核心素养为本的实验课堂“异常状况”教学策略

结合具体教学实例,阐述了如何利用化学实验课堂中“异常状况”的发生,抓住教学契机,顺“势”而为。通过创设真实且富有价值的问题情境,进一步激发学生学习兴趣,通过师生互动,创造“灵活动态”的化学课堂。在具体教学策略实施分析的案例中,预设课堂可能的“异常状况”,通过“实验探究”,提高学生对复杂情境的认知能力;面对课堂偶发的“异常状况”,通过“多角度辨析”,增强学生对复杂体系的分析能力;基于课堂典型的“异常状况”,通过“进阶式实验探究”,提升学生对复杂问题的处置能力。对“异常状况”处理的过程中,注重化学知识结构化,认识思路结构化,关注学生的认知发展规律,注重情境、活动和问题解决的整体设计,突出学生学习方式的转变,促进学生化学学科核心素养的形成和发展。     

基于时序Sentinel-2A影像的玉米秸秆覆盖区智能识别研究

秸秆还田是减少土壤侵蚀、增加土壤有机碳的重要措施,对黑土地保护具有重要意义。区域范围内玉米秸秆覆盖区的准确、快速识别,对监测保护性耕作实施、农业补贴政策的制定具有重要作用。以实施保护性耕作的典型区吉林省四平市为研究区,基于GEE(google earth engine)云平台,结合2020年5月—11月的Sentinel-2时序遥感影像,依据玉米生长季和收获后的秸秆状态构建光谱特征和指数特征,指数特征包括归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值秸秆指数(NDRI)。为避免数据冗余,对时序特征值按大小排序,同时利用分位法以0%,25%,50%,75%,100%分位选取分位(QT)特征,进而构建数据集。应用参数优化后的随机森林方法对按照7∶3划分的样本集进行训练和验证,然后对数据集分类,结合连通域标定法去除分类过程中产生的细小连通域,进一步优化全局结果。通过Kappa和整体精度(OA)定量和定性评价,实验结果表明：(1) 基于不同特征集组成数据集的分类模型(M1/M2/M3/M4/M5)定量评价结果均优于90%,其中所设计数据集的分类模型M5效果最好,Kappa和OA分别为97.41%和97.91%,相比于未加入QT特征集的分类模型M2的Kappa和OA分别提升4.52%和3.64%,同时M5识别结果可以有效保留边缘细节信息;(2)针对不同时间尺度的QT特征集,利用5月—11月时序遥感影像的QT特征集分类模型M5_6/M5可以极大地抑制其他作物秸秆的影响,相比仅利用11月时序影像QT特征的M5_1模型分类结果的Kappa和OA分别提升了3.9%和3.12%;(3) 基于M5模型,结合连通域标定法的分类模型M6的Kappa和OA分别为96.76%和97.36%,仅次于M5模型识别结果,模型M6在保证较高精度的同时避免了细碎图斑,优化了分类可视化效果。该研究提出的M6模型适用于识别研究区玉米秸秆覆盖区,该方法能够在GEE云平台环境下快速执行,适合推广应用于东北地区秸秆覆盖区。     

新型心肌黄酶检测荧光探针的合成及生物成像

由于癌细胞以极快的速度不停生长,其内部需氧量远远超出血液的供应量,导致组织内部出现低氧。在固体肿瘤内,低氧导致部分酶出现过表达现象,其中硝基还原酶、偶氮还原酶及心肌黄酶的浓度变化最为明显。本研究中,我们以心肌黄酶作为检测目标,合成了一种新型荧光探针Milla 1。该探针将苯醌作为反应基团,在还原型烟酰胺腺嘌呤二核苷酸的共同作用下,经过还原反应并发生质子化,生成对苯二酚(或半醌),利用断键反应释放出荧光团,实现对心肌黄酶的光学检测。其中,Milla 1可与心肌黄酶发生专一识别反应,通过635 nm处荧光值的变化直接测定心肌黄酶含量的波动,进而检测出相关低氧区域的低氧程度。由于探针Milla 1具有选择性高、光稳定性好、毒性低等特点,探针Milla 1被成功用于HeLa细胞和秀丽隐杆线虫内源性和外源性的心肌黄酶检测和光学成像实验中。     

浙江省委人才工作会议召开加快打造世界重要人才中心和创新高地的战略支点

12月7日至8日,浙江省委人才工作会议召开,对新时代人才强省建设进行部署.省委书记、省委人才工作领导小组组长袁家军出席会议并讲话.会议要求,要深入学习贯彻党的十九届六中全会精神和习近平总书记关于新时代人才工作的新理念新战略新举措,进一步增强做好人才工作的使命感.加强党对人才工作的全面领导,全面落实人才强省、创新强省首位战略,全方位培养、引进、用好人才,着力打造战略人才力量,在高能级创新平台建设、关键核心技术攻关、产学研深度融合等方面取得重大标志性成果,推动人才工作全面进步、整体跃升,加快打造世界重要人才中心和创新高地的战略支点.     

膝关节前交叉韧带断裂者跑步时的步态分析特征及指导意义

 为明确前交叉韧带（anterior crucitate ligament,ACL）断裂后患者的跑步步态以及合并内侧半月板后角撕裂对其进一步的影响,基于三维运动捕捉分析方法,定量化分析了前交叉韧带断裂患者（8名单纯ACL断裂患者,8名ACL断裂合并内侧半月板后角撕裂患者,22名健康志愿者）的跑步步态改变。研究表明,慢跑时ACL断裂的膝关节主要表现为外源性屈曲力矩显著降低,这不仅与ACL断裂侧伸肌力量减弱有关,且与神经肌肉控制模式改变有关。ACL断裂合并内侧半月板撕裂患者膝关节在慢跑时表现出显著的外旋不稳,分析与内侧半月板后角撕裂降低了对旋转稳定性的控制功能有关。研究提示,ACL断裂患者的康复训练方案应关注并参考其跑步步态的异常,加强屈伸肌及旋转稳定肌群的训练,结合神经肌肉训练,改善其跑步步态异常,降低继发损伤风险。     

废易拉罐粗纤维增强再生混凝土基本性能

为改善再生混凝土的性能,用废易拉罐剪成纤维条制备纤维再生混凝土。通过纤维增强再生混凝土(fiber reinforced recycled aggregate concrete, FRRAC)、再生混凝土(recycled aggregate concrete, RAC)和天然骨料混凝土(nature aggregate concrete, NAC)的坍落度试验、立方体抗压试验和劈裂抗拉试验,研究废易拉罐粗纤维的长度、掺量对再生混凝土工作性能和力学性能的影响。结果表明：纤维再生混凝土的流动性随废易拉罐粗纤维长度和掺量的增大而降低,但小掺量时(0.5%)纤维对再生混凝土流动性影响不大;粗纤维的加入,使得再生混凝土的抗压强度存在小幅波动,但劈拉抗拉强度大幅提高。可见,废易拉罐粗纤维可用作再生混凝土的增强材料,实现环保和固体废物资源化目的。     

基于时延嵌入式隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法

癫痫脑电的分类识别能够为癫痫的预警和病程的发展监测提供强有力的技术支持。传统的癫痫脑电分类识别方法需要从较长的时间序列中提取特征,难以刻画大脑的瞬态变化,检测低效且耗时,降低了癫痫预警的有效性。针对上述问题,提出一种基于隐马尔科夫模型的癫痫脑电分类算法。该方法通过时延嵌入式隐马尔科夫模型(time-delay embedded hidden Markov model,TDE-HMM)对脑电进行状态估计,并提取状态序列中的状态切换特征,通过多层感知机(multiple layer perceptron,MLP)实现对不同癫痫发作阶段脑电的有效辨识。实验结果表明,相较于小波变换、微分熵等传统特征,所提方法准确率高,能够有效刻画癫痫不同阶段的大脑状态变化,为癫痫脑电的分类识别和状态分析提供了新的备选方案。     

研究生教育政策变迁：脉络、逻辑与政策效应

本研究总结了“十一五”以来国务院、教育部、科技部等部门独立发布以及联合发布的97份政策文件，通过文本数量、主体、内容分析以及分阶段的比较分析，得到了自“十一五”以来，国家人才培养政策重心从学科建设、引进海外人才到培养高层次紧缺人才的转变，体现了国家战略导向与重大需求由增强自主创新能力向推动核心“卡脖子”科技发展、提升服务区域发展能力落实；协同教育类政策的重心从联合培养研究生、科技园与联合实验室建设、数字校园建设向科教结合、产教融合协同育人的过渡，传递了协同育人机制已从一般性的产学研结合向科教、产教深度融合协同育人转变的重要信号。新时期，我国的研究生教育应继续以服务国家战略需求为导向，以深化研究生教育综合改革为支撑，以促进研究生教育高质量发展为目标，为我国加快建设世界重要人才中心做出更大的贡献。     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.