DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 结论 考虑到筇竹寺组页岩纵向、横向的不稳定，其地震预测评价的重点及相关预测技术也有自身的特色。利用高精度的地震叠前叠后反演，定量预测优质页岩的厚度、TOC、孔隙度、含气量等参数的平面分布，实现精细刻画，评价优质页岩的规模及品质，确定筇竹寺组页岩气的物质基础；通过叠前地震反演页岩脆性预测和基于P波方向各向异性的页岩微裂缝预测，评价优质页岩可压性寻找适于工程压裂改造的甜点区域；辅以地震地层压力预测，明确页岩的保存条件，区分常压及高压页岩气。 地震技术结合地质评价，为川西南JY地区的下寒武统筇竹寺页岩气勘探开发提供支撑，评价认为其①号优质页岩层纵向上有一定厚度，横向上变化不强，储层品质较高，大部分区域可压性合适，保存条件较好，区内西北部更优，是今后勘探的重点层系和区域。
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user: 摘要 疾病的发展大致可以分为三个阶段，正常状态，前疾病状态和疾病状态。前疾病状态可以根据生物网络弹性在不同阶段的动态特性识别。然而，对于网络弹性的度量，目前的研究方法大多基于模型，并且仅适用于低维度的数据，对于高通量的基因数据并不适用。在本文中，我们提出了一个数据驱动的计算基因关联网络弹性的方法，并且使用该方法识别前疾病状态。该方法的有效性已通过在1个模拟数据集和5个真实数据集的应用中得到证实。5个真实数据集包含了小鼠急性肺部损伤的基因微阵列数据集以及4个TCGA数据库的癌症数据集(肺腺癌、胃腺癌、甲状腺癌、结肠癌)。
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user: 1. 引言 弹性意味着能够适应外部条件的改变，迅速从崩溃中恢复 [ 1 ]。Ayyub进一步将系统的弹性定义为“面对干扰等不确定情况时系统保持其功能和性能的持久性” [ 2 ]。网络弹性在许多领域都有重要应用。具体到不同网络，系统的弹性也有不同含义。比如，我们常见的社会网络中，弹性是指抵御社会行为变化的能力，它度量了特定人群和动物的社会行为的稳定性；工程网络的弹性(传统意义下的“工程弹性”)衡量的是系统受干扰之后恢复到稳定状态或平衡点的时间；生物网络中的弹性是指机体在面临外界环境参数变化时保持正常运作的能力，它能够起到阻断或延缓疾病进程的作用。 根据动力系统分岔理论，疾病的发展过程可以分为3个阶段/状态：a) 正常状态，它是系统远离分叉点的稳定状态，其势能低，弹性高，此时系统抵御外界干扰的能力较强；b) 前疾病状态，可视作相变前的临界点，其势能高，弹性低，此时外界微小的变化就可能使系统迅速进入疾病状态；c) 疾病状态，是系统经过分岔后的另一种稳定状态，此时系统又会回复到势能低，弹性高的情况 [ 3 ] [ 4 ]。其中，正常状态和前疾病状态均为可逆过程，而疾病状态是不可逆的(图1A)。因此，识别前疾病状态对于防止疾病恶性突变，了解疾病发生与演化至关重要。注意到弹性在正常状态和疾病状态较高，在前疾病状态较低的特点，我们可以利用生物网络弹性来识别前疾病状态。 基因关联网络是一种常见的生物网络 [ 5 ]，它是以基因为节点，以基因之间的相互关联为边构成的系统。最简单的基因网络生成方法是计算基因数据集的皮尔森相关系数矩阵，如果两基因的相关系数低于某阈值，则认为它们之间没有边连接；反之，这对基因之间有边连接。由此得到的网络被称作“相关性网络”。然而，这样的网络难以区分基因间的直接相互作用和间接相互作用 [ 6 ]，因为基因间的高相关系数指示的相互作用可能是直接的，也可能是间接的。为了弥补这一缺陷，许多研究材料在PLS的基础上计算了基因间的连通性得分，并用连通性得分来衡量基因与基因的直接相互作用强度，进而构建基因关联网络(PLS网络) [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]。在本文中我们采用了Gill et al.的方法 [ 7 ] 构建基因关联网络。 从高通量的基因数据中重构出基因网络后，我们面临的一个极具挑战性的问题是如何量化网络弹性。在度量网络弹性方面，Wang et al. [ 9 ] 使用系统的恢复能力来度量网络弹性；Ayyub假定破坏性事件发生服从泊松分布，构建了网络弹性的数学模型 [ 1 ]；Yalda以华盛顿地铁为案例构建交通网络 [ 2 ]，在Ayyub提出模型的基础上，通过间接评估网络效率得到了弹性指标；Jianxi Gao et al. [ 10 ] 研究了复杂网络中弹性的普遍特征，结果表明网络拓扑指标中网络密度、非均质性和均匀性与网络弹性密切相关。然而，这些量化网络弹性的方法大多基于模型，并且仅适用于低维度的数据，对于高通量的基因数据并不适用。因此，找到一种可靠、高效的方法度量基因关联网络弹性的需求十分迫切。 在本文中，我们提出了一个基于交叉熵的计算网络弹性的方法。具体来说，首先要根据基因表达数据和基因间的皮尔森相关系数构造每个基因的分布，接着计算两两基因分布的交叉熵，最后结合先前构造的PLS网络，计算网络弹性指标(图1B)。为了便于探测疾病恶性突变前的临界点，我们将得到的网络弹性指标取逆，得到指标U，这样U的峰值将对应着我们预测出的临界点(图1C)。为验证方法的有效性， 图1. (A) 复杂疾病发展过程中的网络弹性变化趋势图；(B) 计算网络弹性的算法流程(详见第三节)；(C) 复杂疾病发展过程中指标U的特性 我们将其应用于1个模拟数据集和5个真实数据集中，结果显示，前疾病状态可以被快速、准确地识别出来。总的来说，基于网络弹性的临界点预测方法的计算复杂度小，抗噪性能好，并且，由于它是一种无模型的方法，所以不需要对训练数据进行任何学习，这使得它对高通量基因组数据的适用范围更广。另外，我们提供了一种全新的网络弹性的度量方式，它可以用来描述疾病发展过程中的网络结构差异，为从网络视角理解疾病的发生与演化提供新的思路。 本文的组织结构安排如下：第二节是基于网络弹性的临界点预测在仿真数据集和4个真实数据集中的应用；第三节是总结与展望；第四节将详细介绍计算网络弹性的生物学方法。
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user: 2. 实验结果
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user: 2.1. 在模拟数据集上的应用 我们先用16节点的模拟网络来验证方法的有效性(图2A)。该网络是一组16个基因的调控表示，其中16个微分方程代表16个基因的调控机制。此模型用Michaelis-Menten形式表示。这类调控网络通常被用于研究遗传调控，包括转录和翻译过程 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]，以及多稳定性和非线性生物过程 [ 14 ] [ 15 ]。此外，Michaelis-Menten形式的分叉经常被用来模拟基因调控网络的时期转移 [ 16 ] [ 17 ]。此模型的参数q在−0.5到0.15之间变化。 我们首先使用上述模拟数据集，通过Cytoscape软件(http://www.cytoscape.org/)构建PLS网络，图2B给出了部分时间点对应的PLS网络。从图中可以清楚地看到，正常状态的网络中的边都比较密集，网络结构更稳定；而前疾病状态的网络表现为两个局部网络相接，网络中的边也明显更稀疏，这样的结构稳定性更差。也就是说，前疾病状态与正常状态和疾病状态的PLS网络拓扑结构差异显著，因此PLS网络邻接矩阵可以成为我们衡量网络弹性的一个有力工具。 在得到每个时间点的PLS矩阵后，我们再结合对应时间点的交叉熵矩阵，计算出各时间点的指标U。U随参数q的变化趋势如图2B所示。从图中可以看到U的峰值出现在q = 0时，这表明q = 0预示着相变点的来临，也表明我们预测的临界点与实际观测一致。
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user: 2.2. 在真实数据集上的应用 我们将基于网络弹性的临界点预测方法应用于5个真实的数据集。其中包括源于NCBO的GEO数据库的小鼠肺部急性损伤基因表达(GSE2625)数据集(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/)，以及来自TCGA数据库的肺腺癌数据集(简称LUAD)、胃腺癌数据集(简称STAD)、甲状腺癌数据集(简称THCA)、结肠癌数据集(简称COAD) (http://cancergenome.nih.gov)。 选取富含信息的基因是降低数据复杂度、提高信噪比的第一步 [ 18 ]。因此在应用网络弹性预测疾病发展过程中的临界点之前，我们要对数据集进行预处理，其目的是筛选出在不同实验条件下变化显著的基因。预处理的步骤如下： a) 2-fold-chage：计算各基因在实验组样本中的标准差和在对照组样本中的标准差，如果前者至少是后者的2倍，则将该基因记录下来； b) t-test：对每个时间点实验组和对照组的样本进行显著性水平为0.05的t检验，筛选差异程度最高的前300~400个基因； c) 对每个时间点筛选出的基因取并集，形成新的数据集。
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user: 2.2.1. 识别小鼠肺部急性损伤的临界点 小鼠肺部急性损伤基因表达数据集(GSE2565)中，每个时间点可以探测到的基因个数为12，871个， 图2. (A)基于数值模拟的16节点基因调控网络图(B)指标U随参数q的变化趋势图(C)部分时间点的16节点PLS网络 共 9个不同的采样点：分别是持续暴露于光气环境后的0小时，0.5小时，1小时，4小时，8小时，12小时，24小时，48小时，72小时。每个时间点设置的实验组和对照组中各有6个样本。实验结果表明，实验组的小鼠在吸入光气8小时后开始出现不同程度的肺部损伤，一直持续到第12小时。在第12小时，实验组的小鼠死亡率约为50%~60%，对照组的小鼠死亡率约为60%~70% [ 19 ]。
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user: 2.2.2. 识别癌症的临界点 该方法又被用于4个来自TCGA癌基因图谱的癌症数据集(肺腺癌、胃腺癌、甲状腺癌、结肠癌)。根据TCGA的临床资料，以上数据集由癌症样本和癌症近邻样本组成，同时各数据集中的癌症样本大部分被标记了不同的分期，这里，胃腺癌和肺腺癌总共有七个时期，甲状腺癌、结肠癌总共有四个时期。在上述4个数据集中，我们将未被标记分期信息的样本删去，把癌症近邻样本都看作参考样本。为了验证所识别的临界时期，我们对临界转化前和转换临界转化后的样本进行了Kaplan-Meier (Log-Rank)生存分析进行比较(图3C、图3E、图3G、图3J)。需要注意的是，临界转化前的样本的预后寿命通常比临界转化后的样本高。 我们识别出的LUAD的临界期在IIIA期(图3B)，也就是说，在此之后病人的癌症状况可能会迅速恶化。对LUAD IIIA期前后的样本分组进行Log-Rank检验，会发现IIIA期以前的样本的生存曲线和IIIA期之后的生存曲线存在显著差异(p < 0.0001，图3C)。并且，临界期之前(IA， IB， IIA， IIB)的生存曲线没有显著差异(p = 0.096，见附录)，临界期之后的生存曲线差异显著性也不高(p = 0.9，见附录)。这些结果显示，LUAD病人在IIIA期后面临预后寿命的锐减，也表明IIIA期是癌症的一个关键期。同样地，我们可以判断STAD的临界期——IIIA期是一个关键期。 对于甲状腺癌(THCA)，使用我们的方法识别出的癌症迅速恶化前的临界期为II期(图3D)。同时，我们发现，甲状腺癌II期之前和II期之后的生存曲线是显著不同的(p = 0.0045，图3E)。相应地，临界期之前样本的预计存活时间和要比临界期之后样本的预计存活时间长得多。另外，结肠癌(COAD)的临界期被确定在II期(图3F)，并且COAD临界期之前和之后的生存曲线存在显著差异(p = 0.00059，图3G)。相应地，COAD中临界期之后的样本生存时间比临界期之后少得多。 上述结果表明，基于网络弹性的临界点预测方法可以识别出癌症恶化前的临界期，并且这些关键期和预后分析紧密相关。
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user: 3. 主要方法
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user: 3.1. 预备知识
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user: 3.1.1. 交叉熵 交叉熵的概念源于信息论，它可以衡量观测样本相对于参照样本的混乱程度。假定有两个概率分布：参照样本的分布为Q， Q = { Q i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } ；观测样本的分布为P， P = { P i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n } ；那么观测样本与参照样本的交叉熵定义为 [ 20 ]： 图3. (A)识别小鼠肺部急性损伤的临界点 (B)识别肺腺癌(LUAD)的临界点 (C)肺腺癌临界期前后的生存曲线 (D)识别甲状腺癌(THCA)的临界点 (E)甲状腺癌临界期前后的生存曲线 (F)识别结肠癌(COAD)的临界点 (G)结肠癌临界期前后的生存曲线 (H) 识别胃腺癌(STAD)的临界点 (J) 胃腺癌临界期前后的生存曲线 H ( P ， Q ) = − ∑ i = 1 n P i × log Q i (1) 3.1.2.PLS (Partial Least Squares Regression) PLS的核心思想是用每个基因的表达向量做偏最小二乘的拟合((2)式)。 x i 表示标准化后的基因i的表达， ν 代表PLS的项数， t i r 是 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x i − 1 ， x i + 1 ， ⋯ ， x m 的线性组合 [ 7 ]。 x i = ∑ r = 1 v β i r t i ( r ) + e r r o r (2) 利用PLS计算基因间相互作用强度的算法步骤如下： 步骤1：令 l = 1 ， X ( 1 ) = [ x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x i − 1 ， x i + 1 ， ⋯ ， x m ] 步骤2：计算 t i ( l ) t i ( l ) = ∑ k ≠ i p c i k ( l ) X k ( l ) 其中， c i k l = X ( l ) T x i x i T X ( l ) X ( l ) T x i 步骤3 l = l + 1 ，迭代计算 X l ，如果 l ≪ v ，则返回步骤2 X l = X ( l − 1 ) − t i ( l − 1 ) [ t i ( l − 1 ) T t l − 1 ] − 1 t i ( l − 1 ) T X ( l − 1 ) 最后，基因i和基因k的相互作用强度可以用下面的PLS得分来估计： s ^ i k = ∑ l = 1 v β ^ i l c i k ( l ) + ∑ l = 1 v β ^ k l c k i ( l ) 2 记 s ^ i k 为PLS网络中基因i和基因k所连边的权，其中， β ^ i l = t i ( l ) T x i / t i ( l ) T t i ( l )
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user: 3.2. 理论基础 Baruch Barzel et al.研究了网络动力学中的普遍特征 [ 21 ]，发现生物网络中节点 的扰动对其邻域内节点的影响可以表示为： l ( i ) = ∑ j = 1 m A i j G i j T (3) 其中 A i j 表示网络的邻接矩阵， G i j 表示基因j的扰动对基因i的影响程度。 I ( i ) 表示节点i对其一阶邻居节点的影响力。 这里我们用基因j相对于基因i的混乱程度，即 H ( i ， j ) 来代替 G i j ((7)式)。 I ( i ) 较大，意味着节点i微小的变动会对其邻域内节点产生很大影响力；那么反过来，节点i对它邻域内其他节点的变动不敏感。因此 I ( i ) 可以看作是节点i维持其原有状态的能力。同时考虑到网络弹性由网络中各个节点刻画，我们将基因关联网络的弹性量化为： R E = ∑ i = 1 m | I ( i ) | (4)
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user: 3.3. 算法步骤
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user: 3.3.1. PLS网络构建 首先对基因表达数据Z-Score标准化，设置默认的PLS项数 ν = 3 ，然后根据3.1.2节的算法计算PLS得分得到基因间边的权。 考虑到基因之间的关联网络结构通常是稀疏的，也就是说，大部分的潜在联系实际上是不存在的 [ 6 ]，因此我们构建网络的方法是仅保留PLS得分较高的边( | s ^ i j | ≥ α )。具体做法是设置阈值参数 α ，参数 α 的确定方式是使得初始时间点的PLS网络中边数约为原始网络结构中的10% ((5)式)。 s i g n ( | A i j | ) ≈ m ( m − 1 ) × 10 % (5) 其中m为节点/基因个数， [ A i j ] 是PLS矩阵，它按照下面的分段函数来确定： A i j = { s ^ i j ， | s ^ i j | ≥ α 0 ， | s ^ i j | < α (6)
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user: 3.3.2. 计算两两基因的交叉熵 [ E i j ] ： m × N 的表达矩阵行为基因，列为样本 [ G i j ] ： m × m 的交叉熵矩阵 p i k ：样本k中基因i的概率 G i ， j = − ∑ k = 1 N p j k ∗ log p i k (7) p i k = 1 | s | ∑ j = 1 m E ( i ， k ) | P C C ( i ， j ) ∗ E ( j ， k ) | (8) s = ∑ i = 1 m ∑ j = 1 m P C C ( i ， j ) (9) P C C ( i ， j ) = ∑ i = 1 N ( x i − x ¯ ) ( y i − y ¯ ) ∑ i = 1 N ( x i − x ¯ ) 2 ∑ i = 1 N ( y i − y ¯ ) 2 (10)
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user: 3.3.3. 网络弹性测算 得到PLS矩阵和交叉熵矩阵后，按照(3)式和(4)式计算PLS网络的弹性。为了便于探测疾病恶性突变前的临界点，我们将得到的网络弹性指标取逆，得到不稳定性指标U，这样U的峰值将对应着我们预测出的临界点(图1C) U = 1 / R E (11)
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user: 4. 总结与展望 网络弹性是复杂网络的关键特征之一，如何量化网络弹性一直是一个备受关注的问题。许多研究者已经在这方面做过大量工作，然而，他们方法大多基于模型，并且仅适用于低维度的数据，对于高通量的基因数据并不适用。在本文中，我们提出了一种数据驱动的衡量基因关联网络弹性的方法，并根据网络弹性在疾病发展过程中的特性来识别前疾病状态。为验证算法的有效性，我们将算法应用于1个模拟数据集和5个真实数据集中。结果表明，基于网络弹性的临界点预测方法可以快速、有效地识别复杂疾病恶性突变前的临界状态。 相对于传统的比较基因表达差异区分正常状态与疾病状态的方法，我们的方法旨在于捕捉疾病发展过程中的动态信息，识别前疾病状态。该方法有下面几个优点。首先，它是一种无模型的方法，只依赖于数据驱动，所以它对于高通量基因组数据的适用范围更广。其次，由于我们在构建基因关联网络时只保留PLS得分较高的边，所以使用该方法计算简单高效，而且可以减弱其受噪声的影响。最后，我们的方法可以用来描述疾病发展过程中的网络结构差异，为从网络视角理解疾病的发生与演化提供了新的思路。
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user: 摘要 目前针对害虫诱杀防治的诱捕器具有结构简答，使用方便。但存在目标单一，环境适应性差，人工成本高，效率低等缺点。近年来，人工智能技术快速发展，识别和计数应用到了害虫防治领域，取得不错成果。本文梳理传统诱捕方式，分析目前昆虫识别和计数研究现状，对比其与传统诱捕方式优点，最后对其发展趋势进行展望。
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user: 1. 引言 我国是一个农业大国，在农业生产过程中不可避免地会遭受病虫害，尤其是害虫影响作物的产量。为了减少因害虫造成的经济损失，诱捕器是对虫情预测预报或害虫诱杀防治的一种重要工具 [ 1 ]。通过诱捕器尽可能地防治害虫，从而达到保护农作物，进而达到保护税收和城市资本生产的目的 [ 2 ]。 我国农业生产中的常见害虫多达860余种，其中危害严重的种类超过20种 [ 3 ]。如草地贪夜蛾也称秋黏虫，隶属于鳞翅目夜蛾科 [ 4 ]，近年来入侵我国部分地区。该虫适生区域广、迁飞能力强、繁殖能力高、为害程度深，防控难度大，作物受害后一般减产20%~30%，严重时造成绝收 [ 5 ]。 为了有效控制病虫害，许多学者通过光源、食物、引诱剂、颜色以及声音等原理设计诱捕器 [ 6 ]，从而实现害虫的捕捉，但是诱捕效果不是很好，如用光源诱捕，由于灯光过量，造成诱捕效果明显下降，越来越难以适应现状农业生产需求。因此，目前部分研究员通过计算机技术对害虫的识别与计数，进而虫情预测与诱捕。这样技术更加高效、智能。 诱捕器作为现代农业自动化、人性化、多功能化农业作物防治害虫中的重要组成部分，其担任着害虫监测、诱捕、捕杀的重要任务。其将会在现在、以至未来的农业田间害虫防治领域占据极为重要的地位，是其重要的组成部分。他不仅可以防治害虫，保障农产品生产质量，更可以减少人工成本。但是现阶段对于害虫防治方式单一，都是基于害虫物理和化学性质设计诱捕器，例如要么使用传统的诱捕器里加入专一诱捕剂进行诱捕，要么是使用现如今诱灯进行简单的诱杀。这样的工作方式首先是对害虫诱捕的效果并不明显，其次需要人力成本过高以及对害虫甄别和监测效果过差，无法达到高效率以及可以对害虫疏密程度进行甄别。
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user: 2. 传统诱捕方式 2.1. 趋光性与趋色性 “飞蛾扑火”指昆虫的趋光性现象，昆虫通过其视觉器官(复眼和单眼)中的感光细胞对光波产生感应而做出相应的趋向反应。昆虫趋光行为的程度取决于光源的属性(例如，波长和强度)和其他条件(如天气和昆虫的生理状况) [ 7 ]。根据昆虫的趋光性原理研究出的各种灯光器械捕获夜间活动的害虫，依次经历了普通灯光诱虫阶段、黑光灯诱虫阶段、高压汞灯诱虫阶段、频振式杀虫灯诱虫阶段 [ 8 ]。频振式太阳能杀虫灯诱集的害虫种类广泛，包括蔬菜类害虫，水稻害虫，棉花害虫，果树害虫等等。并且频振式杀虫灯杀虫效果明显，据试验，一般菜地，每盏灯每天可诱杀害虫1000只左右 [ 9 ]。但是利用昆虫光趋向的特性，不仅吸引的害虫，光照也可能会同时吸引益虫。因此需要根据环境条件与害虫特性进行适当的调整。 近年来，以昆虫视网膜电位测定技术为代表的视觉生态学技术发现了昆虫对色彩的趋性是通过其视觉器官对光波、色彩反射波等产生感应而做出的趋向反应 [ 10 ]。昆虫趋色性本质上是一种趋光性，颜色通过物体表面反射的光波，昆虫的复眼能够敏锐地感知，表现为对灯光正向吸引和负向驱避。害虫趋色性主要应用于粘虫色板诱集、有色材料驱虫及与其他技术复合诱集。例如将色彩与声波、食物、诱芯等技术复合制成诱捕器，以扩大和提高诱虫的范围和效果。研究发现通过多技术组合具有防害明显、安全环保、经济实惠等优点。 2.2. 趋化性 随着对昆虫种间、种内、害虫与作物等的相互作用关系的研究，发现某些植物释放的特异性化合物对昆虫有着吸引作用和昆虫的外分泌腺体分泌化学物质，能引起同种其他个体产生特定行为或生理反应。这样由化学物质刺激引起的反应，称之为趋化性。在害虫趋化性利用方面，研究员主要研究人工仿生合成性诱剂(昆虫性信息素)，从而产生许多诱捕器。由于昆虫性信息素是昆虫自身的产物，具有准确性高、安全性强、害虫不易产生抗体、绿色环保，对天敌无害等优点，有助于农业可持续发展。 昆虫信息素研究始于1932年，直到1959年德国科学家成功获得第一份性信息素天然产物。我国研究起步晚，但在人工合成性信息素与应用方面，已处于国际领先水平 [ 11 ]。此外昆虫信息素也广泛应用于虫情监测工作中，以设置悬挂时间，诱捕点位置，悬挂高度捕获害虫。常见的性诱剂诱捕器有三角型诱捕器、小蠹诱捕器、船型诱捕器等。
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user: 3. 新型诱捕方式 农业自动化是当今农业发展方向，作物保护作为农业领域的一个重要环节，诱捕虫害器具的自动化，智能化十分重要。传统虫情监测是利用昆虫趋光性、趋色性、趋光性进行诱捕。但是传统监测需要通过人工计数、鉴别虫害种类，难以满足现代农业发展的要求。高效智能诱捕方式开发显得非常重要。首先需要对害虫识别判断其所属类别，其次计数，最后通过统计汇总虫情疫情。近些年，随着人工智能快速发展，深度学习运用于病虫害识别、果实识别和计数、植物识别、土壤覆盖分类、杂草识别等 [ 12 ]。 董伟等 [ 13 ] 由于传统的害虫受到复杂田间背景，光照及害虫姿态等的影响，导致自动识别与检测计数方法准确率比较低。为实现在田间快速准确地对目标害虫进行自动识别和检测计数，分别提出了基于深度卷积神经网络的识别模型和检测计数模型。实验结果表明，该方法对于害虫的识别和检测计数是可行的，且达到了实际应用水平。 潘梅等 [ 14 ] 针对茶园害虫依靠人工识别方法存在效率低、需人工干预的局限，不利于茶叶植保过程中害虫的自动识别及精准施药的信息化、机械化的问题，提出采用机器视觉技术实现茶园害虫的智能识别。采用HSV空间的阈值分割、SIFT特征提取、SVM分类等算法实现茶园害虫智能识别系统，通过实验发现，可为茶叶植保过程中的自动、精准施药提供依据，促进农业机械向着智能化方向发展。 张博等 [ 15 ] 为了减少因作物害虫姿态多样性和尺度多样性导致其识别精度相对较低的问题，该文将空间金字塔池化与改进的YOLOv3深度卷积神经网络相结合，提出了一种基于空间金字塔池化的深度卷积神经网络农作物害虫种类识别算法；通过对采集到的实际场景下20类害虫进行识别测试，识别精度均值可达到88.07%。试验结果表明，能够有效地对作物害虫进行检测和种类识别。 王彤等 [ 16 ] 针对当前病虫害图像智能识别过程提取的局部特征主要突出图像细节，对图像中光照等外界环境干扰较为敏感，匹配精度低，提出一种基于卷积神经网络的农业害虫图像匹配点识别方法。实验结果表明，在视角发生改变的情况下，此方法的匹配比率与SURF方法、BRIEF方法没有很大的差异，而在季节改变与光照改变的情况下，此算法优于其他算法。 陈峰等 [ 17 ] 针对东北寒地玉米常见的害虫玉米黏虫、玉米螟、草地贪夜蛾、双斑玉萤叶甲等研究基于机器视觉和卷积神经网络的东北寒地玉米害虫识别方法，此方法研究具有很高的应用价值，在监测植物生长状态的同时，能够精准、及时、实时地智能识别玉米害虫，做好东北寒地玉米虫害预警及应对措施，降低作物种植生产风险、提升生产效率，对东北农业智能化、持续化、梯度化发展起到了非常重要的作用。 在虫情监测和害虫防范治理过程中，准确识别害虫是有效解决农业领域虫害问题的重要前提 [ 18 ]。依靠专家知识和人工经验进行虫情诊断的方式，判断效率低，主观性性较强，并且时效性极差，从而导致虫害疫情得不到及时防治。采用深度学习、计算机视觉等智能化技术手段可以大幅度排除由于技术员经验不足等主观原因引起错误和延误防治有效时间，以及提升害虫识别过程的效率、准确度，并节省人力，时间成本。
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user: 4. 发展趋势 鉴于昆虫识别与计数在害虫防控领域良好功能和广泛的推广前景，针对其使用过程中暴露的不足扬长避短．由于昆虫体格较小，在检测时容易识别不了，未来希望能在小目标检测上进行更多的尝试和研究，同时优化其载体诱捕器的结构，便于更好协同。在未来，我们应加快此技术应用，这样可以有效减少农药使用，维护我们的地球村。且我们可以使用在边境检疫中，可以有效实时监测外来入侵害虫，保护我国生态系统稳定性。
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user: 摘要 本文考虑了一类典型的具有分段非线性电阻和双频激励的蔡氏电路，研究了分段光滑动力系统中的混沌、分岔行为。若改变系统的激励参数，可产生不同的分岔和混沌现象。通过慢变周期的激励项作为分岔参数，探讨了快速子系统的分岔行为，同时讨论了系统在两个激励频率相同和不同且成整数比时的簇发现象，通过理论方法和数值模拟分析了折叠分岔和Hopf分岔及混沌下的非线性动力学行为。
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user: 1. 引言 著名的蔡氏电路 [ 1 ] 是由美籍华裔科学家蔡少棠教授在1983年提出，它是非线性电路中产生复杂动力学行为的常见混沌振荡电路 [ 2 ] [ 3 ]。在蔡氏电路中，通过改变其拓扑结构或参数，运用Matlab数值模拟 [ 4 ] 对电路系统中混沌行为进行研究，能够观察到系统存在混沌吸引子，从而产生分岔 [ 5 ]、单涡卷、双涡卷吸引子 [ 6 ] 等丰富的混沌现象。 蔡氏电路是以分段线性电阻为核心，在不同的参数组合下产生了极其丰富的分岔与混沌现象。此外，簇发振荡 [ 7 ] [ 8 ] 作为快慢动力系统的典型代表行为，在频率激励影响下有大幅度振荡和小幅度振荡，普遍存在于神经科学、物理实验 [ 9 ] 等领域。目前一些学者正在研究蔡氏电路的各种变形模式，通过改变原电路的非线性元件或添加新元件来研究混沌现象，如刘崇新等人研究一类对偶和负电容的蔡氏电路，Hartley等人研究用三次方模块代替原来的分段线性模块；但研究蔡氏电路在双频激励下的情况较少。 因此本文将针对一类含双频激励的变形蔡氏电路 [ 10 ] 的数学模型展开研究，从理论上分析不同参数下的动力学行为，并数值模拟分岔图、相图、时间序列图等讨论系统的混沌演化过程，以及这类非光滑系统 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 的不同尺度效应和簇发振荡现象，对于研究非光滑和多尺度因素下的双激励频率系统的复杂性及机理具有一定指导意义。
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user: 2. 蔡氏电路数学模型 本文考虑的这类变形蔡氏电路的数学模型如下： { x ′ 1 = a ( − x 1 + x 2 − f ( x 1 ) ) + α x ′ 2 = x 1 − x 2 + x 3 x ′ 3 = − b x 2 + β ，其中 f ( x 1 ) = { m x 1 + n ， x 1 < − x 0 c x 1 3 + d x 1 ， | x 1 | ≤ x 0 m x 1 − n ， x 1 > x 0 (1) 且 α = μ sin ω 1 t ， β = μ sin ω 2 t ， a ， b ， c ， d ， m ， n 为蔡氏电路无量纲化对应参数。
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user: 3. 平衡点和分岔分析 根据非线性电阻无量纲 f ( x 1 ) 方程的三种形式可将状态空间分为三个子空间，即： D 0 = { x 1 | | x 1 | ≤ x 0 } ， D + = { x 1 | x 1 > x 0 } ， D − = { x 1 | x 1 < − x 0 } (2) 不连续边界为 R ± = { x | x = ± x 0 ， x = ( x 1 ， x 2 ， x 3 ) ∈ R 3 } ，当激励频率满足 0 < ω 1 ≤ 1 ， 0 < ω 2 ≤ 1 时，可能出现两个时间尺度的快慢系统，因此相应的子系统 S 0 ， S + ， S − 控制该系统的非线性动力学行为。 我们知道，该系统行为由 D ± 和 D 0 三个区域控制，分岔参数 α   ， β 为慢变量。对于上述三维自治系统，平衡态由 d x 1 d t = 0 ，   d x 2 d t = 0 ，   d x 3 d t = 0 决定，存在三个平衡点 p ± 和 p 0 。 对于子系统 S + S − 和 S 0 ，其平衡点为 P + ( a β + α b + a b n a b ( m + 1 ) ， β b ， a m β − α b − a b n a b ( m + 1 ) ) ， P − ( a β + α b − a b n a b ( m + 1 ) ， β b ， a m β − α b + a b n a b ( m + 1 ) ) 和 P 0 ( x 0 ， β b ， − x 0 ) ，其中 x 0 满足： a [ ( 1 + d ) x 0 + c x 0 3 − β b ] − α = 0 ，这里 p + p − 和 p 0 处相应的雅克比矩阵为： J p + = J p − = ( − a ( m + 1 ) a 0 1 − 1 1 0 − b 0 ) ， J p 0 = ( − a − a d − 3 a c x 0 2 a 0 1 − 1 1 0 − b 0 ) (3) 平衡点 p ± 处的稳定性由特征方程确定，它的形式如下： | λ E − J p ± | = λ 3 + λ 2 ( a + a m + 1 ) + λ ( a m + b ) + a m b + a b = 0 (4) 假设 a > 0 ， b > 0 ， c > 0 ， m > 0 ， d < 0 时， ( a + a m + 1 ) ( a m + b ) − ( a m b + a b ) > 0 ，这表明 p ± 是稳定的双曲平衡点，即在两个子系统 S + 和 S − 中，没有与平衡点相关的分岔现象。 同理，平衡点 p 0 处的特征方程如下： | λ E − J p 0 | = λ 3 + λ 2 ( a + a d + 1 + 3 a c x 0 2 ) + λ ( a d + b + 3 a c x 0 2 ) + a b d + a b + 3 a b c x 0 2 = 0 (5) 由平衡点 p 0 处的折叠分岔知道，当 d ≤ − 1 时，若 a b d + a b + 3 a b c x 0 2 = 0 ，表明对于 α = − 3 a ( 1 + d ) 2 − 3 a ( 1 + d ) − c ( 1 + d ) 9 c − β b 可能发生折叠分岔，同时在每个分岔处存在一个零特征值，会导致系统出现跳跃行为，当 d = − 1 时，若 a + a d + 1 + 3 a c x 0 2 > 0 ， a b d + a b + 3 a b c x 0 2 > 0 且 ( a + a d + 1 + 3 a c x 0 2 ) ( a d + b + 3 a c x 0 2 ) − ( a b d + a b + 3 a b c x 0 2 ) = 0 可能发生hopf分岔。 我们采用Matlab软件对系统非线性微分方程组进行求解，积分步长取 h = 0.01 ，不妨令 β = 0 ，数值模拟x关于 α 的分岔图。设置参数如下： a = 2.75 ，   b = 3 ，   c = 0.5 ，   d = − 1.05 ，   m = 2 ，   n = 1.54 ，   x 0 = 0.75 (6) 数值结果表明：在不连续边界 R ± 处产生hopf分岔，此时 α = ± 0.27 出现极限环，然后出现C分岔， α = ± 0.05 ，出现超临界hopf分岔，进而到折叠分岔，如图1所示。
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user: 4. 双频激励的相空间吸引子 现对方程采用四阶Runge-Kutta法，初始值为 ( − 0.05 ， 0.01 ， 0.05 ) ，调节参数a得到不同特性相图，观察系统的运动状态。固定 μ = 0.45 ，   ω 1 = ω 2 = 0.0085 ，并保持其他参数不变，不妨令 a = 2.75 ，   a = 3.5 ，   a = 6.5 时数值模拟如下： 通过改变a的值，我们发现系统的混沌吸引子运动轨迹发生显著变化，如当 a = 2.75 时，有两个共存的混沌吸引子，即双涡卷吸引子，这从图2(a)~(c)的相轨迹看出，接着如图2(d)~(f)所示，当 a = 3.5 时双涡卷吸引子形态发生改变，轨线变得密集而随机，而当 a = 6.5 时双涡卷吸引子变为一个单独的混沌吸引子，轨线绕环运动；同理考虑参数b也能得到类似结果。当然，激励项的振幅和频率也紧密影响着系统的非线性动力学行为。 图1. x关于α的分岔图 图2. 关于x-y，x-z，y-z的相图，此时 a = 2.75 ， a = 3.5 ， a = 6.5
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user: 5. 双频激励的簇发现象 当系统方程中激励项的频率远小于固有频率时，存在不同的时间尺度，且不同的分岔行为会影响系统的静止态和激发态，两者相互发生转换，从而导致不同行为的簇发振荡现象。在簇发振荡行为中静止态用QS表示，激发态用SP表示。 5.1. 两个激励频率相同时的簇发振荡 设置参数 ω 1 = ω 2 = 0.0085 ，且 μ 0 = a [ − ( 1 + d ) x 0 − c x 0 3 + β b ] ，当 μ = 0.35 ，   μ = 0.45 ，   μ = 0.65 时的时间序列图。 图3. 关于x-t，y-t的时间序列图，此时 μ = 0.35 ，   μ = 0.45 ，   μ = 0.65 如图3所示，系统表现为关于原点对称的周期振荡，此时簇发振荡存在着两种不同的阶段，一是相对平缓状态，对应于静止态，二是相对剧烈的大幅振荡状态，对应于激发态。 我们可以发现，随激励振幅的增大，吸引子产生复杂的簇发振荡。如图3(a)、(b)所示，当 μ = 0.35 时，系统出现一组对称的簇发振荡，非光滑hopf分岔包含激发态的吸引子；当 μ > μ 0 时，如图3(c)、(d)所示，当 μ = 0.45 时，系统将分成两个不对称的激发态，SP分成SP 1 和SP 2 两个阶段，当 μ > μ 1 时，如图3(e)、(f)所示，当 μ = 0.65 时，可观测到系统吸引子在静止态和激发态之间相互转换，呈现出快变振荡和慢变振荡交替进行的簇发现象。 5.2. 两个激励频率不同时的簇发振荡 我们考虑系统的两个激励频率的关系为 ω 2 = n ω 1 ，这里 n ∈ Z + ，不改变初始条件并固定其他参数不变，选定 μ = 0.45 ，作出系统相图、时间序列图来分析系统非线性动力学行为。 设置三组参数 ω 1 = 0.004 ，   ω 2 = 0.008 ， ω 1 = 0.03 ，   ω 2 = 0.06 ， ω 1 = 0.1 ，   ω 2 = 0.2 进行数值模拟。 图4. 系统相图和时间序列图，此时 ω 1 = 0.008 ， ω 2 = 0.004 ， ω 1 = 0.03 ， ω 2 = 0.06 ， ω 1 = 0.1 ， ω 2 = 0.2 如图4当两个不同的激励频率成整数比改变时，系统吸引子轨迹呈现复杂的运动形态，即在每个周期内出现两个不对称的簇发振荡状态，从小幅度振荡跃迁到大幅度振荡。如当 ω 1 = 0.008 ，   ω 2 = 0.004 时，图4(a)、(b)反映的是系统的双涡卷吸引子相图，这不同于之前的混沌吸引子状态，从(c)、(d)中发现系统由较小幅度的簇发振荡过渡到相对平缓的静止态，然后跃迁到大幅度的剧烈振荡。当 ω 1 = 0.03 ，   ω 2 = 0.06 时，如图(e)、(f)激发态吸引子会出现分裂，两者振荡频率明显。随激励频率的增大，同样可呈现出快慢交替进行的簇发现象。
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user: 6. 结论 蔡氏电路有着丰富复杂的混沌动力学特征，本文从理论分析与数值模拟两方面研究这类变形蔡氏电路的分岔、混沌和簇发现象。利用系统平衡点处的Jacobi矩阵，定性分析系统的分岔行为，以及不同参数下的混沌现象，同时数值模拟验证了簇发振荡过程中出现的双涡卷混沌吸引子。研究结果表明在相同的混沌行为下，数值模拟与理论分析结论吻合，从图像上能准确地观察到混沌吸引子的行为特征。
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user: 摘要 近年来美国对我国科技行业的不断打压、特别是2020年中国成功地控制住新冠疫情的事实告诉我们：面对人类前所未知的病毒，只有科学发展和技术创新才是人类同疾病较量的锐利武器。与此同时也启示我们：必须将科技自立自强作为国家发展战略支撑，加快补齐科技领域的短板弱项，特别是加快教育创新，才能为早日实现中华民族伟大复兴提供有力支撑。
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user: 1. 高度重视“科技自立自强作为国家发展战略支撑”的重要性 《国民经济和社会发展第十四个五年规划》中明确指出：“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，把科技自立自强作为国家发展战略支撑。” [ 1 ] 这是中国制定国民经济五年规划史上第一次把创新和科技摆在各项规划任务的首位，进行专章部署，也是中国共产党在中国历经百年未有之大变局的当下做出立足当前、着眼长远的战略布局。 1) 是决胜全面建成小康社会的需要 决胜全面建成小康社会是在推进中国现代化进程中集经济、政治、文化、社会、生态于一体共同发展的、具有重大意义的总体目标。虽然当前决胜全面建成小康社会已取得不少巨大成就，但我国发展环境仍面临深刻复杂变化，在新冠肺炎疫情的影响下，国际环境愈加错综复杂，国内改革发展任务也异常繁重。这就对我国的科技创新能力提出了更高要求：必须为开启全面建设社会主义现代化国家新征程奠定坚实基础。只有坚持科技自立自强，抓住新一轮产业革命和科技革命的机会，才能应对他国恶意技术封锁和打压的难题，掌握国际竞争的话语权；才能提升产业链供应链现代化水平，形成需求和供给的动态平衡，推动经济发展内生动力；才能发展新兴产业链和创新链，加快发展现代服务业，以创新驱动促进新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展，缓解发展不平衡不充分问题；才能大幅增加公共科技供给，聚焦重大民生问题如：疾病防控、放心食品、药品安全、基础设施、人口老龄化等，以创新创建更加安全高效高质的公共服务体系，让人民更好地生活；才能以绿色技术创新推动绿色低碳发展，提高资源利用效率，让清洁能源高效利用，改善生态环境，促进人与自然和谐共生；才能实施文化产业数字化战略，推进媒体全方位融合，提升公共文化服务水平，健全现代文化产业体系，完善媒体国际传播工程，讲好中国自己的故事，提高国家文化软实力。科技创新体现在经济、政治、文化、社会和环境建设的方方面面，科技自立自强对决胜全面建设小康社会有独特而又重大的作用，是我国在危急中育先机、于变局中开先局的重大举措。 2) 是推动中国经济高质量发展的需要 党的十九大报告指出：“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。” [ 2 ] 经济由高速发展转为高质量发展，对科技创新提出了更高要求。坚持科技创新，不仅可以提高劳动生产率，也能解放劳动生产力，提高经济发展的整体效率与效益。坚持科技创新，可以转变传统生产方式，以“绿色”变革找到新型生产方式来代替传统生产方式，提高资源利用效率。坚持科技创新，用新技术新服务优化产品升级，提高产品在国际市场的核心竞争力。坚持科技创新，实现产业升级，走可持续发展道路，缓解生态环境与经济发展间的矛盾。坚持科技创新，克服关键核心技术难题，以技改延伸产业链条，优化产品结构，推动产业向中高端迈进。疫情期间新经济领域的技术创新、业态创新和模式创新，就为我国指明了个人生活消费方式线上化、企业组织生产方式智能化、政府城市治理方式数字化三大未来发展方向，在创新科技的辅助下，新经济三大未来发展方向将会加快形成一批新经济增长点。相信坚持科技创新、实现科技自立自强一定是建设现代化经济体系，推动质量变革、效率变革、动力变革的强大支撑。 3) 是构建中国经济新发展格局的需要 受疫情严重冲击，多国经济出现“暂停”。一些国家为实现经济复苏做出制造业本土化的决定，还有一些国家为保持自己国际地位刻意打压别国进出口，这些行为均对全球产业链供应链产生了不良影响。为此习近平在经济社会领域专家座谈会上专门强调：“要推动形成以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进的新发展格局。” [ 3 ] 推动国内大循环的关键，是以新供给创造国内新需求。创建新供给的根本在于，坚持供给侧结构性改革这一主线，强化自主创新能力，推进知识创新和技术创新，增强原始创新、集成创新能力，推动产品创新、产业创新、业态创新，提高供给体系的质量和水平，不依赖进出口也能全面促进消费。随着外部环境变化以及随我国发展导致要素禀赋的变化，市场和资源两头在外的国际大循环动能明显减弱，因此要培育产业国际竞争新优势，提升我国产业创新能力，加大传统产业技术改造力度，着力提升产业链质量和效率。加快实现科技自立自强进程，瞄准国际同行标杆，克服关键核心技术难题，全面提升产品技术、工艺装备、节能环保等水平，实现重点领域向中高端的群体性突破，提升产品国际竞争力，推动国内国际双循环。需求牵引供给，供给影响需求。总之在疫情之下，广大人民群众“非接触”的需求塑造了新兴产业“非触经济”。复工后数亿人在钉钉上协同办公、腾讯会议扩容数十万主机、在线教育用户激增、智能快递柜和取餐柜制造商大大受益、房企车企试水线上VR服务减少人力成本等等。而这些疫情后出现的新经济新产业的背后正是体现了科技的强大支撑力量。创建经济新发展格局的确需要坚持科技创新，以新产品、新产业孕育新动能，为创建经济新发展格局赋新能。 4) 是实现人民更加美好生活的需要 党的十九大报告指出，我国社会矛盾已从人民日益增长的物质文化需要与落后的社会生产之间的矛盾转为了“人民日益增长的美好生活需要与不平衡不充分的发展之间的矛盾” [ 4 ]。这就是说，随着人民生活水平的不断提高，人民群众的需要呈现出多样化、多层次、多方面的特点，期盼有更好的教育、更稳定的工作、更满意的收入，更可靠的社会保障、更高水平的医疗卫生服务、更舒适的居住条件、更优美的环境、更丰富的精神文化生活。而为了满足人民群众的这些需要，就必须要坚持科技创新、实现科技自立自强，推进更多涉及民生领域的新成果。生命健康安全是人民美好生活的根本需求之一，抗击疫情的过程中，是科技力量给人民生命安全与病魔间筑起了一道高墙。与非典时期相比，我国在面对新冠时的防控能力大大提升，许多“黑科技”带来了前所未有的帮助。如大数据技术在搜寻和定位感染者和密切接触者方面发挥了巨大作用，可以更好地发现传染源和控制传染源。又如利用“大数据 + 网格化”的方法可以根据各地不同情况研判疫情，能因地制宜更好地指导不同地区有序推进复工复产。再如各种机器人的应用大幅减轻医护人员在污染区和隔离区的作业强度、危险程度，还能缓解防护服、口罩等重要物资的紧缺程度，并且避免了人员接触，升级疫情防控。新冠疫情让我们更清楚地看到了科技的重要作用，人民可以在新技术的支撑下过上幸福美好的生活。 5) 是控制重大传染性疾病的需要 2020年受新冠肺炎疫情冲击，全球人民生命安全受到了严重的威胁。中国作为全世界第一个爆发疫情且能够迅速控制疫情的国家，科技在这场抗疫中发挥了不容小觑的作用。在这场疫情中，危难倒逼我们创新，广大科技工作者为统筹推进疫情防控和经济社会发展做出了重大贡献，病毒溯源、检测诊断、疫情监测分析、疫苗研发等生物医疗领域的技术彰显了巨大的能量；5G信息通讯、物联网、人工智能、云计算等技术提供了强大的疫情防控支撑。新冠疫情事件告诉我们，面对人类前所未知的病毒，科学发展和技术创新才是人类同疾病较量的锐利武器。在科技抗疫的过程中，从健康绿码的诞生到“火神山”、“雷神山”的拔地而起；从新药物、检测试剂的研发，到中国瑰宝中医药展现出神奇疗效；从破解病毒基因序列到新冠疫苗的成功面世，通通离不开科技的助力。这些都说明，在“重大传染性疾病”之类的“非传统安全威胁持续蔓延”的情况下，只有大力量发展科技，才能解决“人类面临着许多共同挑战” [ 5 ] 的这一世界性难题。
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user: 2. 深刻理解“科技自立自强作为国家发展战略支撑”的内涵 从上世纪五六十年代中国提出“四个现代化”起，到“十四五”规划提出全面建设社会主义现代化强国，科学技术现代化从来都是我国实现现代化的重要内容。特别是党的十九大报告提出的由于“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”，所以必须“加快建设创新型国家”， [ 6 ] 更是指出了“科技自立自强作为国家发展战略支撑”的深刻内涵。 1) 科技自立自强的目的是增强综合国力 综合国力，即一个国家所具有的能够有效维护和实现自身利益的各种力量的总和。在人类社会综合国力竞争的历史发展中，综合国力诸多构成要素的核心成分经历了从暴力向物质实力进而向科技实力的转变过程。而在当今世界，科技在综合国力竞争中发挥着举足轻重的作用。 1988年9月5日邓小平会见当时的捷克斯洛伐克总统胡萨克时说：“马克思说过，科学技术是生产力，事实证明这话讲得很对。依我看，科学技术是第一生产力。” [ 7 ] 邓小平还认为抓紧科技的同时还必须抓教育。教育是一切的基础，是根本，是任何学科的理论来源，是科学技术的原动力。在继承和发展邓小平重视科教事业的思想基础上，江泽民于1995年提出了科教兴国战略，他认为要全面落实科学技术是第一生产力的思想，坚持教育为本，把科技和教育摆在经济、社会发展的重要位置。进入21新世纪，以经济为基础、科技为先导的综合国力竞争日趋激烈，人才资源成为关系国家竞争力强弱的战略性资源，胡锦涛于2002年在科教兴国战略的基础上首次提出了人才强国战略，他认为人才问题是关系党和国家事业发展的关键问题，是应对日益激烈的国际竞争的必然要求，除了要加强科技创新，还得重视教育，为我国全面建设小康社会培养一批拥有国际水平的创新型人才。 党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央更加深刻地认识到，科技创新是国家综合国力的重要组成部分，也是推动经济社会进步发展的重要环节。当今全球化趋势势不可挡，西方国家“去全球化”的实质其实是对中国技术的封锁。一些西方大国刻意阻碍中国接触一些最核心的、最顶尖的、最先进的技术，试图用他们掌握的核心技术“卡”我们的技术薄弱环节。因此更是对科技创新、人才创新进行了全局谋划和系统部署，并提出了一系列科技创新重大论断，其重视程度之高前所未有。 2) 科技自立自强的源头是科技创新 “纵观人类发展历史，创新始终是一个国家、一个民族发展的重要力量，也始终是推动人类社会进步的重要力量。” [ 8 ] 我国已经成为具有重要影响力的科技大国，但同国际先进水平相比仍有明显差距。华为“断供”、中兴被罚的惨痛教训已经给我们敲了一个警钟，我们必须清醒地认识到，关键核心技术是要不来、买不来、讨不来的，我国目前在重大核心领域离科技自立自强还有一定距离。如航天发动机、高性能锂离子电池、智能系统操作、高端机床制造等领域我国仍面临很多“卡脖子”的技术问题，究其根本原因是基础理论研究跟不上，源头和底层的东西没有搞清楚。因此要持之以恒加强基础研究，基础研究做扎实了，才能明白破解核心技术的关键点在哪，才可以在重要科技领域突破瓶颈，实现科技自立自强，改变受制于人的局面。想要做好基础研究首先要培养好奇心，科学家探究自然奥秘的出发点往往是出于好奇心驱使，好奇心是探究事物发展规律的有效动力。其次，要明确基础研究方向和目标，通过重大科技问题带动，在重大应用研究中抽象出理论问题而探索规律，使基础研究和应用研究相互促进。同时要创造有利于基础研究的良好科研生态，建立健全科学评价体系、激励机制，鼓励广大科研人员解放思想、大胆创新，潜心搞好基础研究，突破关键共性技术、前沿引领技术，实现更高质量、更高效率的科技创新。夯实科技基础，自主从源头坚持创新，提出更多原创性理论，抓住在前沿科学领域站稳脚跟的先机，实现科技自立自强，为建设科技强国、质量强国提供有力支撑。 3) 科技自立自强的途径是人才培养 在当今世界，经济越来越呈现出人才化的态势，人才的多少越来越成为经济发展的决定性因素，人才素质的高低越来越成为国际综合国力竞争的决定性因素，越来越成为一个国家、一个民族兴旺发达的决定性因素。特别是在这次控制新冠疫情的斗争中，正是因为我国拥有一批在生物、医疗、化学、物联网、大数据、人工智能等领域的高精尖人才，中国科技工作者才能仅用3天时间就能找出新型冠状病毒的全基因组序列，能仅用7天时间就找到病毒元凶；中国建筑工人用9天时间就快速建成火神山医院，用10多天能火速搭建雷神山医院和16 座方舱医院；中国在疫情全世界爆发后可以做到以最快速度控制好疫情的程度，中国新冠疫情的治愈率才可以达到91.81%全世界第一的水平，由此可见，一个国家的健康发展必须依靠大量的科技人才。 当前疫情反扑严重，第二波疫情再次来袭，世卫组织于2021年1月6日称全球已有41个国家和地区出现了感染在英国发现的变异新冠病毒的病例。面对如此严峻的形势，中国必须按照“创新之道，唯在得人。得人之要，必广其途以储之” [ 9 ] 的方针，更加重视各领域创新型人才的培养，更加重视和加大人才储备的力度，以应对在实现社会主义现代化征程中，可能会出现的、越来越多的、越来越复杂的挑战。 4) 人才培养的唯一方法就是加强教育 教育是造就人才及其人的全面发展的唯一方法。之所以如此，根本原因就在于一个完整的教育过程，实质上就是将人类创造的先进科技成果转化为个体驾驭外部世界、并对个人才能的实际发展起推动作用的过程。而“个人的全面发展，只有到了外部世界对个人才能的实际发展所起的推动作用为个人本身所驾驭的时候，才不再是理想、职责等等” [ 10 ]。这里所说的“外部世界对个人才能的实际发展所起的推动作用”，在某种方面来说，就是指人类创造出来的、越来越成为人类发展决定性条件的先进科技成果的作用。可以说，对于人类社会的发展、人的全面发展而言，教育归根到底是作为一种方法存在的，是对包括先进科技的发展在内的一切促进人类社会发展的现实条件的运用；离开教育活动，一切促进人类社会发展的现实条件都无法产生促进人类社会发展的作用。所以教育这颗“人生的扣子从一开始就要扣好” [ 11 ]。 由于新时代科教兴国战略的目标之一是建设世界教育强国，因为“教育强则国家强” [ 12 ]。所以： 首先，发展高等教育。高等教育是一个国家发展水平和发展潜力的重要标志，所以必须要大力发展高等教育，要培养大学生创新意识和创新能力，加强数学、物理、化学、生物等基础学科建设，鼓励具备条件的高校积极设置基础研究、交叉学科相关学科专业，加强基础学科拔尖学生培养，在数理化生等学科建设一批基地，吸引最优秀的学生投身基础研究。 其次，巩固基础教育。基础教育在国民教育体系中处于基础性、先导性地位，是提高民族素质的奠基工程，必须要把握好基础教育的定位，要办好学前教育，努力完成基本普及九年制义务教育和基本扫除青壮年文盲工作，逐步缩小区域、城乡、校际差距。 再次，重视职业教育。职业教育是大国工匠的摇篮，要加快现代职业教育体系建设，巩固提高中等职业教育发展水平，深化产教融合与校企合作，让社会劳动力加强技能培训，为产业结构优化提供更多高级技工。与此同时，还要办好继续教育，拓宽学习渠道，建设学习型社会，让专业技术人员提高创造力和专业技术水平。重视在线教育的优势，创新在线教育模式，完善终身学习的体系。 总而言之，由于“谁拥有了一流创新人才、拥有了一流科学家，谁就能在科技创新中占据优势” [ 13 ]。所以，坚决贯彻并大力实施以培养人才为核心的教育方针，既是“科技自立自强”的方向，又是“科技自立自强作为国家发展战略支撑”的重要前提。