天山雪莲种子萌发研究

研究不同处理方式对天山雪莲种子萌发的影响,并优化种子萌发条件。20℃下采用不同浓度的Ca2+、Mg2+、Zn2+、Cu2+、PEG-4000、GA3分别浸泡天山雪莲种子48h,然后进行发芽试验,测定发芽率、发芽势、根长、发芽指数、活力指数,根据试验结果优选Ca2+、PEG-4000、GA3进行正交试验。结果:分别经Mg2+、Zn2+、Cu2+浸泡处理后,天山雪莲种子活力无显著提高;20℃时,Ca2+、PEG-4000、GA3浓度分别为20mmol/L、40g/L、200mg/L条件下浸泡种子48h,再进行发芽试验,发现较对照组发芽率提高45.4%,发芽势提高62.5%,根长提高12.5%,发芽指数提高73.9%,活力指数提高68.6%。结论:适宜浓度的Ca2+、PEG-4000、GA3及其复合处理能够显著提高种子性能

基于视频中日常行为分析的心理生态化感知技术研究

我们的日常生活已经和网络有深度的融合,在国内像抖音、快手这样的短视频平台包含着用户丰富的多模态行为数据,比如视频中的面部、肢体动作和语音,这些数据可以被远程、生态化、长期纵向的捕捉和记录,构成庞大复杂的网络数据空间。已有大量研究提出了心理指标和行为线索之间的相关性,我们在前人研究的基础上,通过计算机手段获取和量化视频中个体面部和步态行为的变化,利用数据挖掘技术将行为线索和心理指标间的映射关系进行科学的数字量化,从而实现基于行为分析的心理生态化感知模型,实现对人格、情绪及心理健康指标的有效识别,给心理学研究应用带来巨大的影响,同时对人工智能领域的发展起到重大的推动作用。</p

Reform on Psychological Research in Big Data Age

大数据作为一个随信息时代应运而生的概念,近年来得到了各行各业的共同关注,其中也包括心理学。文本从技术的角度介绍了大数据的概念及其技术工具,总结了传统心理学的研究逻辑和研究方法,在此基础之上介绍了心理学研究中的大数据问题以及一些相关的实际应用,总结了大数据对心理学的研究逻辑和研究方法产生的影响。大数据的出现是技术发展的必然产物,心理学作为以外部表现数据为分析对象的学科,理应抓住这样的机遇。对于当前心理学研究的多个层面,大数据技术都能直接起到提高效率、增强效度的作用;同时,如果研究者从心理学研究的目标着手,充分利用现代信息技术,将大数据同心理学问题和心理学研究范式有机结合,则有望拓展心理学研究的领域和思路,促进心理科学体系的进一步发展。</p

模拟降雨下草被坡面水沙调控效应及水分转化研究

以黄土丘陵区四种多年生牧草（鸡脚草、白三叶、小冠花、百脉根）为研究对象，采用人工模拟降雨试验方法，定 量研究不同草被措施不同生长阶段（５月上旬、６月上旬、７月中旬和８月下旬）的坡面水沙调控效应及土壤水分转化 特征。结果表明：在整个生长周期内，四种草被措施坡面产沙率和含沙量均表现为鸡脚草坡面＜白三叶坡面＜小冠 花坡面＜百脉根坡面＜裸地坡面。随着生长时间延长，四种草被措施坡面减流效益、减沙效益、土壤稳定入渗速率和 土壤平均含水量增量均呈现先增大后减小的趋势。其中，鸡脚草坡面和白三叶坡面在结实期达到最大，小冠花坡面 和百脉根坡面在孕蕾期达到最大。在不同生长阶段，鸡脚草坡面和白三叶坡面减流效益、减沙效益、土壤稳定入渗速 率和土壤平均含水量增量均大于小冠花坡面和百脉根坡面，其中以鸡脚草坡面最为显著。四种草被措施在不同生长 阶段坡面减沙效益都远大于减流效益。黄土丘陵区坡面水土流失主要来自７&mdash;９月份频率较高的降雨所产生的坡面 径流，鸡脚草和白三叶生长旺盛期与水土流失频发阶段吻合，使其调控坡面水沙能力得以充分体现。</p

中国心理学会会议论文集

设机器能够自动感知人的情绪,那么人机交互就会变得更加友好和自然,将对人工智能领域的发展起到重大的推动作用。有研究提出,人的情绪常常可以通过身体上的物理变化反应出来,包括面部的表情,肌张力等。为了实现日常状态下无侵扰的情绪识别,本研究采用了新的研究视角,分别提出了利用可穿戴及体感技术实现用户情绪分类的有效方法。利用步态行为数据预测用户情绪。本文提出利用智能手环客观地记录用户的行为加速度数据,构建情&nbsp;</p

Identifying psychological indexes based on social media data: A machine learning method

心理指标识别建模是基于海量数据结合计算机机器学习算法识别心理特征的一种新兴方式。由于传统纸笔测量方式所存在的诸多限制,本文对基于社交媒体数据的心理建模方法及应用于心理测量的可行性进行综述,介绍了特征及提取方法、常用机器学习算法以及应用场景,并对心理指标识别建模的优势和不足进行了总结与展望。该测量方法基于社交媒体数据,相比自我报告法具有时效性高、可回溯测量、生态效度好等独特优势。然而,基于社交媒体的心理指标识别建模方法也在学习成本、硬件成本等方面存在局限性。未来研究人员需要进一步探索社会媒体信息与用户心理变量间的关联机制,并将心理指标识别模型同传统心理学研究方法结合进行更多的探索和应用。心理指标识别建模结合心理测量基本原理和计算机领域机器学习的技术,将为心理学研究打开一扇新的大门。</p

低聚半乳糖混合物的分离与检测

研究了利用1-苯基-3-甲基-5-吡唑啉酮(PMP)对糖类物质柱前衍生化的方法,优化了反应时间、衍生试剂PMP用量等衍生化条件,最终确立了衍生化的最佳条件为:底物与衍生化试剂加入体积比为1∶3,反应时间120min,反应后样品稀释5倍。采用硅胶柱层析并结合薄层层析,最佳的分离条件为:硅胶柱的柱高为25cm(干硅胶的质量约为24.13g),80mL的洗脱液,加样量为1mL标准液,流速11～12d/min。三糖分离时间约为4.5h,四糖分离时间约为7h,五糖分离时间约为10h

基于 VFSMOD 模型的黄土坡面生草带 产流产沙动态模拟

：利用微型径流小区和人工降雨试验，探讨运用VFSMOD 模型评估和预测引入不同草种生草带后黄土坡面产流产 沙动态特征的可行性。通过土壤物理性质参数和生草带生长状态参数的差异，模型还原了黄土坡面引入白三叶生草带与 百脉根生草带后产流产沙特征的差异及其随生长时期的变化，模拟效果可靠，纳什系数：0.93（径流系数），0.98（修正 后产沙量）；归一化均方根误差：6.2%（径流系数），10.9%（修正后产沙量）。当生草带在降雨集中期（如本研究中百脉 根草带9 月上旬）不能保证较好的生长状态和地表覆盖时，其坡面产沙量急剧增大，且明显大于VFSMOD 模型模拟值。 在实际生草带设计时，应避免该情况发生。综上，VFSMOD 模型适用于引入生草带后黄土坡面产流、产沙量的模拟和预测</p

睡莲花色研究进展

综述了睡莲花色多样性、花色素组成、色素组成与花色关系、类黄酮合成途径、花色遗传特性与花色育种等研究进展,并讨论了睡莲花色研究中存在的问题和前景