《森林生态学》课程教学资源（生态学热点）Issues in ecology - 13 美国森林碳管理 A Synthesis of the Science on Forests and Carbon for U.S. Forests

《森林生态学》课程教学资源（生态学热点）Issues in ecology - 12 大气污染对水生生态系统的影响 Impacts of Atmospheric Pollution on Aquatic Ecosystems

邓小平理论_热点探讨

网络营销是电子商务的重要组成部分和主要表现形式,是当前经济管理理论研究和企业 实践的热点。本课程是电子商务专业的主干理论课程。课程的任务主要是讨论网络营销学的 理论体系,网络虚拟市场开展营销活动的原理和特点、环境与方法、工具和手段、目标与实 施控制等相关内容,网络营销的操作思路和运作技巧,使学员对网络营销的理论体系有一个 系统的了解,对在网络虚拟市场开展营销活动的原理和特点、环境与方法、工具和手段、目 标与实施控制等相关内容,得到全面的领会和感性认识,并掌握开展网络营销的操作思路和 相应的运作技巧

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对食品质量与安全专业学生开设生物芯片与食品安全性检测课程,目的和任务在于通过 对本课程的学习,使学生系统学习和了解生物芯片这一最新知识和技术的知识体系、类别、 基本概念、原理和程序,及其与食品安全性相结合的现状及巨大的开发应用潜力等。同时, 使学生了解国内外生物芯片技术的研究现状研究热点、发展趋势和应用前景。开阔学生的 视野,激发学生的学习热情,拓宽学生的科研和工作思路,培养学生的学习、研究和创新能力

目前，通过多孔高导热载体与相变材料复合的方式提升有机复合相变材料综合性能的方法得到广泛应用。多孔碳作为负载能力强，导热性能良好的载体材料成为研究的热点，但如何绿色、廉价、简易地制备出该类载体仍是研究的难点。本文以天然生物质材料松木和竹木为碳源，在梯度温度和氮气气氛下热处理，使生物质材料碳化并进一步发生石墨化转变，制备出生物质天然孔道结构的多孔高导热碳基载体材料。采用真空熔融浸渍法将有机相变材料石蜡和多孔碳基载体材料进行高效复合，制备得到生物质多孔碳/石蜡复合相变材料。通过扫描电子显微镜（SEM）、红外光谱仪（FTIR）、同步热分析仪（TGA）、X射线衍射仪（XRD）、拉曼光谱仪（Raman）、压汞分析仪（MIP）、差示扫描量热仪（DSC）、激光导热仪对载体材料及复合相变材料进行结构表征和性能测试。测试结果表明：生物质多孔碳载体材料孔道结构保存完好，石墨化转变明显，保证了有机相变芯材的高效稳定负载。传热效率上，相比于纯石蜡芯材，以松木和竹木为碳源制得的多孔碳/石蜡复合相变材料热导率分别提高了100%和216%，达到了0.48 W·m?1·K?1和0.76 W·m?1·K?1。在此基础上，通过对比松木和竹木为原料制得的复合相变材料的芯材负载量，相变焓值，热导率的变化，进一步探讨了生物质结构对复合相变材料性能的影响机制

手背静脉身份识别由于其非接触和不易被污染等独特的优势,已成为各种新型生物特征识别手段中的研究和应用热点.如何提取具有高鉴别性且鲁棒的手背静脉图像特征是本文的研究重点.本文简述了基于局部二值模式(local binary pattern,LBP)的特征提取方法及其改进方法的基本原理,讨论分析了其不足,并针对不足,提出了一种多尺度块中心对称局部二值模式(multi-scale block center-symmetric LBP,MB-CSLBP)算子.本文所提出的MB-CSLBP算子既考虑图像的局部宏观特征,也兼顾图像的微观特征,获取了更加全面的图像信息.在自建的2040幅近红外手背静脉图像数据库中,用MB-CSLBP方法获取图像特征并使用最近邻分类器进行识别.大量的对比实验结果表明,本文所提方法的识别率达到98.21%,优于原始LBP及其改进算子,中心对称局部二值模式(center-symmetric LBP,CS-LBP)和多尺度块局部二值模式(multi-scale block LBP,MB-LBP)等

互联网逐渐成为社会基础设施，现有ＴＣＰ／ＩＰ体系结构面临诸多挑战，未来互联网体系结构成为研究热点．文中分析了现行互联网在可扩展性、动态性、安全可控性等方面面临的根本性问题，综合比较了面向可扩展性、面向动态性及可信未来互联网体系结构研究，讨论了相关体系结构存在的问题．实验验证是未来互联网研究的重要手段，论文进一步分析了支持互联网体系结构持续创新所需的可编程虚拟化路由器及其试验床的研究进展．论文最后讨论了未来互联网体系结构有待重点研究的相关问题．

同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向