丹参与基因

中国医学科学院药用植物研究所的研究人员,利用第二代高通量测序技术对丹参全基因组进行测序,并完成丹参基因组框架图的组装。目前测序结果已覆盖92%的丹参全基因组和96%的基因编码区。丹参是著名药用植物,在中国境内广为种植。丹参基因组的完成表明人们可以从基因上充分认识丹参、利用丹参,也将推动丹参成为第一个模式药用植物。     

关于《空气成分》实验的新设计

笔者在教学生做人教版自然教材第十册第五课《空气成分》中的实验时，为增强教学效果，对教科书中的实验装置进行如下改进，通过十多年使用，至今仍觉得效果明显，且操作简单，制作也容易，还可以启迪学生创造性思维。现介绍给同行，以利能更深入地进行探究。     

基于2DPCA和改进的LDA算法的人脸识别技术

为提高人脸识别的准确率,缩短图像特征提取的时间,提出了一种将二维主成分分析（简称2DPCA）与改进的线性鉴别分析（简称LDA）相结合的人脸识别方法。该法首先以图像矩阵为分析对象,直接利用原始图像矩阵构造图像的协方差矩阵。以进行特征提取和2DPCA分析;再采用改进的线性鉴别分析。得到最佳的分类特征,从理论上有效解决了传统的线性鉴别分析在人脸识别中存在的“边缘类”问题：最后．在ORL人脸库上检验了该识别方法的性能。实验结果表明,该方法抽取的鉴别特征有较强的鉴别能力。     

几种生物技术中的培养基成分和作用辨析

培养基是人工培养（离体）生物材料的重要基质。在人工培养条件下,不同种生物对营养有不同的要求,只有满足了它们各自的特殊要求,才可能正常生长。因此,在建立一项新的培养系统时,首先必须配制合适的培养基,给细胞提供近似于自然的生存环境,培养才有可能成功。中学阶段学生接触到植物的元土栽培、植物组织培养、微生物培养、动物细胞培养、哺乳动物早期胚胎培养等需要培养基的生物技术,     

中英文颜色词隐喻意义之比较

色彩与人们的生活密切相关.人们无论是在情感上还是在视觉上都会在一定程度上对颜色作出反应,并在赋予不同的颜色所指语义的同时又赋予它们独特的所指语义以外的外围语义成分.同时,由于文化思维的差异,来自不同民族中的人们对同一颜色有着不同的感受和体验.颜色词的外围语义也就不尽相同,因此英汉语言中便产生了大量与文化相关的颜色词隐喻.     

关注乙醇类生物能源与粮食安全问题

乙醇是可再生资源的最有发展前景的液体燃料。将汽油按体积分数加入10％的变性燃料乙醇（由乙醇添加适量变性剂而得）成为车用燃料乙醇。研究结果表明,车用燃料乙醇具有抗爆性好、可有效降低汽车尾气排放等优点。但目前生物法生产的乙醇还主要来自糖类和淀粉发酵,近年由于粮食价格不断飙升,粮食问题已发展成真正的全球危机。据新华社报道,2008年4月29日,联合国在瑞士召开粮食安全紧急会议,联合国专家呼吁停止使用以粮食为原料的乙醇类生物能源,以缓解日益严重的全球粮食危机。我国有关部门已对以粮食为原料生产车用燃料乙醇项目实施紧急刹车。     

显性单纯致使句中的空语类

长期以来,汉语显性单纯致使句一直披上兼语句的外衣而隐藏了某些句法现象。本文首先从致使义入手将两者加以区分,在批驳"ECM"(例外格赋值)说或叫做"RtoO"(提升至宾语)说的基础上引入了Alboiu(2007)的"Feature Inheritance and Case Value"(特征传承)假说和"Null Expletive"(空虚指代成分)假说。在最简方案的框架下通过对显性单纯致使句的推导论证后我们得出结论,句中确实存在空语类,但它与兼语句中的PRO不同,而是一种新的空语类null expletive。     

数学"四基"中"基本活动经验"的认识与思考

数学活动是人类对待外部世界的一种特殊方式,是人类进行数学抽象与数学应用的实践过程.在数学教学中,数学活动的形式或过程多种多样,但最基本的是"演绎活动"与"归纳活动".数学活动经验是一种过程性知识,是在数学活动中所形成的一种"活动图式",主要由感性知识、情绪体验和应用意识3种成分构成.在众多的数学活动经验中,最为基本的是归纳活动经验和演绎活动经验.数学基本活动经验与数学"双基"和"数学基本思想"相互依存,共同构成学生的数学认知结构.     

基于核熵成分分析的工业过程故障诊断

针对实际工业过程数据往往具有高斯与非高斯共存、非线性的特点,及传统核主成分分析在特征提取时仅考虑变量方差最大化导致信息丢失,并且处理非高斯数据能力欠佳,因此传统核主成分在故障诊断分析中难以取得令人满意的结果的问题,提出一种核熵成分分析(kernel entropy component analysis, KECA)、余弦相似度K均值(K-means of cosine similarity, CSK)的故障诊断方法。首先将数据投影至高维空间,KECA方法根据Renyi熵大小选取投影方向,对数据进行降维;然后,基于KECA能够以角结构方式捕捉数据内部的集群结构信息,设计一种余弦相似度的K均值聚类器,对数据进行聚类并建立故障诊断模型;最后,将KECA-CSK方法应用于田纳西-伊斯曼化工过程进行仿真实验。结果表明：与核主成分聚类分析相比,KECA-CSK方法具有更好的诊断结果,验证了所提方法的优越性。     

安徽R&D投入产出水平的实证分析

在国内外的研究基础上,结合安徽特有的基本情况,建立了一套评价安徽省各市R&D投入产出综合水平指 标体系,运用主成分分析和聚类分析,客观的评价了安徽省各地市R&D投入产出水平。评价结果表明,“合芜蚌”试验 区引领带动着全省R&D投入产出水平,“皖江带”城市R&D投入产出水平两极分化严重,而“皖北”地区则有崛起的势 头,从而为各市提升R&D投入产出水平提供参考依据。