Equatorial aurora: the aurora-like airglow in the negative magnetic anomaly

The most fantastic optical phenomena in the Earth''s upper atmosphere are the auroras. They are highly informative indicators of solar activity, geomagnetic activity, upper atmospheric structures and dynamics, and magnetospheric energetic particles. An area where the geomagnetic field differs significantly from the expected symmetric dipole, such as at the South Atlantic Anomaly, where the magnetic field intensity is low, gives rise to stronger precipitation of energetic particles into the upper atmosphere. Impact excitation and the subsequent airglow emissions exhibit aurora-like dynamic signatures. Nomenclatures of nonpolar aurora or equatorial auroras are similar to those used with the polar auroras owing to their similar excitation mechanisms. This paper provides an overview of the knowledge and the challenges concerning auroral activity at the South Atlantic Anomaly, or more generally, at the negative magnetic anomaly. We emphasize systematic investigation of the equatorial auroras to reveal the temporal and spatial evolution of the magnetic anomaly and the behaviour of energetic particles in near-Earth space.     

Predicting future dynamics from short-term time series using an Anticipated Learning Machine

Predicting time series has significant practical applications over different disciplines. Here, we propose an Anticipated Learning Machine (ALM) to achieve precise future-state predictions based on short-term but high-dimensional data. From non-linear dynamical systems theory, we show that ALM can transform recent correlation/spatial information of high-dimensional variables into future dynamical/temporal information of any target variable, thereby overcoming the small-sample problem and achieving multistep-ahead predictions. Since the training samples generated from high-dimensional data also include information of the unknown future values of the target variable, it is called anticipated learning. Extensive experiments on real-world data demonstrate significantly superior performances of ALM over all of the existing 12 methods. In contrast to traditional statistics-based machine learning, ALM is based on non-linear dynamics, thus opening a new way for dynamics-based machine learning.     

北京郊区参与型体育旅游资源时空演化特征及影响因素

体育旅游已成为中国当前体育产业转型升级和旅游消费的热点。为科学认识大都市周边体育旅游资源空间分布特征并优化资源开发布局,本文以北京郊区为案例地,在对参与型体育旅游资源（Participatory Sport Tourism Resources, PSTR）分类基础上,运用空间分析等方法,探讨了1998、2008和2018年参与型体育旅游资源的时空演化特征及影响因素。研究发现：①北京郊区参与型体育旅游资源分为休闲娱乐型、拓展运动型和刺激探险型3类;经统计,休闲娱乐型资源数量最多,刺激探险型资源数量最少但增速最快;就资源集聚度而言,刺激探险型>拓展运动型>休闲娱乐型。②北京郊区PSTR空间分布整体呈现“东南密、西北疏”的特征,且随距中心城区距离的增加,PSTR数量波状递减;1998、20008和2018年北京郊区PSTR分布由西北向东南演进,且趋向中心城区布局的特征越来越显著,PSTR集聚峰值区由距中心城区30~40 km逐步缩减至20~30 km;3类资源的时空演化格局存在显著差异。③北京郊区PSTR空间格局的形成受地形、水系、人口、交通、政策与规划等自然和人文因素的综合影响,在不同因素作用下3类资源呈现不同的空间分布规律。其中,交通是影响空间分布的基础性因素,政策与规划因素发挥着关键性引导作用,一定程度上塑造和强化了PSTR的空间格局。以上研究发现对进一步优化北京郊区体育旅游资源的开发和体育旅游产业的合理布局具有重要理论和实践意义。     

新教育的历史使命:重建人文精神

近现代的中国由于受新旧价值观念和东西方文明的冲突,以及科学至上主义的影响,人文精神日渐失落,导致个体的人逐渐失去其成其为“人”的精神价值,社会也日益出现道德危机。中华民族迫切需要重建人文精神,人文教育的价值再次凸显。新时期的教育需要将人文精神的教育贯穿在整个教育理念中,树立生命教育观;要建设一支富有人文精神和人文素养的教师队伍,在教育实践中,实现教育目的、教育内容、教育方法和教育评价标准的人本性。新教育承担着重建人文精神的历史使命。     

溴化亚铁和氯气反应计算题的巧解巧算

在许多氧化还原反应中,经常同时存在着两种还原剂（或氧化剂）和一种氧化剂（或还原剂）发生反应时,还原性较强的还原剂先与氧化剂发生反应,氧化剂过剩时再继续与还原性较弱的还原剂发生反应,这是氧化还原反应的一般规律.     

浅谈中学生物教学中的环境教育

一、生物教学进行环境教育的必要性和可行性在世界经济飞速发展的过程中,由于人们过于注重经济效益,忽视环境保护,带来了诸如大气污染,水体污染、固体废弃物污染、噪声污染、水土流失、土地沙漠化等一系列环境问题。环境问题成为人类所面临的三大问题(人口、能源、环境)之一,威     

浅谈课程标准下古文教学模式的建构

新课标对初中阶段文言文的教学提出了更高的要求。要求教师在教古诗文时,必须改变教法,指导学生自主诵读,从整体上去感知文言文的意蕴美和音乐美,让他们自然而然地步入古诗文的意境,最终获得思想启迪,达到积累精粹母语、提高审美情趣的目的。为此,我尝试采取以下模式进行教学。     

主客观信息融合的港口综合能源系统评价指标体系

为建立绿色港口,实现港口的节能环保,对港口综合能源系统(port integrated energy system,PIES)的评价方法进行研究,提出一种主客观信息融合的PIES评价指标体系,将主观评价与数理统计模型进行结合,兼顾评价过程中的主客观因素,并采用基于马氏距离的统计检验方法对评分矩阵进行修正,实现对PIES的全面评价。通过青岛港董家口港区的调研数据,验证该方法的有效性。     

不同类型图书馆信息素质教育研究文献的调查与思考

以图书馆信息素质教育研究文献为基础,从历年发文、图书馆类型和期刊分布等方面探讨国内图书馆信息素质教育研究的现状,并就图书馆开展信息素质教育进行了思考.参考文献3.