区块链技术在教育领域的应用现状与展望

区块链本质上的去中心化和安全特性,使得其很适合于解决目前教育领域面临的困难.本文首先介绍了区块链的基本技术原理,包括区块的结构和区块链的构成、区块链技术平台的体系结构、区块链的分类、共识算法、智能合约.接着分析了目前教育领域发展的终身教育和跨地区教育的新形势,以及传统数字化教育系统面临的主要问题.然后从教育相关信息的多方共享和验证、学习过程跟踪、激励和学习路径塑造、学习评估、教育管理与决策辅助等几个方面对区块链技术在教育领域的应用现状进行了介绍和分析.最后总结了目前区块链技术应用到教育领域的主要问题,并展望了未来的发展方向.     

中国西北侏罗纪煤系显微组分生烃潜力、产物地球化学特征及其意义

从吐哈盆地侏罗纪煤中分离富集了藻类体、孢子体、角质体、镜质体、基质镜质体和丝质体6种主要显微组分,进行了热解及热模拟实验,并对各显微组分热模拟生成的产物热解油进行了碳同位素组成等分析。各显微组分热解生烃潜力及其热解产物热解油的碳同位素组成表明,煤系有机质中藻类体的生油潜力最高,生成的液态烃类的碳同位素组成最轻;孢子体、角质体等陆源富氢组分生烃潜力低于藻类体,生成的液态烃类的碳同位素组成重于藻类体生成的液态烃类,与煤系含油气盆地中原油的碳同位素组成基本一致。这些富氢显微组分应该是煤系有机质中主要的生油显微组分。镜质体和基质镜质体的生油潜力相对较低,其生成的液态烃类的碳同位素组成比一般煤系原油重得多,而且这些组分本身对液态烃具有较强的吸附力,尽管其在煤系有机质中所占的比例很大,仍然难以成为生成液态石油的主要显微组分,只能在高成熟演化阶段成为良好的生气显微组分。丝质体等惰性组分生烃潜力极低,不可能成为生油组分。此外,结合原煤的显微组分组成、生烃潜力和元素分析,提出仅仅以壳质组的含量高低来评价煤的生烃潜力不完全可靠,热解是经济、快速、有效的评价方法。     

基于线粒体控制区序列的花斑蛇鲻遗传多态性分析

花斑蛇鲻(Saurida undosquamis)是一种重要的底层经济鱼类, 本研究利用线粒体控制区(D-loop区)序列分析了中国近海分布的花斑蛇鲻的遗传结构和遗传多样性, 一共测定了6个地理群体129尾样本的D-loop区全序列。结果显示, 全长为921bp的序列包含71个多态性位点, 共检测到101个单倍型。花斑蛇鲻总体呈现很高的单倍型多样性(0.9873 ± 0.0048)和较低的核苷酸多样性(0.0132 ± 0.0067)的特征。基于邻接法构建的单倍型系统发育树的拓扑结构很浅, 没有形成分化明显的支系。单倍型在各个地理群体中的分布呈分散交叉状态, 表明地理群体间没有显著的遗传分化。6个群体的分子方差分析显示, 花斑蛇鲻绝大部分的遗传变异(99.87%)来源于群体内的个体之间, 而群体间的变异仅占0.13%。大部分地理群体之间的遗传分化指数(F_ST)均很小, 揭示了群体间的基因交流很频繁, 存在高度的遗传同质性。这些研究结果表明中国近海的花斑蛇鲻遗传多样性丰富, 没有明显的遗传分化, 是一个随机交配群, 可以作为同一个渔业单元来管理。     

伊利石矿床成因类型及应用

伊利石矿是一种粘土类矿产,其成因类型多样,应用领域广泛,本文主要对伊利石的成因类型及主要应用领域进行初步的探讨.     

Levels and patterns of genetic variation in Pampus minor:Assessment of a mitochondrial DNA control region sequence

Pampus minor is an important commercial fish. Due to the similarity of external morphological characteristics among the genus Pampus species, P. minor has often been identified as the juvenile group of both P. cinereus and P. argenteus. While little genetic background on this species is known, this study was based on control region sequences and provided the first evaluation of the genetic signature of 264 individuals of P. minor from 11 populations along the coasts of China and Malaysia. The results indicate high genetic haplotype diversity and low nucleotide diversity in this species. Additionally, two differentiated haplotype lineages were identified in the P.minor populations. However, phylogenetic structures corresponding to the geographical locations were unable to be established. Analysis of molecular variance identified a vast majority of the genetic variation occurring within populations. F-statistic test value(FST) of pairwise indicated that great differences existed between the Chinese and Malaysian P. minor populations. For the Chinese populations, the genetic differences were insignificant with the exception of the Xiamen population, which is a marginal population. During the late Pleistocene, a population expansion of P. minor occurred. These expanded populations originated from the glacial refugium in the South China Sea and then rapidly occupied and adapted to their new habitat. The results of this study provide genetic information for ensuring the protection and management of P. minor resources.     

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC）,利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高。     

一种顾及道路影响的点要素注记配置遗传禁忌搜索算法

为使地图上点要素注记配置更美观易读,利用遗传算法的全局寻优能力和禁忌搜索算法的"爬山能力",在考虑传统点要素注记配置约束条件的同时,考虑点要素与道路间的关系,提出了一种顾及道路要素影响的遗传禁忌搜索算法,并从解算精度、运行效率及稳健性3个方面对该算法进行评价。本文以福建省泉州市惠安县1：20万比例尺的乡村点状地形图数据进行试验,试验结果表明,与遗传算法、禁忌搜索算法和ArcGIS软件相比,该算法的算法精度和稳健性均有所提高,但是计算效率略低于禁忌算法,且点要素注记与点要素、道路要素的压盖量最少,与点要素、道路要素注记的交叉量最少。     

基于F型mtDNA D-Loop的厚壳贻贝(Mytilus coruscus)群体遗传多样性研究

为研究东海区厚壳贻贝(Mytilus coruscus)遗传多样性,以厚壳贻贝F mtDNA D-loop为标记,对浙江省舟山嵊山岛、宁波渔山岛、温州南麂岛、福建省宁德湾和莆田南日岛五个海区的厚壳贻贝群体进行了遗传分析。结果表明,厚壳贻贝各群体的遗传多样性差异不明显,在5个群体中,宁德群体的遗传多样性相对最丰富;将5个群体作为一个整体时,呈现出较高的单倍型多样性和较低的核苷酸多样性。对厚壳贻贝5个群体间的遗传分化系数(Fst)和基因流(Nm)进行检测,结果显示群体间Fst值都很低,但Nm值都很高(Nm绝对值1),表明5个群体间存在丰富的基因交流。但宁德群体与浙江沿海的3个群体(嵊山、渔山、温州)的Fst值相对较高,且差异显著(P0.5),表明宁德群体与这3个群体间出现遗传分化。本研究旨在为海洋经济贝类资源的保护管理提供理论依据。     

遗传算法的单频网覆盖时延优化

针对目前数字广播电视单频网不能自动进行覆盖结果优化调整的问题,该文在基于地理信息的单频网台站场强预测的基础上,实现了单频网覆盖时延自动优化。首先,利用台站基本信息,结合地理信息,利用台站场强预测模型,对单频网内各个台站进行覆盖场强预测,得到各个台站的覆盖结果矩阵。其次,结合各个台站的覆盖结果矩阵,利用遗传算法对各个台站的时延情况进行寻优。最后,得到每个台站的最优时延结果,以及得到时延优化后的单频网覆盖结果。实验结果表明,本文提出的基于遗传算法的单频网覆盖时延优化算法,能够很好地实现单频网内各个台站的自动时延优化,根据得到的时延结果,对单频网内各台站信号进行控制,从而自动地进行单频网覆盖结果的优化。     

GA-BP网络模型在GPS似大地水准面精化中的应用

针对误差反向传播（BP）算法训练速度慢和易于陷入局部最小值的缺点,提出了利用遗传算法（GA）的全局寻优性,结合GA和BP的各自优点,分析和建立了进化神经网络（GA-BP）模型,并将该模型应用于似大地水准面模型精化。最后以南方某市E级GPS控制网高程数据为例,进行BP和GA-BP模型的对比实验,通过对内、外符合精度及MAPE（平均绝对误差百分比）指标分析,验证了该方法的可行性。