互连网络的m层二进制图模型

超立方体、交叉立方体、Mbius立方体以及折叠立方体等都是著名的互连网络。它们有一个共同的弱点:其结点度随着网络规模(结点数)的增大而增大。这意味着依此互连网络设计出的超级计算机的扩展性很差。能否构建出既能保持它们已有特性又能使结点度固定的互连网络呢？现提出互连网络的m层二进制图模型,并依此模型设计了分别由超立方体、交叉立方体、Mbius立方体以及折叠立方体等生成的m层超立方体、m层交叉立方体、m层Mbius立方体以及m层折叠立方体。特别地,m层超立方体有一个特点:结点度可以不随网络规模的增大而增大,而且具有超立方体的特性。另外,还提出了由已知图生成m层图的概念。     

关于互连网络群论模型的一簇猜想

连通图生成的Cayley图是作为互连网络的群论模型提出来的概念。猜想:设G=(V,E)是具有顶点集{1,2,…,n}(n>2)和m条边的连通图。如果m=2r,则由G生成的Cayley图是边不交的k(0≤k≤r)个Hamilton图和m－2k个完美对集的并;如果m=2r+1,则由G生成的Cayley图是边不交的k(0≤k≤r)个Hamilton图和m－2k个完美对集的并。特别地,对于k=r和星网络,这个猜想的特殊情形是1998年由师海忠提出来的。     

作物病虫害遥感监测与预测研究进展

作物病虫害作为严重的生物灾害已危及到世界农业生产和粮食安全,病虫害对我国粮食生产造成的损失日益加剧,植保部门目前使用的测报和防控方式无法满足大范围的精准、高效、绿色科学防控需求.因此,建立基于遥感手段的高效、无损的大面积病虫害监测预测方法,将提升我国大面积作物病虫害的监测和测报精度与防控水平,有利于减少农药施用,对保障国家粮食和食品安全,实现农业可持续发展具有重要战略意义.近年来出现的多种形式的作物病虫害遥感监测方法和技术手段为病虫害的有效防治和管理提供了重要支撑,通过对相关技术方法进行综述,本文从多尺度下的作物病虫害遥感监测与预测机理、监测方法、预测预报方法、典型模型与应用等方面阐述了作物病虫害遥感监测和预测预报研究进展,并探讨了作物病虫害遥感监测当前面临的挑战以及未来发展趋势,建议通过建立全国尺度的作物病虫害遥感监测预测系统,构建作物病虫害绿色智能防控体系,实现病虫害大面积、快速的监测、预测预报和精准、高效、绿色科学防控.     

自然语言是正则语言

自然语言由字母集、单词集、句子集、段落集和文章集5部分组成,而且,字母集包含于单词集,单词集包含于句子集,句子集包含于段落集,段落集包含于文章集。在此观点下,自然语言是正则语言。引入了字母空图和字母空图语言等10个概念。作为特例,英语由英语字母集、英语单词集、英语句子集、英语段落集和英语文章集5部分构成。在此观点下,英语是正则语言。引入了英语字母空图和英语字母空图语言等10个概念。汉语由汉字集、汉语词汇集、汉语句子集、汉语段落集和汉语文章集5部分构成。在此观点下,汉语是正则语言。引入了汉字空图和汉字空图语言等10个概念。这为计算机自然语言处理打开了一扇新的大门,开辟了语言学新的研究领域。