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中央实验台(下为铝木,
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温州市育人教仪制造有限公司
2021-08-23
新一轮“双一流”建设将启动:新增高教资源向人口
大
省和中西部倾斜
围绕合理调整高校布局和数量,教育部将推动新增高等教育资源向人口大省和中西部地区倾斜。
新华社
2026-01-08
在
厄尔尼诺长时间预测领域
厄尔尼诺现象,是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象,平均每2-5年发生一次,对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化,以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度,对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日,由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上,首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” (即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测),将对厄尔尼诺现象的发生,特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域(Nino 3.4)近海平面空气或海表温度的复杂度(包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性)。利用这一方法,作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系,即一年内(1月1日-12月31日)Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大,那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现,作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小(由该区域 System Sample Entropy 量化)来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份,以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个,特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年,基于文中提出的System Sample Entropy的方法,作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生,并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件,其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测,而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法,将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动,控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响,将意义重大! 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 (PIK)樊京芳博士作为通讯作者,PIK 的Jürgen Kurths教授,Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究,特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。
北京师范大学
2021-02-01
在
厄尔尼诺长时间预测领域
厄尔尼诺现象,是赤道中、东太平洋海表温度持续异常升温的周期性气候现象,平均每2-5年发生一次,对全球气候具有重大影响。厄尔尼诺现象会造成全球不同地区的异常温度变化,以及干旱或强降雨等现象。及早并准确地预测厄尔尼诺的发生以及强度,对预防或降低其带来的全球范围内的经济、农业、社会等方面的损失意义重大。 2019年12月24日,由北京师范大学系统科学学院陈晓松教授参与指导的一篇关于厄尔尼诺预测的文章已在线发表在美国科学院院刊PNAS上,首次克服了长久以来困扰厄尔尼诺预测的“春季预测障碍” (即无法在厄尔尼诺发生的那一年的春季或更早给出准确预测),将对厄尔尼诺现象的发生,特别是强度的预测提前一年。 该文作者提出了一套基于信息熵理论的全新的方法——System Sample Entropy——用来计算厄尔尼诺区域(Nino 3.4)近海平面空气或海表温度的复杂度(包括温度随时间变化的无序性以及不同地点温度变化的同步性或相干性)。利用这一方法,作者们发现了Nino 3.4区域温度变化的复杂度与厄尔尼诺现象强度存在着非常强和稳定的线性关系,即一年内(1月1日-12月31日)Nino 3.4区域的温度变化复杂度越大,那么下一年发生的厄尔尼诺事件的强度就越大。基于这一发现,作者们提出了一套基于每年Nino 3.4 区域温度变化复杂度的大小(由该区域 System Sample Entropy 量化)来预测来年厄尔尼诺发生及其强度的方法。该方法目前成功的预测了1984至2019年期间10个厄尔尼诺事件中的9个事件的发生年份,以及24个没有厄尔尼诺现象发生的年份当中的21个,特别是对厄尔尼诺强度预测的平均误差仅为0.23摄氏度。 对于刚刚到来的2020年,基于文中提出的System Sample Entropy的方法,作者们预测厄尔尼诺将有很大概率会在本年下半年再次发生,并发展为一个中等强度甚至高强度的厄尔尼诺事件,其预测强度为1.48+-0.25摄氏度。 目前传统的厄尔尼诺预测方法只能在提前6个月范围内给出比较准确的预测,而这对于提前预防厄尔尼诺带来的一系列严重影响是非常局限的。这一新的预测方法,将对厄尔尼诺的预测时间提前到了每年一月。这对于提前采取行动,控制和降低这一现象所带来的一系列全球范围内的消极影响,将意义重大! 此工作由德国波茨坦气候影响研究所 (PIK)樊京芳博士作为通讯作者,PIK 的Jürgen Kurths教授,Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京师范大学陈晓松教授等参与共同完成。陈晓松教授领导的研究小组多年来一直从事统计物理和复杂系统及相关课题的研究,特别是近年来专注于地球复杂系统的动力学演化及预测。
北京师范大学
2021-04-10
在
役缆索缺陷检测装置
本发明公开了一种在役缆索缺陷检测装置,用于检测缆索(3)内部缺陷,该装置包括检测爬行器和信号处理部分,其中,所述检测爬行器包括对称分布在缆索(3)周向上的多个检测模块(1),各检测模块(1)两端分别通过套在缆索(3)上的外部框架(2)卡接在一起;检测模块为模块化设计,由磁化吸附单元、主动单元、从动单元和检测探头单元组成;该检测爬行器沿缆索(3)通过在表面爬升运动,获得缆索(3)内部检测信号,并传输到所述信号处理部分进行分析处理,完成对缆索(3)的检测。本发明将磁性检测中的磁化力作为爬升运动的压紧力,
华中科技大学
2021-01-12
硬件
在
环(HIL)仿真测试
汽车关键零部件及系统建模;汽车参数匹配设计与优化;汽车控制策略开发与验证(整车控制策略、部件控制策略);模型的车用总线通讯网络设计与验证
扬州大学
2021-04-14
SimCar硬件
在
环测试系统
SimCar硬件在环测试系统是用于测试电控单元功能、系统集成和通信的一套完整的硬件在环仿真测试设备,可用于汽车、航空、兵器、工程机械等领域。基于NILab-VIEW\VeriStand软件平台,高性能PXI实时仿真系统硬件平台搭建的硬件在环测试系统,针对用户的被控对象在Simulink中进行建模仿真,并将其运行于跟控制器闭环工作的实时系统中,实现对汽车电控单元的复杂测试。
北京九州华海科技有限公司
2022-03-01
农田循环生产配套关键机械
技术
集成与
应用
研究 ——苗期地膜回收
技术
和装备
成果简介: 本成果苗期地膜回收装备——1MSM-1000型玉米/棉花苗期地膜回收机,利用地膜在苗期比较完整、抗拉性较好的优势,能够完成我国超薄残膜(0.006~0.008mm)的回收,与作物收获后残膜回收相比,提高了地膜收净率,同时解决了收膜率与伤苗率之间的矛盾。该机具能够实现连续收膜作业,技术先进、作业效率高、价格低廉。创新点如下: 实现了在残膜收起的同时避免对幼苗的伤害;能很好地完成起膜、脱膜和抖土作业,在保证不伤苗、不伤膜的情况下
中国农业大学
2021-04-14
斜生纤孔菌3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A还原酶基因
及其
编码
的
蛋白质和
应用
本发明公开了一种斜生纤孔菌3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A还原酶基因及其编码的蛋白质与用途,本发明所提供的鲨烯合酶基因具有SEQ ID NO.1所示的核苷酸序列或者添加、取代、插入或缺失一个或多个核苷酸的同源序列或其等位基因及其衍生的核苷酸序列。所示基因编码的蛋白质具有SEQ ID NO.2所示的氨基酸序列或者添加、取代、插入或缺失一个或多个氨基酸的同源序列。本发明提供的3-羟基-3-甲基戊二酰辅酶A还原酶基因可以通过基因工程技术提高斜生纤孔菌中桦褐孔菌醇的含量,可用于利用转基因技术来提高斜生纤孔菌中桦褐孔菌醇含量的研究和产业化中。而这些次生代谢产物在临床上具有巨大的应用价值,对保护人民的健康生长有所帮助。因而本发明具有很大的应用前景。
江苏师范大学
2021-04-11
一种可选择性分离富集巯基化合物
的
复合纳米纤维材料
及其
制备方法与
应用
方法
本发明公开一种可选择性分离富集巯基化合物的复合纳米纤维材料及其制备方法与应用方法,该复合纳米纤维材料为以高分子聚合物纤维为芯层,以纳米金属颗粒为皮层的纳米金属颗粒功能化纳米纤维,由金属化合物、高分子聚合物和溶剂制成,以溶剂体积计,金属化合物加入量为0.5mol/L、高分子聚合物加入量为10~15g/100ml;其制备方法为:将高分子聚合物加入溶剂中,待其溶解后,加入金属化合物、混匀,将溶液置于室温下持续搅拌,得到高分子聚合物/金属盐前驱体溶液;将前驱体溶液静电纺丝制成高分子聚合物/金属离子复合纳米纤维,再经原位还原得到纳米金属颗粒功能化纳米纤维,其对巯基化合物有选择性吸附作用,可在巯基化合物的提取、制备、检测方面广泛应用。
东南大学
2021-04-11
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