滑铁卢大学植物促生菌技术的研究与开发

加拿大滑铁卢大学研究与开发的植物促生菌技术主要是利用促进植物生长的根际微生物、降解农药残留和有机物污染的根际微生物与预防和控制流行性病菌对植物侵染物的微生物以及它们与植物的关系 ,实现促进作物生长 ,增强作物对农药抗性 ,降解农药残留 ,减少化肥使用 ,增加投入化肥效益 ,促进土壤中无效营养有效化 ,预防和控制作物的各种流行性病害 ,减少作业成本 ,提高产品产量和质量。该项技术成本低 ,适应性广 ,实施简便、安全。该项技术的关键是根据适当的植物、土壤和气候条件 。

世界一流大学创新创业教育透视与启示——以滑铁卢大学为例

滑铁卢大学(UniversityofWaterloo)自1957年创立之始就重视创新创业教育,强调学校教育与产业界结合,经过60年的探索与实践,滑铁卢大学已经形成成熟健全的创新创业教育生态系统。采用文献研究和实地调研的方法,透视滑铁卢大学创新创业教育生态系统,其创新创业教育的实践与经验可以为我国创建世界一流大学和一流学科、深化高校创新创业教育改革、建立创新创业生态系统、培养创新创业拔尖人才,提供借鉴与参考。

加拿大滑铁卢大学发展经验及其借鉴

创办于1957年的加拿大滑铁卢大学在短短60年内就发展成为加拿大乃至全球知名大学。从校企合作、科研政策和校友捐赠三个方面全面系统总结了滑大创新发展经验,并结合我国高校实际,从实习制度、科研制度以及校友资源三个方面提出了促进我国高校发展的对策建议,助推我国高等教育管理制度创新发展。

加拿大大学合作教育模式及其启示——以滑铁卢大学为例

滑铁卢大学是加拿大第一个于1957建校年开始实施合作项目的大学,已因合作教育模式享誉世界。合作教育融学术研究与商务、行业、政府、社会服务等相关领域的工作体验于一体。基于滑铁卢大学实地考察与分析合作项目的最新进展特征,滑铁卢大学合作教育模式的成功策略体现在:合作教育帮助学生获得收入、社会文化利益与竞争优势,包括在加拿大和海外工作的经验、多元文化体验、校企导师的双重指导与评价、一份薪金、毕业后更高的就业率和收入。这些经验为我国人才培养教育模式创新发展提供了重要的借鉴意义。

加拿大滑铁卢大学图书馆2014战略规划

作为大学图书馆馆长，我经常受邀请演讲研究图书馆在21世纪的角色。如今学生如何使用图书馆？在日益复杂的研究环境下，图书馆向教职员工提供哪些支持？自20年前互联网成为主流后，图书馆的角色又是如何演变的？

“纪念世界反法西斯战争胜利70周年暨纪念白求恩中文图书及图片巡展”在加拿大滑铁卢大学首站开展

2015年5月30日，“纪念世界反法西斯战争胜利70周年暨纪念白求恩中文图书及图片巡展”在加拿大滑铁卢大学拉开序幕。数百册珍贵翔实的图书及图片资料，展示了世界反法西斯战争和中国人民抗日战争的壮举，以及白求恩大夫的感人事迹。中国新闻出版广电总局副局长吴尚之、中国驻多伦多总领事薛冰、加拿大联邦政府议员PeterBraid、

文笛的油画为友谊架起桥梁

Wendy L.Fletcher博士是加拿大滑铁卢大学瑞纳森学院的校长。她很喜欢我给她起的中文名字:傅文笛。我俩的缘分,围绕着华夏大地。只不过,1987年夏天她第一次踏入北京参观交流时,我恰好离开了古都,前往加拿大留学,与她失之交臂。20多年后,两颗划过天际的流星,终于在滑铁卢相遇了。看到我第一眼,她便自豪地提及,外婆是印第安原住民。“彦,我们印第安人和中国人是亲戚啊!”

基于深度学习的复合电能质量扰动识别方法

精准的电能质量扰动识别是对电能质量扰动事件发生后需要解决的主要问题之一,这对划分责任和加快电力市场化进程均具有重要意义,而海量的电能质量监测数据则为电能质量扰动识别提供了条件与机遇。不同的电能质量扰动类型,其电气特征上也存在区别,故可利用不同电能质量扰动波形之间的差异来区分电能质量扰动类型。结合深度学习理论,建立一种基于双向独立循环神经网络的复合电能质量扰动识别方法,通过提取电能质量扰动信号的本质特征量,建立输入序列与输出序列之间的内在对应关系,克服了分析结果对物理特征量的依赖性,提升了电能质量扰动识别准确率。实验结果表明,所提方法可以有效应对复合电能质量扰动的多样性问题,可以直接从原始的底层数据中自主学习复合电能质量扰动信号中所隐藏的本质特征量,识别准确率高。

白求恩和珍妮:永远留在了中国

2015年9月,我首次踏入太行山下的“抗日烈士陵园”,祭奠国际主义战士白求恩大夫。在白求恩墓旁,紧隔着一堵低矮的石墙,几株翠绿的松柏下,立着另外一座坟茔,墓碑上镌刻着几个字:加拿大友人琼·尤恩之墓(JEAN EWEN,1911—1987)。这个名字,我并不陌生。受加拿大和美国共产党派遣,随白求恩同船来华的,还有一位年轻的加拿大女护士。这位白人姑娘有个美丽的中文名字:于青莲。国内通常把她的名字翻译为琼·尤恩。但我觉得,还是音译为“珍妮”,更加贴切。

基于多模型自适应方法的智能汽车路径跟踪控制

路径跟踪控制是智能汽车的一项核心技术,跟踪效果的精确性和在各种路面附着条件下的鲁棒性是该技术的两大关键要素。但汽车动力学模型的不确定性,尤其是轮胎侧偏刚度的摄动使这两者难以同时得到满足。针对这一问题,将多模型自适应理论引入到智能汽车运动控制中处理不确定性系统的控制。首先,推导了多模型自适应控制律,提出了凸包构架下各个顶点的子模型对真实模型的自适应逼近律,并通过李雅普诺夫函数证明了所提出自适应律的收敛能力。在此基础上建立了汽车动力学模型和车辆-路径联合模型,并由多个顶点子模型构建可覆盖汽车轮胎侧偏刚度摄动范围的凸多面体,利用汽车动力学模型求解自适应率,通过车辆-路径联合模型,基于线性二次型方法(linear quadratic regulator,LQR)求解各个顶点的子模型处的反馈控制律,并通过所得出的自适应权重进行加权。基于Carsim/Simulink的联合仿真结果表明,所提出的多模型自适应路径跟踪控制器在保证鲁棒性的同时克服了传统鲁棒控制方法的保守性问题,与基于名义模型的LQR控制器和鲁棒保性能控制器相比,在高附着路面和低附着路面上都可以取得更好的控制效果,很好地解决了路径跟踪控制中精确性与鲁棒性之间的两难问题。最后,通过快速原型测试平台对算法进行了进一步的实验验证。结果表明,所提出的多模型自适应算法实时性良好,具有较好的工程应用潜力。

大学科技园中的技术经营问题及其对策研究

在大学科技园建设中,技术经营是加快高校科技成果转化、促进研发成功实现商业价值、推进高科技中小企业可持续成长的助推器。从技术经营的内涵及流程分析入手,分析大学科技园中技术经营的主要模式。在剖析大学科技园技术经营存在问题的基础上,提出推进大学科技园技术经营的主要策略。

世界一流大学创新创业教育透视与启示——以麦克马斯特大学为例

麦克马斯特大学(McMaster University)作为世界一流大学,以其独特的创新性和求实理念闻名于世,被誉为加拿大最富创造力与革新精神的大学。采用文献研究和实地调研的方法,透视麦克马斯特大学创新创业教育生态系统,剖析生态系统运行机制,总结创新创业教育的实践与经验。其成功经验启示我国大学在开展创新创业教育改革和实践中,要更新创新创业教育理念,提高创新创业师资水平,构建创新创业教育生态系统。

大学在国民经济发展中的贡献

在当今世界各国莫不将挖掘人类资源与开发知识领域做为经济发展的重点来抓的时代背景下,中国的大学组织这次研讨会具有特殊的重大意义。世界上每一个国家都衷心希望更好利用高度发展的人类资源的研究与成果来发展自己的经济加入世界贸易的行列,但是经验表明许多国家的努力并未成功地实现它们的目标。我相信从本次研讨会呈交的论文中我们会很明显地发现。

大学科研与经济发展:论建立一个有利于创造性研究工作的环境

1 导言大学对社会担负着以下两个主要任务: 1.教育:向青年男女提供知识和技能,使他们成为有责任感阳创造力的公民:提高社会全体成员的文化知识水平,增强他们积极为社会服务的能力。 2.科学研究:发现和传播新的知识,使人类更好地了解自身和世界:大部分发现的知识是可以直接用来改善社会、发展经济和提高人民生活水平的。

大学向企业转让技术:一种使有市场活力的新技术得以转化的机制

大学有三个主要任务: ·实施教育·开展学术研究·服务社会学术界和社会上的大多数人士都能认识到大学的头两项任务是大学之所以存在的原因。大学的第三项任务是指大学应为技术、经济、人文主义和社会需求服务。

中加大学“燃料电池”课程教学比较研究

“燃料电池”课程是新能源科学与工程本科专业的一门重要专业课。本文比较了中国和加拿大两所大学对该课程的教学情况,从教学形式与内容、教材选择、教学方法与手段、对学生的考核体系以及助教的作用这五个方面分析了存在的差异。总体上,中加“燃料电池”课程教学之间尚存在着全方位的差距。本文提出了增加学时、提高课程师生比、改善学生的自学环境等措施,有助于提升国内该课程的教学质量。

强化学习中基于权重梯度下降的函数逼近方法

函数逼近法(function approximation)是强化学习领域中的一个研究热点,可以有效处理强化学习中大规模、连续状态和动作空间的问题。基于梯度下降(gradient descent)的函数逼近方法虽然是强化学习中使用最广泛的方法之一,但该算法对步长参数的要求较高,取值不当易产生收敛速度慢、收敛不稳定甚至发散的情况。针对这类问题,通过围绕基于函数逼近的TD(TD,temporal difference)算法,在最小二乘方法和梯度下降方法的基础上对权重的更新方法进行了改进,利用最小二乘方法处理值函数求解权重值,并结合时序差分和梯度下降的思想求出权重之间的误差,并利用该误差直接更新权重,从而提出一种权重梯度下降(WGD,weight gradient descent)方法。该方法以全新的方式更新权重,有效降低算法对计算资源的消耗,并且可以有效地对其他基于梯度下降的函数逼近算法进行改进,广泛应用于诸多基于梯度下降的强化学习算法。实验表明,WGD方法能够在更广泛的空间中调整参数,可以有效降低算法发散的可能性,在保证算法拥有良好收敛效果的同时,提高算法的收敛速度。

非甾体抗炎药保守治疗腰椎管狭窄症镇痛效果的网状荟萃分析

目的 采用网状荟萃分析法,比较依托度酸、塞来昔布、艾瑞昔布和洛索洛芬保守治疗腰椎管狭窄症的镇痛疗效。方法 计算机检索万方数据知识服务平台、中国知网、中国生物医学文献服务系统及PubMed、Medline、Embase、Cochrane Central Register of Controlled Trials公开发表的依托度酸、塞来昔布、艾瑞昔布和洛索洛芬保守治疗腰椎管狭窄症疗效的文献,检索时限为建库至2022-09-26。干预组患者采用依托度酸、塞来昔布、艾瑞昔布或和洛索洛芬保守治疗腰椎管狭窄症,对照组则采用常规疗法。采用Cochrane风险偏倚评估工具对纳入文献进行方法学质量评价,R语言软件(4.2.1版本)中的GEMTC程序包进行网状荟萃分析,并根据偏差信息量准则(DIC)判断模型契合度。结果 初步检出文献948篇,最终纳入8篇文献进行纳入网状荟萃分析。本研究纳入文献中部分研究的结局数据不完整的风险较低。模型契合度参数评估结果显示随机效应模型的DIC为31.94,而固定效应模型的DIC为91.61,故而采用随机效应模型进行分析的结果更可信,展示在本报告中。另外,模型的PSRF<1.05,表明模型达到收敛。本研究视觉模拟评分法(VAS)评分的网状荟萃分析结果显示,非甾体抗炎药(依托度酸、塞来昔布、艾瑞昔布、洛索洛芬)保守治疗腰椎管狭窄症患者的VAS评分间无统计学差异。结论 现有证据表明依托度酸、塞来昔布、艾瑞昔布和洛索洛芬对腰椎管狭窄症患者的镇痛效果相当。可根据患者的实际情况酌情选择用药。

战略转型背景下组织身份构建与最优区分——基于企业“高端”再定位的多案例研究

组织身份作为组织核心、独特、持久的特征,其可塑性在战略转型中发挥着重要作用。本文以四家“高端”再定位的企业为研究对象,关注其在战略转型中如何通过新身份构建确立“最优区分”。研究表明,战略转型中的企业面临“双重最优区分压力”,从场域竞争的空间维度来看是与其他组织相比的相似性与差异性;从场域竞争的时间维度来看是与过去身份相比的相似性与差异性。企业继而采取两类身份工作开展身份构建:差异化集体类别宣称和合法化领导地位宣称。其中,新身份构建与场域环境密切相关,在高“双重最优区分”压力下,通过“空间维度属性增加”与“空间维度地位提升”的补偿协奏机制拓宽场域边界,实现最优区分;而在低“双重最优区分”压力下,利用“时间维度属性缩减”与“时间维度地位提升”的整合协奏机制重塑场域结构,实现最优区分。本文丰富了战略转型中企业利用身份构建来获取竞争优势的研究,拓宽了“最优区分”理论的适用范围,为企业在激烈竞争的市场环境下实现差异化定位、战略性延伸和创造新类别提供了指引。