我国大黄鱼养殖产业发展研究

文章对我国大黄鱼养殖产量及分布、养殖模式、投入产出情况、收购价格变动和进出口情况进行分析,总结了几项产业中存在的问题,包括：养殖结构亟待调整、关键养殖技术欠缺、鱼苗成活率偏低、市场中存在逆向选择。在此基础上,提出积极调整养殖结构与养殖密度、提升合作社与试验站职能、加强养殖技术与鱼药研发力度、培育推广优质大黄鱼苗种、促进可追溯体系建设的产业发展建议。     

无人船现状及发展趋势综述

无人船是海洋技术发展的产物,作为一种新型技术手段目前已在海洋调测和防务领域广泛应用.本文从无人船系统的组成、应用领域和发展现状出发,归纳总结无人船的关键技术,并研究其发展趋势.作为一种水面机动载体,无人船关键技术包括特型平台设计技术、运动控制技术和通信技术3个方面,其核心是围绕任务内容、载荷原理、使用环境特点,以应用设计、功能开发为主体的系统集成和应用.现阶段无人船主要作为传统海上工作方法的补充,在遵守、参照现有各种法规、技术标准要求的前提下,搭载已成型的船用任务载荷,按照载人船舶的作业模式、施工惯例投入各种应用.未来随着材料技术、人工智能、通信技术的发展,以及相关政策、法规的建立、健全,无人船将逐步成为一种独立的技术手段,形成一系列新的作业模式和技术方法.     

膜分离技术在布渣叶黄酮类化合物提取中的应用

目的：研究膜分离技术对布渣叶提取液中总黄酮成分的纯化效果。方法：以滤液中黄酮类成分的保留率及药液的膜通量为考察指标,考察不同孔径膜片和操作压力对膜分离指标的影响。结果：控制操作压力为3MPa,使滤液通过孔径为30k的超滤膜片,得到的透过液黄酮类化合物保留率为85.28%,膜通量较高。结论：采用膜分离技术纯化布渣叶总黄酮,具有一定的应用价值。     

基于斩波轮技术的K波段接收机噪声校准研究

接收机是射电天文中用于探测微弱射电信号的重要接收设备.接收机的强度校准就是将接收机对射电源的响应转换为天文意义上的流量密度.常规方法就是使用经典的冷热负载法,将接收机自身的强度响应转换为一个等效的温度值,之后再据此对射电源做进一步标定.通过搭建基于斩波轮技术的K波段接收机强度校准平台,使用斩波轮法测试K波段常温接收机的噪声温度,并与传统冷热负载法的测试结果进行比对.结果显示,在晴好天气条件下,斩波轮法在30°、90°仰角下噪声温度的最大测试误差为7.5%和8.4%,可以很好地应用于实际噪声温度测试中;但在5°仰角测试中,由于过低仰角引入了地面噪声,使得斩波轮法的测试误差上升至20%–30%之间而无法使用.希望在此基础上进一步开展K波段天空亮温度的理论计算与实测,从而完善斩波轮技术的应用,使之可以满足在不同气象条件下的噪声校准测试需求.     

国外无人反水雷特点及关键技术分析

许多国家将水雷视为一种重要的水中兵器,用于封锁对手、对抗强敌。针对现有反水雷装备存在的危险性高、部署速度慢、作战效率低等问题,国外海军将无人技术为代表的高新技术应用到反水雷领域,推出了多种新概念无人反水雷装备,综合运用猎、扫等多种手段,构建空中、水面、水下立体的无人反水雷装备体系,实现快速、安全、高效的反水雷作战能力,对未来反水雷作战产生重大影响。     

基于Stacking集成学习的恒星/星系分类研究

机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升.     

制度与文化对嵌入式技术海外转移的影响——以蒙内铁路为例

中国与东道国之间制度与文化上的差异,已经成为中国企业“走出去”关注的重点,也是推动“一带一路”建设向高质量发展转变必须考虑的重要因素。现代化铁路项目具有“自然垄断”、投资大、涉及地域广的特点,其建设对运营制度与文化的依赖性强,属于一种典型的变革性项目和嵌入式技术转移。“一带一路”沿线国家制度建设相对薄弱,与中国文化差异较大,且往往不具备铁路运营技术与能力,因此中国铁路在“走出去”的过程中,必须从设计—建设—运营乃至投融资进行全链条考虑,并将铁路项目作为“技术—制度—文化”复合体进行培育,即通过制度保障、文化相互适应以及技术标准、管理模式、产业链条的属地化管理,来保障项目的成功运营。蒙内铁路是中国铁路“走出去”较为成功的案例,本文通过实地调研,总结了“技术—制度—文化”复合体海外发展模式,从而为推动海外项目建设与运营成功、“一带一路”建设向高质量发展提供借鉴意义。     

跨区域产业技术关联与产业创新——基于中国制造业的分析

产业分工联系是区域一体化的基础,但已有产业技术关联的文献主要关注区域内部,缺乏对跨区域产业技术关联的探究。由于中国省际产业联系数据难以获取,论文运用引力模型和交叉熵法,基于2002、2007、2012年30省的投入产出表拟合出省际产业贸易流量矩阵,并进一步计算跨区域产业技术关联指数。跨区域产业技术关联呈现不断加强的趋势,尤其是城市群内部各地区产业之间的联系。基于2002、2007、2012年中国30个省16个制造业部门的面板数据,使用固定效应模型进一步考察了跨区域产业技术关联对产业创新的影响。结果发现,跨区域产业技术关联有利于区域产业创新,但在本地产业技术联系较强的地区,跨区域产业技术关联对产业创新的正效应会被削弱,本地产业技术关联和省际产业技术关联之间存在“替代效应”,知识产权的地方保护主义是导致这一结果的可能原因。因此,政策上应倡导扫清制度障碍、完善知识产权保护制度,促进跨区域产业对本地的技术溢出,进一步推动区域产业创新。     

结合PS特征点的SBAS地表形变监测

针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明：①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比,该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm,说明了该方法的有效性。