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中国科学院西双版纳热带植物园4篇论文获评2023年度云南省优秀博士、硕士学位论文
版纳植物园 云南省 论文
2024/5/10
中国科大纳米科学技术学院硕士生在《科学》上以第一作者发表论文(图)
纳米 铁电聚合 薄膜
2024/6/15
2023年8月4日,中国科大纳米科学技术学院(以下简称纳米学院)2020级硕士研究生高亮在国际学术刊物《科学》上以第一作者发表了题为“Intrinsically elastic polymer ferroelectric by precise slight cross-linking”的研究论文。中国科大为该成果参与完成单位。
北京大学数学科学学院计划于2023年7月举办全国优秀大学生暑期夏令营(大数据专业硕士)活动。该夏令营旨在增进国内高校优秀大学生对北京大学大数据专业硕士项目的了解和认识,加强与数学科学学院的沟通和交流。请有意参加夏令营的同学仔细阅读以下通知,并按照通知要求完成报名和材料提交事宜。
2022年7月11日上午,陕西师范大学地理科学与旅游学院2021级全日制地理教育硕士中期考核暨开题报告答辩会线上举行。全日制教育硕士共33位研究生参加了答辩会。考核小组由岳大鹏教授、查小春教授、殷淑燕教授等15位专家组成。
近日,广西大学物理科学与工程技术学院硕士研究生原浩瑜与导师吕候军教授课题组的关于GRB 201221D的研究工作以“Probing the Progenitor of High-z Short-duration GRB 201221D and its Possible Bulk Acceleration in Prompt Emission”为题发表在期刊《Research in Ast...
近日,广西大学物理科学与工程技术学院硕士生黄俊翔和导师吕候军教授课题组的关于新生磁星的引力波的研究工作,以“Gravitational-wave evolution of newborn magnetars with different deformed structures”为题发表在国际权威期刊《物理评论D》(Physical Review D)上(Nature index期刊)。
近日,广西大学物理科学与工程技术学院硕士生连纪顺、广西大学物理科学与工程技术学院专任教师王善钦博士与合作者构成的团队在伽玛暴-超新星成协的研究方面获得进展,相关论文[1]以“Modeling the Multi-band Light Curves of the Afterglows of Three Gamma-Ray Bursts and Their Associated Supernovae”...
近日,广西大学物理科学与工程技术学院硕士生李国鹏研究致密双星并合起源的工作,论文以“Time-dependent Stellar-mass Binary Black Hole Mergers in AGN Disks:Mass Distribution of Hierarchical Mergers”为题被《Physical Review D》杂志接收发表。
近日,广西大学物理科学与工程技术学院硕士研究生张星福在利用河外伽马射线背景限制暗物质模型方面展开了科研工作,该研究论文以“Constraints on ultracompact minihalos from the extragalactic gamma-ray background observation”为题发表在国际权威期刊《物理评论D》(Physical Review D)上。
近日,广西大学物理科学与工程技术学院硕士生李京谣、广西大学物理科学与工程技术学院专任教师王善钦博士与合作者构成的团队在系统搜寻超新星尘埃方面获得进展,相关论文[1]以“Using the Optical--NIR Spectral Energy Distributions To Search for the Evidence of Dust Formation of 66 Supernovae”为...
广西大学物理科学与工程技术学院硕士研究生张俐娜等人在力梯度辛算法研究取得进展
力梯度辛算法 优化算法 动力学
2021/11/24
张俐娜(硕士生)与导师伍歆教授(通信作者)、梁恩维教授合作在力梯度辛算法研究方面取得进展。辛算法作为专门为哈密顿动力学系统设计的一种数值方法。它既保留了辛结构,又让能量误差不会发生长期变化,是研究长期动态演化的理想工具。针对坐标与动量不可分离的较复杂哈密顿系统,本文对辛算法中的力梯度算子进行了一个推广与应用,为坐标与动量不可分离的较复杂哈密顿系统提供了更省时间并且结果可靠的算法。利用优化算法,分析...
Kerr 黑洞带有旋转角动量,在外加电磁场的共同作用下,黑洞就会开始吸积电荷,称为感应电荷。感应电荷很小,不会对黑洞周围的时空产生明显改变,但会影响带电试验粒子的运动轨道。研究小组研究在不同情况下黑洞附近的试验粒子的运动情况。试验粒子在Kerr 黑洞附近的运动方程高度非线性,一般无法得到分析解。为了解决这一困局,我们构造的新算法,在保持高精度的同时具有较好的稳定性,研究克尔黑洞附近的轨道动力学性质...
日前,首都师范大学生命科学学院遗传多样性与进化团队,提出了一种基于深度学习卷积神经网络的物种识别新方法,构建了一种新的深度学习网络模型(MMNet),首次实现了将形态学和分子数据自动化整合用于物种鉴定。该模型在具有广泛代表性的实际数据中进行集中测试,结果表明所提出的MMNet新方法显著优于常用的利用单一数据的方法。其中,甲虫数据集的识别准确率为98.1%、蝴蝶数据集的识别准确率为98.8%、鱼类数...