中等职业学校计算机教育改革探讨

为适应时代需要和社会的发展,针对如何深化与改革中等职业学校计算机教学进行了一些探讨。我们要转变教育观念,提出新的教学目标,设置更合理的课程体系,提高教师专业水平,对中等职业学校计算机教育进行改革。     

面向就业能力导向的大学计算机基础课程改革

现今民办高等教育的人才培养逐渐从原有的仅会考试的"假人才"向能够随机应变解决实际问题的综合性人才培养。本文以大学计算机基础课程为例,以能力导向为前提进行课程知识体系、能力目标体系设计,将培养学生计算机综合应用能力的教育思想在课程的每个教学环节中进行具体实施。     

浅谈合作学习在生物教学中的运用

合作学习是当代教学的主流。在生物教学中如何组织合作学习小组;指导合作学习进行;综合评析等是进行合作学习必要条件。     

天山北坡生态经济的脆弱性

根据脆弱性的理论内涵,以土地利用变化引起的生态系统服务功能变化为影响力;从资源、经济与社会发展水平三方面选取了14个指标,利用层次分析法、模糊综合评价法确定了社会经济系统的适应能力.在此基础上,应用GIS等手段评价了天山北坡15个市、县生态经济的脆弱性.按级数越大,区域越具有脆弱性的原则,将研究区的生态经济脆弱性划分为5级：一级区为乌苏市和昌吉市;二级区包括呼图壁县、米泉县、阜康市、吉木萨尔县、奇台县和木垒县;三级区为克拉玛依市和乌鲁木齐市:四级区为奎屯市和沙湾县;五级区包括精河县、石河子市和玛纳斯县.生态经济系统脆弱性是区域生态环境变化与社会经济发展的综合反映,脆弱性评估是深化可持续发展理论研究的重要途径.各区域应以降低区域脆弱性为目标,从自身脆弱性影响因素入手制定生态经济协调发展策略,以促进区域的可持续发展.     

体液蛋白质组学的研究和应用

蛋白质组学是目前生命科学的研究热点之一.体液中的蛋白质是来源于与其密切接触组织或者细胞的分泌或渗漏,体液蛋白质组的变化能反映这些组织的生理或者病理改变,因此以寻找疾病相关生物标记为主要目标的比较蛋白质组学是蛋白质组学研究的核心内容之一.对近年来各种体液蛋白质组学的研究状况和应用及存在挑战作一综述.     

云南高黎贡山地区常见"黄连"的识别与保护

探讨云南高黎贡山地区被称为"黄连"的2科6属植物的形态识别、生态及应用现状,并提出黄连植物资源保护和开发利用的建议.     

基于Desirability函数法对米根霉发酵制备富马酸的多目标优化

以富马酸产量和生产速率为目标,通过正交实验考察了种龄,接种量,葡萄糖和尿素浓度对两者的影响,进一步利用基于响应曲面方法的Desirability函数确定了葡萄糖和尿素的最佳浓度。结果表明,最佳的种龄和接种量分别为36h和15%,葡萄糖和尿素的优化浓度为132.73和0.0586g/l,此时模型预测的富马酸产量和生产速率达到71.42g/l和0.804g/(l.h),Desirability的函数值高达0.966。该条件下在5L发酵罐水平上进行验证试验,经过88h的发酵最终生成富马酸66.5g/l,生产速率达到0.755 g/(l.h),与未优化前相比,产量和生产速率分别提高了13.9%和15.8%,取得了理想的效果,实现了产量和生产速率的同时优化,为发酵法制备富马酸的工业化放大奠定了基础。     

科学家揭示大脑学习和识别物体的秘密

在9月10日出版的《科学》杂志上,美国科学家称他们发现了大脑如何学习和识别物体的秘密。人们从来不会看到2次同样的画面但一只狗无论是跑着、躺着摆尾巴还是乞讨食物人们都能认出它。大脑是如何识别物体和脸的呢,科学家认为人们通过收集同一个物体在短时间内许多不同的快照做到了这一点。     

基于支持向量机的人类5’非翻译区剪接位点识别

基因非编码区域剪接位点的识别是基因识别中一个非常具有挑战性的问题,尤其是5’非翻译区中剪接位点的识别。与一般剪接位点不同,5’非翻译区剪接位点的两侧不存在由编码到非编码的状态转移,所以通常的剪接位点识别算法在非翻译区的性能不太理想。文章采用了基于支持向量机的方法对5’非翻译区中的剪接位点进行识别。为了提高识别精度,采用了基于矩阵相似性度量的核函数参数选取方法,它能够简单快速地确定合适的核函数参数,进而提高核函数的识别性能。通过实验验证,经过参数选择后的支持向量机能够较好地识别5＇非翻译区剪接位点。     

TLR9介导DNA病毒的免疫识别

Toll样受体(toll-like receptor,TLR)是免疫细胞表面的模式识别受体(patttern recognition receptoi,PRR),参与微生物病原体相关分子模式(pathogen associated molecular patterns,PAMPs)的识别,从而诱导天然免疫应答。迄今在人类已经确定了10个TLRs家族成员。不同的TLRs识别不同的PAMPs,如TLR9是免疫细胞识别病毒和细菌中非甲基化DNA的必需成分;