未来的“人种”

1839年，德国植物学家施莱登和动物学家施旺共同创立了划时代的细胞学说，并被恩格斯誉为“19世纪自然科学的三大发现”之一。根据细胞学说的理论，当时有人提出，可以将不同植物或不同动物的细胞相互合并，创造出新的植物或新的动物。在当时的科学背景下，这只是科学幻想而已。随着细胞工程技术的崛起。它已成了现实。     

向量在数学解题中的运用

<正>向量是高中新教材中新增加的重要内容之一,它有着丰富的物理背景,它既是代数研究的对象,又是几何研究的对象,是集"数、形"于一身的数学概念,是抽象代数、线性代数、泛函分析中的基本数学模型。向量主要以平面几何,直角坐标系,三角函数等知识为基础。通过向量的学习,一方面将我们对量的数学表达式的认识带入到一个新的领域,另一方面将增进我们的空间想象能力,思维能力和分析、解决实际问题的能力。向量是一个很有用的数学工具,应用领域极为广泛,可渗透到众多的数学模块中,如向量在三角函数、立体几何、解析几何等中的应用,它们为数学问题开拓了新的思路,也使解题方法更加快捷与多样化,由于常规视角的转变,形成了新的探索途径,它不仅要求教师要学习新内容,而且要从思想方法上研究新内容的内涵实质,修整原有的认知,用向量的观点研究以往教材的知识结构体系,培养学生运用向量解决问题的意识。     

湖南省消防救援总队解读《湖南省人民政府办公厅关于加强基层消防安全综合治理工作的意见》

<正>近日,省政府办公厅印发了《湖南省人民政府办公厅关于加强基层消防安全综合治理工作的意见》(以下简称《意见》)。现将有关内容解读如下：一、出台背景习近平总书记强调“基层强则国家强,基层安则天下安,必须抓好基层治理现代化这项基础性工作”,指出“维护公共安全体系,要从最基础的地方做起”。基层是国家治理的神经末梢,是党和政府联系人民群众的纽带,基层管理水平直接关系人民群众生产生活,决定着国家治理的根基和水平。     

后脱贫时代农村低收入群体脆弱性测度研究——基于晋江市246户样本数据的实证分析

应用VEP法,以晋江市17个乡镇(街道)246户相对贫困群体为调研对象,测度其贫困脆弱性和影响因素,探究后扶贫时代晋江市的脱贫现状和扶贫帮扶成效,旨在为相关的经济发达地区提供参考和借鉴。结果显示,家中老人和未成年子女数量越多的家庭,贫困脆弱性越高;农村家庭中有三分之一左右的家庭属于贫困脆弱性家庭。建议积极引导社会组织参与兜底帮扶,拓展农村兜底扶贫主要内容,加强相对贫困治理政策研究,在后扶贫时代为减贫事业持续发力贡献"晋江经验",全面衔接乡村振兴政策,继续巩固脱贫攻坚成果,扶贫开发不放松、不泄力,强化多元主体协同合作,增强社会资本减贫效应。     

SIMO线阵列雷达对三维复杂目标电磁散射的仿真与立体重构

提出单输入多输出（SIMO,single input and multiple output）频率步进线阵列下视雷达对一复杂电大三维体目标的电磁散射数值模拟、成像、及其几何特征重构.下视聚束模式的线阵列频率步进雷达SIMO运动合成二维平面孔径,获取包含幅度与相位的散射矩阵;用双向射线解析跟踪方法（BART,bidirectional analytic ray tracing method）,数值模拟计算双站极化散射矩阵.通过距离徙动算法（RMA,range migration algorithm）获得三维分辨图像,实现三维目标几何特征的重构.计算个例给出了粗糙地面上坦克目标模型的散射、成像与重构.同时,又采用FEKO软件的物理光学（PO,physical optics）计算简单体目标散射场及其成像重构作为验证与比较,论证了本理论方法可行与准确高效的良好性能.     

背景、立场、问题及其命运(上)——评20世纪90年代以来的大陆新儒家

20世纪90年代以来,中国大陆涌现出了形形色色的新儒家."大陆新儒家"主要就是指在贵阳儒学会讲中集体亮相的蒋庆、陈明、康晓光、盛洪等人.对大陆新儒家的出场的背景、立场作了深入分析,并对其所面临的理论问题作了探究.     

非动态的背景建模与前景检测算法

为了从一些复杂的场景中提取出人像,用到的开源代码有很多,其均假设若一个像素的颜色在较长时间内变化不大,则认为它是背景。但是,这些开源代码在用于一些自拍摄像头时效果较差,因为当一个人端坐在摄像头前,他的像素不会发生很大变化。因此,本文提出了另外一种算法,该算法基于如下假设:在背景建模期间前景不会出现,且背景建模结束后,背景的变化始终为建模期间背景变化的子集。这种非动态的算法适用于提取距离摄像头距离更近的对象。     

基于动静结合的单一背景目标检测方法

本文通过研究目标在单一场景条件下的成像特点与背景图像特征,提出一种基于动态特征、静态图像特征结合的单一背景目标检测算法框架模型。然后,通过分析算法模型对目标特征凸显的两种策略模式,分析其突出特征。最后,结合背景抑制分割方法,实现背景中目标的自适应溢出。