域性分布类群, 该属目前包括22个有效种, 主要分布区域从日本海西部到中国沿海. 本研究通过联合17种(21尾)东方鲀属鱼类的细胞色素b (1137 bp)和12S rRNA (952 bp)基因全序列研究了东方鲀属鱼类的系统发育关系. 采用了邻接法(NJ)、最大简约法(MP)、最大似然法(ML)和Baysian方法构建了分子系统树. 结果表明: (ⅰ) 东方鲀属鱼类为一单系类群; (ⅱ) 基于分子系统发育分析, 东方鲀属鱼类可划分为6个亚群; (ⅲ) 在分子水平上, 本属各鱼类物种的遗传距离比较接近, 这显示了其物种间分化时间较短. 研究结果还表明, 本属鱼类物种分类情况可能还需要进一步的澄清. 研究中还发现种间杂交现象可能对本属鱼类的物种分化过程有重要影响.     

不同品种月季的花粉生活力测定

为评价不同花粉生活力检测方法对月季花粉生活力检测的效果,并筛选出花粉生活力较高的月季品种,采用TTC染色法、碘-碘化钾染色法和醋酸洋红染色法对7个月季品种进行了花粉生活力的检测。综合3种花粉生活力检测方法筛选出“诗人之妻”品种花粉生活力较高。     

论交叉学科文献分类

依据交叉学科的特性,探讨了类分交叉学科所面临的困难及类分交叉学科的方法。     

一种基于词嵌入模型和卷积神经网络的简化文本分类方法

自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）可分为自然语言理解（Natural Language Understanding,NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation,NLG）两大类子任务。预训练语言模型和神经语言模型在自然语言理解的整个流程中占据重要地位。本文梳理了文本预训练语言模型的发展流程,并分析当下主流的预训练语言模型以及深度学习模型的不足,基于经典预训练语言模型（Word2Vec）和卷积神经网络分类模型（CNN）,提出一种简化的文本分类模型（Simplified CNN）,在多个情感分析（Sentiment Analysis,SA）基准数据集上进行实验测试,实验结果表明,在文本分类任务上,简单网络可以得到与复杂网络相媲美的分类效果并且运行时间优于复杂网络,与传统的分类模型相比较,在分类效果上表现出了优势。     

关于高校科研成果分类评价的思考

科研成果评价是高校科研管理的重要组成部分,是学校教师岗位聘任、年度考核、津贴发放、职称评审等工作的重要尺度,也是高校科研发展的“指挥棒”。目前,高校对科研成果的评价存在不同程度的评价主体行政化、评价过程重数轻质、评价结果“功利化”等问题,高校应根据发展实际,构建分类科学、指标合理的科研成果评价体系。本文针对高校科研成果评价提出“分类评价、突出创新、专家评议、以质为先”的思路,以期为高校科研成果分类评价体系建设提供参考。     

油藏原位微生物与储层矿物的相互作用

以分离自冀东油田的典型油藏微生物竿属(Bacillus sp.)菌株XJ02为例,综合利用气相色谱分析(GC)、微生物分析、pH值、氧化还原电位(Eh)、电导率(σ)、矿物质量变化、X射线衍射(XRD)和扫描电镜能谱分析(SEM-EDS)等方法,结合计算软件PHREEQC,探索微生物与白云石、云母和方解石相互作用情况....     

古沙漠沙丘形态定量重建研究

古沙丘定量形态学研究可有效填补古沙漠内部沉积架构和时空演化模型定量数据约束的欠缺,为探究古沙漠沉积机制及对比标准提供新的研究思路,同时可对定量重建古风场等古气候、古地理研究提供重要支撑.本研究以古沙漠沙丘为研究对象,通过综述现代沙丘形态学参数体系及相互关系,"将今论古",在前人研究成果的基础上,结合古沙漠地层沉积特征,...     

基于数字岩心模拟的深层页岩气储层可压性评价模型

首先构建深层页岩气储层典型的三维数字岩心模型,再采用有限元分析模拟岩石弹性参数,然后利用摩尔斯分类法确定弹性参数控制因素敏感性相对大小,最终建立基于层次分析法的深层页岩气储层可压性评价模型。结果表明：经过与理论值与实验测试值误差分析,数字岩心模拟值可靠;经微地震监测和压裂施工曲线验证,基于数字岩心模拟建立的可压性评价指数与储层改造体积和压裂曲线取得较好的一致性,可为深层页岩气储层靶点层位选取和压裂工艺优化提供指导。     

基于自组织映射网络的流量分类算法

网络流量分类在QoS、流量控制及网络安全等领域发挥了重要作用. 有监督型的机器学习方法对新流量的识别往往依赖于先前的人工分析;自组织映射网络算法模拟生物神经元,通过自组织行为对数据进行分类学习;实验表明,该无监督型算法能够对新流量进行自动识别,提高了流量识别的准确率.     

基于属性聚类的贝叶斯分类算法

在数据挖掘的过程中,由于贝叶斯分类算法要求条件属性必须独立,因此具有一定的局限性.考虑该缺陷,提出用数据挖掘中另一种常用聚类算法对原始数据的条件属性进行数据预处理后,再使用贝叶斯算法.实验表明该算法提高了分类的准确率.