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中国高等教育学会关于召开新文科建设理论与实践论坛的通知
为学习把握落实党的二十大精神和全国教育大会精神，全面贯彻党的教育方针，服务科教兴国、人才强国、创新驱动发展战略，深入推进新文科建设，经研究，中国高等教育学会决定举办新文科建设理论与实践论坛。
中国高等教育学会
2023-03-08
中国科学技术大学首次实现谷光子的长距离保真传输与定向分发
近日，由中国科大陈杨研究员、吴东教授、褚家如教授课题组，华中科大王凯教授、陆培祥教授课题组与新加坡国立大学仇成伟教授课题组组成的联合团队在谷电子学与微纳光子学交叉领域取得重要进展，首次实现了基于混合纳米波导的WS2谷光子的长距离保真传输与定向分发。
中国科学技术大学
2022-10-17
中国科学技术大学在竹节的多级纤维构造解析研究中取得新进展
中国科学技术大学俞书宏院士团队运用多尺度成像和多模态力学性能研究的协同策略，系统分析并明确了竹节的空间多级次纤维组装结构，提出了三种纤维增强结构的设计方案，为今后开展仿生纤维复合结构材料的创制研究提供最优的设计方案。
中国科学技术大学
2022-10-17
中国高等教育学会关于召开应用型本科高校特色发展论坛的通知
为贯彻落实党的二十大精神，展示应用型本科高校特色发展成果，交流先进教育教学管理经验，宣传和拓展办学思路，把握“产教融合、科教融汇”在人才培养中的重要作用，更好地服务地方经济社会创新发展，不断推进应用型大学特色内涵建设，经研究，中国高等教育学会决定举办应用型本科高校特色发展论坛。
中国高等教育学会
2023-09-20
中国高等教育学会关于召开职业教育高质量发展论坛的通知
为深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想和党的二十大精神，聚焦“职普融通、产教融合、科教融汇”，深化职业教育供给侧改革，优化职业教育类型定位，持续推进现代职业教育体系建设改革，切实提高职业教育高质量发展，经研究，中国高等教育学会决定举办职业教育高质发展论坛。
中国高等教育学会
2023-09-20
中国高等教育学会关于召开地方大学高质量发展论坛的通知
为深入学习贯彻党的二十大精神和习近平总书记关于建设教育强国的重要论述，推进落实教育科技人才“三位一体”融合发展，深入推动产教融合、科教融汇，探索地方大学面向国家、立足区域、服务行业的特色化高水平建设战略和举措，经研究，中国高等教育学会决定举办“地方大学高质量发展论坛”。
中国高等教育学会
2023-09-21
中国高等教育学会关于召开石油化工低碳转型发展论坛的通知
为推进石化行业绿色发展、低碳转型，完善能源科技协同创新机制，助力培养行业所需拔尖创新人才，建立跨领域、跨学科的创新联合体，形成协同攻关合力。经研究，中国高等教育学会决定举办石油化工低碳转型发展论坛。
中国高等教育学会
2023-09-22
中国北方金露梅灌丛（Potentilla fruticosa）植物功能属性随海拔梯度的变化规律研究
一、项目进展
创意计划阶段
二、负责人及成员
姓名
学院/所学专业
入学/毕业时间
刘一瑶
地理科学学部/资源环境科学
2018.09/2022.07
索旌尧
地理科学学部/资源环境科学
2018.09/2022.07
卢冬燕
地理科学学部/资源环境科学
2018.09/2022.07
三、指导教师
姓名
学院/所学专业
职务/职称
研究方向
黄永梅
地理科学学部自然资源学院
教授
植被资源与资源生态
四、项目简介
金露梅灌丛是青藏高原高寒区最重要的植被类型之一。2020年7-8月，在青海省祁连山区和青藏高原腹地共计19个采样点进行采样，构成2550-5100m的海拔梯度。对金露梅的形态属性（冠幅、株高、比叶面积和叶片干物质含量）和化学计量属性（叶、茎、花的碳、氮、磷元素含量）进行测定和分析，并从中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集中提取气象数据。通过统计均值和变异系数，采用回归分析等方法，探究青藏高原金露梅植物功能属性随海拔的变化规律及对气候的响应特征，为认识亚高山灌丛植物对环境的适应规律提供科学依据。结果显示，金露梅的形态属性对海拔响应明显，随海拔升高，株高和冠幅都趋于矮小，叶片干物质含量同样随海拔升高而降低。金露梅的化学计量属性随海拔变化的规律在不同器官中有明显差异。株高、冠幅的可塑性较大，为响应海拔的敏感属性；化学计量属性为惰性属性。不同属性间的变异程度存在差异，敏感属性具有较大的变异性，化学计量属性比形态属性更稳定。随着海拔的升高，温度降低，金露梅外形趋于矮小。叶片N、P元素含量与温度的显著负相关符合温度-植物生理假说。据此推测，在全球变暖的背景下，金露梅分布范围可能进一步向高海拔、更干旱的生境扩张。
北京师范大学
2022-07-25
一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术
发明公开了一种基于关联分析与关联分类的蛋白质二级结构预测技术，以双库协同机制为基础，将KDD*过程模型引入蛋白质二级结构预测问题中，KAAPRO方法以数据挖掘(知识发现)为主体，采用基于KDD*过程模型Maradbcm算法以及关联规则分类D-CBA方法。KAAPRO方法所取得关联规则在一定程度上揭示了氨基酸物化属性对蛋白质二级结构的影响关系，从而提高了预测的精度。其中Maradbcm算法挖掘意外规则的特性对纯度较高的α蛋白质库与β蛋白质库进行关联规则的挖掘，由此获得的挖掘结果是精化的规则。D-CBA关联分类方法使用可信度与支持度的测度作为一个复合型度量来进行蛋白质关联分类。在保证预测精度的同时，为生物学家对二级结构进一步分析提供了依据。
北京科技大学
2021-04-11
一种随机噪声环境下基于对偶模态方程的动响应分析方法
本发明提出一种随机噪声环境下基于对偶模态方程的动响应分析方法，包括如下步骤：（１）将声固耦合系统中的结构和声腔划分成不同的子系统；（２）计算结构子系统和声腔子系统的模态；（３）计算相邻子系统中模态间的耦合参数；（４）建立耦合系统的对偶模态方程；（５）通过前置处理，获得随机载荷作用下，子系统模态上受到的广义力载荷的互功率谱；（６）计算对偶模态方程，获得所有模态的参与因子的互功率谱；（７）通过模态叠加，计算系统随机声固耦合响应。本发明提供的随机动响应分析方法，是一种基于对偶模态方程的随机噪声环境下动响应分析方法，该方法把系统划分成连续耦合的子系统，并用有限频带内的子系统模态描述系统的随机振动，该方法的分析效率高于传统有限元法。
东南大学
2021-04-11