整合资源 加快应急反应

近日《国务院关于实施国家突发公共事件总体应急预案的决定》(国发[2005]11号)刚刚下发各地。实施《总体应急预案》，建立健全应急机制、体制和法制，对于全面履行政府职责，切实提高保障公共安全和处置突发事件的能力，预防和减少自然灾害、事故灾难、公共卫生和社会安全事件及其造成的损失，保障公众生命财产安全和维护社会稳定，具有十分重要的意义。     

非线性反应扩散方程解的整体存在和爆破

研究了下列非线性反应扩散方程初边值问题：{ut（x,t）=Δu（x,t）＋up（x,t）＋a（x）u（x,t）,x∈Ω,t〉0 u（x,t）=0,x∈Ω,t〉0 u（x,0）=u0（x）,x∈Ω非负解的整体存在和爆破问题.文章中利用半群方法得到解的整体存在的条件,利用特征函数方法分析了解在有限时刻爆破的条件.     

隆力奇马年行动日志

正对于一家成熟企业而言,想要在管理模式上推陈出新并不容易。需要经营者在按图索骥与推陈出新方面,把握平衡,接受考验。所幸的是,徐晓平在这方面表现得并不青涩。即便他才刚接管企业不久。隆力奇总裁徐晓平最近很忙。     

创新驱动发展 打造“江淮硅谷”——记建设中的中国科大先进技术研究院

正破除制约科技发展的体制机制障碍,以创新驱动引领发展,是推动经济转型升级必须解决的一道难题。安徽省、中科院、合肥市与中科大共建的中国科学技术大学先进技术研究院(以下简称"中科大先研院"),在深化科技体制改革上进行了积极探索。在合肥这片充满活力的土地上,中科大先研院以打造"江淮硅谷"的雄心,逐步展示其无穷的创新驱动魅力。一、力破体制藩篱,跨越成果转化"死亡之谷"刚刚召开的党的十八届三中全会使"深化改革"成为热词,其中深化科技体制改革是重要内容之一:通过破除制约科技发展的体制机制障碍,让科技迸发巨大活力,推动创新驱动发展战略的实施,引领经济社会发展。     

带Poisson跳的随机种群扩散系统半隐式欧拉方法的数值解

讨论了带Poisson跳的随机种群扩散系统,利用It公式、Burkholder-Davis-Gundy不等式、Gronwall引理及一些不等式,根据半隐式欧拉方法,证明了带Poisson跳的随机种群扩散系统数值解的收敛性.最后,通过数值算例对数值方法进行了说明.     

科技创新管理中的激励制度与机制设计

一、引言 科技创新能力对于竞争力至关重要。科技创新能力的形成和积累是一个不断学习和发展的过程,科技创新能力是许多方面能力的综合表现,其中起关键作用的是参与知识创新的科技人员的创新能力。现代经济学和管理学都强调了“激励”在社会和组织发展中的重要意义。因此,科技创新管理中应紧紧围绕科技人才这个核心．把“激励问题搞对”。才能最大限度地激发和调动科技人才的积极性和创造性。     

二苯脲延缓紫萍半叶状体衰老的作用

在长日照条件下,10-7mol/L的二苯脲对紫萍半叶状体就有保绿的作用,10-5～2×10-4mol/L的二苯脲还可以明显地促进叶绿素的合成和干重的增加,提高丝氨酸乙醛酸转氨酶的活性,延缓半叶状体的衰老.实验结果表明,二苯脲本身具有细胞分裂素的活性,能代替内源细胞分裂素起到抗衰老的作用;二苯脲同时也能推迟半叶状体中内源细胞分裂素含量的降低.另外,在培养液中加入外源L-丝氨酸,可以抗拮二苯脲对紫萍半叶状体衰老的延缓作用,说明二苯脲抗衰老的机制类似于其它细胞分裂素.     

供需矛盾下西部农村儿童早期教育供给的制度变革——基于重庆市的调查

当城市早期教育已经发展到争夺优质教育资源的阶段时,西部农村早期教育还处于从无到有的过程中。随着城市化进程的推进以及农村父母早期教育观念的转变,农村居民对早期教育的需求迅速增加,然而当前农村早期教育的供给无法满足迅速增加的需求。供需矛盾"倒逼"体制变革的压力已经形成,农村早期教育的供给迫切需要进行新的制度设计。通过发展多元化供给制度,制定服务基准以及完善监督机制等,更好地为农村儿童提供满意的早期教育。     

鸟类TLR基因进化分析

为了明确鸟类Toll样受体(Toll-like Receptor,TLR)基因物种间拷贝数量差异和基因进化选择,本试验利用BLAST程序对73种鸟类基因组数据进行TLR基因的鉴定,将预测到的序列进行系统发育分析,分析其进化选择方向,探究鸟类TLR基因进化机制.结果显示：1)在73种鸟类中可以预测发现大多数的TLR基因,TLR7基因存在多拷贝现象,多数发生在雀形目中,TLR21在部分鸟类中未预测到;2)在大多鸟类物种中,TLR3基因和TLR21基因表现出正向选择;3)在不同类群中部分TLR基因进化存在差异.结果表明鸟类TLR基因存在不同的选择进化方向.     

一种基于融合递归机制的长文本机器阅读理解算法

目前对于机器阅读理解的研究大多都使用预先训练的语言模型如BERT来编码文档和问题的联合上下文信息,相较于传统的RNN结构,BERT模型在机器阅读理解领域取得了显著的性能改进.但是当前基于BERT的机器阅读理解模型由于输入长度有限(最大长度为512),在进行特征提取时,存在一定程度的语义丢失,且不具备建立长距离依赖能力.为了解决这个问题,提出了一种基于BERT-Base的长本文机器阅读理解模型BERT-FRM.通过添加重叠窗口层以更灵活的方式切割输入文本,使用两个BERT模型独立编码问题和文档,并且在模型中添加递归层来传递不同片段之间的信息,赋予模型建立更长期依赖的能力.实验结果表明,BERT-FRM模型与BERT-Base基线模型相比,在TriviaQA和CoQA两个机器阅读理解数据集上的F1值分别提升了3.1%和0.8%.