丝状绿藻生长的环境影响因子及控制技术研究进展

丝状绿藻是水生态系统中一类重要的初级生产者,由于其与沉水植物、浮游微藻的生态位高度重叠,所以这三者之间存在着复杂的相互作用关系。近年来,在成功恢复沉水植物的清澈湖泊中出现了大量繁殖的丝状绿藻,过度生长的丝状绿藻会影响沉水植物的生长、扩繁和浮游微藻的群落动态变化。因此,如何控制丝状绿藻的过度增殖成为当前水生生态系统研究的关注焦点。本文从丝状绿藻的角度出发,综述了丝状绿藻生态学功能、生长影响因素; 过度增殖的控制方法及其与沉水植物、浮游微藻之间的生态学竞争优势的研究进展,并从丝状绿藻的生活史、竞争机制等方面展望了丝状绿藻的控制策略,以期为水生态恢复和湖泊生态管理提供理论依据

石墨烯和高分子基体界面力学性能的实验研究

通对剪滞模型和黏聚力模型结合并修正研究了范德华力作用的单层石墨烯/聚合物界面剪切应力传递及演化问题.与传统模型得到结论不同,界面剪切使石墨烯片层的应变分布分为结合、损伤和滑移(而非脱黏)区.通过与实验结果拟合发现,修正模型能更有效准确符合实验结果,并得到界面应力传递效率、剪切强度和临界应变等界面参数

石墨烯/柔性聚合物界面力学性能的实验及理论研究

通对剪滞模型和黏聚力模型结合并修正研究了范德华力作用的单层石墨烯/聚合物界面剪切应力传递及演化问题

国内8款常用植物识别软件的识别能力评价

随着智能手机和人工智能技术的发展,以手机app为载体的植物识别软件慢慢走进公众生活、科普活动和科研活动的各个方面。植物识别app的识别正确率是决定其使用价值和用户体验的关键因素。目前,国内应用市场上有许多植物识别app,它们的开发目的和应用范围各异,软件本身的关注点、数据库来源、算法、硬件要求也存在很大差异。对于不同人群,植物识别app有不同的意义,如对于科研人员来说,识别能力强的app是提高效率的一大工具;对植物爱好者来说,具一定准确率的识别app可以作为入门的工具。因此,对各app的识别能力进行分析与评价显得尤为重要。本文选取了8款常用的app,分别对400张已准确鉴定的植物图片进行识别,其中干旱半干旱区、温带、热带和亚热带4个区各选取100张。这些图片共计122科164属340种,涵盖了乔木、灌木、草本、草质藤本和木质藤本5种生长型,包含23种国家级保护植物。种、属、科准确识别正确分别计4分、2分、1分,以此标准对软件识别能力按总得分进行排序,正确率得分由高到低依次为花帮主、百度识图、花伴侣、形色、花卉识别、植物识别、发现识花、微软识花

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel