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初期灭火技术的改进思路: dfedhw 2020-5-30 18:51; 技术总在不断向前发展，面对咄咄逼人的火势，灭火技术领域也在相应的完善进化之中。 1. 迫切需要提升单兵“作战”能力当火灾意外发生，第一现场的人数不会太多（一般1～3人），如果单兵“作战”能力偏弱，要么几个“回合”打下来便节节败退，要么干脆放弃去寻求增援，于是将失去宝贵的“先机”。单兵作战能力的增强还有助于提振“士气”，不致轻言放弃，一战即溃。 2. 灭火剂的物理形态决定灭火效率液态或气态的灭火剂必须要借助管道或容器，也需要动力，同时还会受到地形环境的“阻碍”，等到这一套复杂的操作下来，时机可能已消失殆尽，流体类灭火剂还会牵涉到一系列繁琐的日常存储问题，进而影响到实战中的可靠性。抛投固态灭火剂的方式灵活可靠，并可显著提升效率，不失为可开辟的另一条“蹊径”。正如“枪械的发展史其实就是弹药的发展史”，灭火剂类型的选取也同样主导着灭火器具设施的发展变形，并从此决定了整个灭火体系效能的上限。 3. 灭火过程中要实现“步步为营” 已经施放出去的灭火剂必须“粘附”或“占据”燃烧物某一小块面积，以确保该处燃烧不再继续，实际中则会出现如水分蒸发、泡沫滑落、干粉散失、气体逸失，一旦灭火剂流失于燃烧体系之外，可燃物表面重新暴露，全面复燃则可能导致前功尽弃。 4. 灭火剂成本决定推广普及率以及灭火效率灭火从来就无法以少胜多，只能是以多胜少，如果缺少廉价易得、大量预备、易于存储、安全环保且便于输送的灭火剂，在意外火灾（无从预知时间地点）面前就永远发挥不出数量优势，故而经常面临“杯水车薪”的窘境。 5. 对使用者专业度的要求应降低如果对灭火设施操作技能要求过高，就会把大多数人排除在“作战序列”之外，然而现实中首先“遭遇”火灾的往往都是经验不足的一般民众，为了解决这一矛盾，为了确保普通人也能随时投入战斗，只有倒逼降低产品技术的使用“门槛”，直至对使用者的专业度要求降为0。缺乏现场群众的全面深度参与，导致初期灭火不力，小火将大概率演变成灾。 6. 用户永远没有“错” 如果说灭火剂没配够，那不是用户的错，而是因为产品不够廉价；如果说灭火设施操作不熟练，那也不是用户的错，而是因为操作程序过于复杂；如果说灭火设施保养不到位，依然不是用户的错，而是产品做不到完全免维护；如果说用户责任心不强导致自动灭火装置未及时启用，仍旧不是用户的错，而是因为产品无法实现真正的全自动。总之，产品使用效果达不到预想，从来都不是用户的问题，只能是产品“先天不足”，仍存有改进空间；技术是实现需求的手段，如果需求得不到较好地满足，只能说明技术还不行。从专业角度设计出的初期灭火产品，未必是用户真正想要的，也未必是用户真正觉得好用的，于是更难以遵照标准的流程去执行，需求（低频）-用户-场景-科技-商业-习惯，众多元素交织在一起，促使产品不断升级换代。唯有抛开对传统产品使用的固有认知，不再纠结于以往的人为失误，情形才会得到改观，因为在原有设施的使用基础上，无论怎样“纠偏”，相同类似的“错误”只会一犯再犯，灭火问题仍是无解。蝈蝈创新随笔：做好创新工作的三个要点蝈蝈创新随笔：成败对错，皆在场景刘润：为什么顶尖高手，都有窄门思维？化工工艺安全：灭火措施及灭火剂新娱乐快车：各种灭火剂分类及适用范围自由兵FreeSoldier:从最早的火门枪到现在的轻武器; 1610 次阅读|0 个评论

形态和分子数据在系统发育中的应用: 热度 1 XX549137457 2019-8-15 21:48; 形态和分子数据在系统发育中的应用从达尔文的物种起源开始，生物学家已经开始利用表型特征对物种的进化进行了初步的探究，开始有了进化树和系统发育学的概念。在随后的一个世纪，生物学家普遍运用表型特征，特别是利用形态学特征构建物种的系统发育关系。支序分类学理念的出现，生物学家更加注重表型特征对系统发育树构建的作用。然而随着科学技术的发展，从二十世纪六十年代开始，分子数据逐步被运用起来（染色体，氨基酸，核苷酸等）。特别是近几十年来，测序技术的飞速发展，从 1977 年 Sanger 测序到 2005 年二代测序仪的出现，仅仅用了不到 30 年的时间。分子数据信息可以说是呈现爆炸式增长。系统发育研究的载体从单个小片段，到线粒体基因组到转录组，现在已经进入到系统基因组学时代。与此同时，表型数据的挖掘也在不断提升，包括电镜、断层扫描技术，表型领域的 “ 二代技术 ” 所产生的数据信息也在不断增加 (Garcia et al., 2017) ，但与分子数据获得信息仍然无法相比。一部分人认为表型特征信息在系统进化中的地位逐渐降低，但传统分类学家认为表型信息在系统发育进化中起着不可替代的作用。首先，可以通过形态特征的变化来追踪相应的分子变化，即表型和基因型的联系。其次，灭绝物种是分子数据获取中无法跨越的鸿沟。化石证据形的态特征，在生物的进化过程中曾扮演着重要的角色。对于一些化石物种，在物种进化中位置，只能通过形态学数据来界定，进而对时间节点进行校订。没有形态学信息，就永远不能推论物种的进化史。当依赖大数据进行建树的同时，形态学特征应该作为一个检验其正确与否的参照。所有依据分子数据构建的物种树都是基于现生物种，即便所使用的模型再精确，使用何种推论方法，始终无法正确的推断物种的进化历史。形态证据，尤其是化石证据，无疑是解决上述问题的根本所在（任东 2017 ）。相对于分子数据，形态学信息可以避免“长枝吸引”等进化噪音的形成 (Baker et al., 1998; Grant Kluge, 2003) 。分子数据无可避免的受到核酸替代饱和（ saturation ）、旁系同源（ Paralogy ）、不完全谱系（ incomplete lineage sorting ）、平行转移（ horizontal transfer ）、碱基偏向性（ base composition bias ），密码子偏向性（ codon usage bias ）、甚至是组学水平的适应性趋同进化 (Foote et al., 2015; Parker et al., 2013) 等许多因素的影响，甚至导致错误的系统发育树。在相似的选择压力下，亲缘关系较远的物种，不仅形态学特征容易形成趋同进化，这种变化同样发生在分子水平 (Castoe et al., 2009; Kriener et al., 2000; Li et al., 2008; Zhang Kumar, 1997) 。 Parker et al. (2013) 在 Nature 上发表了依靠回声定位类哺乳动物在组学水平趋同进化的现象。他们分析了 22 类哺乳动物 2,326 个直同源编码基因，发现约 200 个基因具有趋同进化的迹象。尤其在蝙蝠和海豚中更为普遍，这些基因大部分和听力、视力相关（感官基因）。 Foote et al. (2015) 年同样在 Nature 上阐述了海生哺乳类动物在组学水平的趋同进化的现象。但是，在大数据时代的今天，分子数据相对于形态学数据具有更大的优势。其一，分子数据的获取更加便利和客观。 1. 无论是单基因片段，还是转录组或是基因组其获取方式比较固定，无论哪个测序公司的测序仪器通过解码核苷酸获得的数据信息基本一致。反观，在形态特征选取和编码时，分类学家的主观意识占据主导地位。 Scotland et al.(2003) 在 512 项研究中发现，使用形态特征来推断系统发育关系的论文中，只有 20% 的论文明确的指出研究中选择特征的准则（特征的选择和丢弃）。在这仅有的研究中，他们倾向说明具体的选择或丢弃策略，例如种内变异，缺失位点，连续性特征，特征的极性和趋同性状况。每一个分类学者就会根据自己的定义，编码出不同的数据矩阵 (Hetherington et al., 2015) 。 2. 形态学特征选取的不均衡性。例如，在区分生物学物种的时候，往往更加偏重生殖隔离，所以在生殖节上选取的特征会更多，更细致。 3. 获取形态学性状耗费较长的时间。从林奈分类学的形态特征到当今的形态描述，形态数据的信息增加量屈指可数。其二，分子数据可操作性更强。 1. 模型的选择问题。对于分子数据来讲，具有明确的核苷酸替代模型，既包括简单 JC69 或者复杂 GTR 模型或者加入更多参数的其他模型 (Felsenstein, 1981; Jukes Cantor, 1969; Yang, 1993; Yang, 1996) 。核苷酸的同源性比较明确，即一个核苷酸可以被另一个核苷酸所替代。每个位点的状态直观明确，分别由腺嘌呤、鸟嘌呤、胞嘧啶和胸腺嘧啶构成。对于形态学特征状态的界定，往往无法找到明确的定义，每个特征具有独立的演化模式，并且状态的转化方式尚未可知，因此使得模型的选择则更加困难。 Hawkins (2000) 运用九种不同的编码策略进行形态学的支序学分析，不同的编码策略会影响系统发育的分析结果，因此这无形中增加了主观意识对系统发育的影响 (Forey Kitching, 2000) 。但分子数据的分析过程比形态数据分析更为繁杂。形态数据分析过程不存在比对的问题，而分子数据的比对问题则是分析过程中至关重要的一环。如果比对环节出了问题，后续的结果不能令人信服。尤其是 rDNA 片段区域和内含子区域其中的高变异区段，目前并没有完美的比对的方法，而人工校对则更加困难。此外，在大数据的背景下，无论运用简约法、似然法或贝叶斯推论法，其运算时间耗时较长。基于生物分子进化历史的重建首先需要发现和分析缓慢进化的核苷酸或氨基酸序列。并非所有的基因或大分子都合适作为系统发育的标记，或者所有分子标记都可用于给定的一组生物 (Patwardhan et al., 2014) 。在海量的分子数据中，筛选适合的分子标记用于系统发育研究至关重要。在选择标记时候应该注意一下几点： 1. 单拷贝基因效果可能比多拷贝基因更适合，一般选择线粒体和核基因。 2. 基因序列要求具有较少的插入或者缺失，或者通过二级结构能辅助其正确比对。 3. 具有足够信息位点。某些基因可能进化速率太快达到了饱和状态，不利于后续的分析。 4. 具有可以扩增该基因的通用引物。引物不应过于通用，因为在这种情况下它会导致非特异性基因的扩增 (Yli-Mattila et al., 2000) 。; 6062 次阅读|1 个评论

经常审视自己的人也许会更出色: jiangjiping 2019-1-18 07:18; 经常审视自己的人也许会更出色蒋继平 2019年1月18日这个想法是我在健身房得到的启发。因为几乎每天都在健身房锻炼身体，在健身房锻炼时我发现一个普遍现象，那就是凡是经常在健身房锻炼身体的人，尤其是那些已经炼成一身强健肌肉的人，总是喜欢在大型壁镜前反复地审视他们自己的身躯，有时候故意鼓起身上某部位的肌肉，在镜子前照来照去，一副自我欣赏，自得其乐的情态。我还发现，漂亮美丽的女人和英俊的帅哥们也特别喜欢照镜子，从镜子中审视他们的形态。长的丑的人害怕照镜子，是不是？由此我进而想到经常审视自己的人也许会更出色。我这里的自我审视包含三个方面。首先是思想上的自我审视。经常检点一下自己是不是有不良动机，有不正常的欲念，意志力是否薄弱。一旦发现自己思想有危险的想法，可以立即纠正，以免犯大错。这样的人很可能是具有积极向上心态的人。其次是行为上的自我审视。经常检点一下自己的行为举止是否得体，是否符合社会公德，是否能够理性行事，在公众场合遵纪守法和尊重他人，是否勇于承担责任，是否能够控制情绪，是否能够向高标准看齐，向优秀的人学习。这些自我审视可以帮助规范和改进自己的不良言行，使自己变得更好。再者是形态上的自我审视。这个大多数人都会做到的，尤其是女性们更是如此。这种审视做起来也很简单，就是经常照照镜子，看看是否端庄整洁，表情得体，形态可爱。外貌和穿着打扮是一个人的形象。人的形象是一个人的社交名片，对人生相当重要。综上所述，一个经常审视自我的人在心态上会变得积极明媚，在行为上会显得理智得体，在形态上会变得动人可爱。因而，经常进行自我审视的人也许会成为比较出色的人。; 个人分类: 人生感悟|3936 次阅读|0 个评论

图灵的生物情结（下）——发展生物学的全新纪元: yxgyylj 2017-12-19 04:20; 笔者在上一期（传送门）中介绍了阿兰･图灵晚年的一些工作。在此之前，许多读者对图灵的固有印象或许是天赋异禀的数学家：或许是高深莫测的密码专家：或者是“压力并不大“的程序员：但其实图灵在1950年发表了关于图灵测试（Turing's Test，鉴别机器是否具有人类智慧一类方法）的文章后，就逐渐把工作重心转移到了生物学上，并在1952年发表了著名的文章《形态发生的化学原理》，并同时对数学、物理化学、生命科学等基础学科的发展产生了重大影响，并成为非线性和复杂性科学的一大理论基础。在上一期（传送门）中，我们已经看到图灵这篇文章在数学、物理和化学领域的重大影响力。但其实图灵真正想做的是找到形态发生过程（例如胚胎发育、骨骼形成、树干年轮的形成等等）的共同机理，这可是属于发展生物学（Developmental Biology）的范畴，而非物理和化学！在生命科学迅速并且多元化发展的今天，各种新兴领域（干细胞技术、表观遗传学、合成生物学、生物信息学、系统生物学等等）迅速崛起，令人目不暇接；然而图灵的理论始终闪耀在不断喷涌的生命科学热潮中，并以其博大精深的理论基础依然指引着这股热潮的行进方向。那么这篇文章对生命科学有哪些具体影响呢？我们来看看图灵，这位天才数学家和计算机专家是怎么研究生物问题的吧。成型素的提出——无中生有在上一篇文章中（传送门）如何从计算机专家一跃转化为实验科学家——首先，他考虑包含两种化学物质U和V的稳定系统（不发生振荡），如果把化学物质放入一个小容器中（小容器中的化学物质可看作是静止的），可想而知，生成物最终在容器中均匀分布，此时没有图案生成。小插曲这里的图案（Pattern）可以从图像角度和数学角度两方面来理解： 1. 图像上，图案就是斑点、花纹、螺旋等有一定规律性的图像。我们所见的百叶窗、被子上的花纹、小时候给同桌情书上的歪歪扭扭的笔迹等等，全都是图案。形形色色的图案 2. 数学上，图案可以表示化学物质的浓度分布。也就是说，图案的生成本质上是由于化学物质分布不均造成的。化学物质浓度的差异形成颜色不一的图案。图片来自文献然后，他允许这两种物质发生扩散（Diffusion），也就是说，化学物质可以在容器中穿梭自如了。出人意料的是，图灵在实验中发现，若把U和V放入大一些的容器（大容器允许化学物扩散），化学物质的扩散运动会使得反应平衡态变得不再稳定，继而产生不规则的图案！这个过程被称作扩散诱导的不稳定性（diffusion-driven instability），以显示扩散在图案形成中的重要地位。作为一位罕见的全才，图灵的脑回路自然既不同于爱钻牛角尖的传统数学家，又不同于成天泡在实验室里实验科学家——他基于自己的大量实验，大胆地将那两种化学物质U和V命名为成形素（Morphogen）。成型素Morphogen这个单词的词根是morpho，也就是蓝色大闪蝶，morpho源于希腊语，意为“ 整洁的形状 ” 。有生物化学背景的读者知道，英文单词中-gen后缀表示某种物质的生成元或诱导元，例如糖原（glucogen）、有丝分裂素（mitogen）、胶原（collagen）等，于是 Morphogen被图灵用来表示“产生形状（或图案）的物质”。图灵会通过不同的研究角度来验证他的理论，因此在他1952年发表了那篇脍炙人口的文章后，又把研究目光转向了向日葵的叶序生成（Phyllotaxis）机理。可惜出师未捷身先死，图灵在此后便因为同性恋的缘故在英国监狱中饱受摧残，并在1954年吃下含有氰化钾剧毒的苹果自杀身亡。他在向日葵叶序方面的研究工作直到上世纪90年代才被公诸于众，事实上，向日葵叶序和斐波那契数列之间的联系最早出自于图灵之手。关于向日葵叶序的更多内容，笔者在《花草茁壮于键盘之间》一文中已有详细介绍。向日葵叶序的形成动画。在《花草茁壮于键盘之间》中（文中包含Python代码），高富帅吴彦煮正是用靠这张图得到了校花韩梅梅的芳心小插曲——辟谣在上期文章中，一些读者评论说苹果公司的图标是用来纪念图灵的。不过经笔者验证，事实并非如此——无论苹果公司商标的设计者Janoff还是已故创始人乔布斯，都否认苹果商标和图灵有关。Janoff在采访中说，之所以选择被咬过一口的苹果，是因为如果没被咬过，很多人会误认为是车厘子或其他带皮水果。（笔者不得不承认，这段采访让苹果公司的神秘感下降不少）丰富多彩的的生物形态我们已经知道，成形素能够导致形态的生成。那么怎样用数学的语言去描述这一过程呢？图灵采用的数学工具是一种叫做反应扩散方程（Reaction-Diffusion Equations）的二阶偏微分方程组来描述整个过程：或许还有读者会产生质疑：生物界种类如此繁多，形态如此丰富，这个小小方程怎能胜任这么复杂的工作呢？事实上这和上述方程的右端项的多元性紧密相关。例如考虑负反馈机制的Gierer-Meinhardt （1979年）方程、描述神经元膜电位变化的FitzHugh–Nagumo （1961年）方程和描述糖酵解（葡萄糖的吸收）反应的Gray-Scott （1983年）方程等。尽管上述方程被用于描述不同生物现象，但本质上都是反应扩散方程，唯一差别就在于右端各项的选取。在图灵去世后，计算机科学逐渐发展，人们开始使用数值模拟的方法来研究各种各样的反应扩散方程。笔者以 Gray-Scott方程为例，来展示一下反应扩散方程的威力。 Gray-Scott 方程长这样（左边是对应的抽象化学反应）：方程中a和b表示U和V的生成/排出或消失速率。可别小看了a和b这两兄弟，他们联起手来是可以干出一番大事的。例如当a=0.55, b=0.62时，笔者通过matlab数值模拟得到：像不像珊瑚礁的形成过程？如果把两兄弟变一变，让 a=0.0367, b=0.0649，就得到了：细胞的分裂过程不就是这样么！看来Gray-Scott方程不仅能描述糖酵解的反应过程，还能有许多令人意想不到的神奇应用！笔者认为，上面两个模拟结果能在一定程度上解释为什么细胞分裂的次数总是有限的、为什么人吃得再多也不可能比大象还重。上面两种形态都会在时间足够长时达到稳定。但如果让 a=0.018, b=0.051，图案就变的如少女心一般，让人难以捉摸了：少女们邂逅吴彦煮时的内心写照用数学语言，上面这种既无规律又不稳定的“形态”被称之为混沌（Chaos）。混沌在我们日常生活中非常普遍，只要是不可预测不可控的事物都可以和它扯上关系，例如蝴蝶效应（可参考《混沌理论到底是什么》一文）、湍流现象、三体运动和证券走势等等。不过奇妙的是，混沌在生物形态上几乎不会存在——尽管形态各异，但所有生物都遵循很多共同的规律，仿佛被事先编码好了一般。这便是生命科学的独特魅力所在。笔者会在以后的文章中娓娓道来，为读者解释生物世界中的这种“规律性”是怎么产生的。成型素的发现——分子基础决定上层建筑相信通过前两节，读者们已经体会到了图灵理论在生命科学领域的价值所在。但有一点值得注意——“成形素”毕竟只是图灵的猜测，当时并没有实验证据证明它的存在。事实上人们后来才发现，成形素会通过调整基因的表达来影响生物形态的。不过由于图灵那个年代， DNA才刚刚被发现（也是上世纪50年代才发现的），基因的概念还没深入人心，因此图灵的理论只是单纯地从化学物质出发，并没考虑到基因表达的关键作用。到了1969年，英国发展生物学家刘易斯·沃尔珀特（Lewis Wolpert）提出，成形素的浓度高低能激活不同的基因，从而导致生物形态的发生。这一模型被称为法国国旗模型（French Flag Model）： “法国国旗”的三种颜色——蓝白红，分别表示三种不同基因表达对应的产物模型归模型，终究只是纸上之物。成形素的真正发现又要往后挪到在上世纪八十年代了。首种成形素是被德国女发展生物学家克里斯汀（Christiane Nüsslein-Volhard）在果蝇的胚胎形成过程中发现的，该发现也使她获得1995年的诺贝尔生理或医学奖。此后又有不少成形素被人们陆续发现，例如表皮生长因子、维A酸（维生素A的代谢产物）和各种β-转化生长因子（TGF-β，在免疫系统中有非常关键而广泛的作用）等等。成形素的发现也使得发展生物学正式进入分子层面。近几十年来生物化学和分子生物学的迅速发展，把生命科学的不同分支相互串联了起来，发展生物学也不再是一门独立的学科。除了关注生物的形态发生，发展生物学还关心生物的生长、细胞的分化和器官自我修复等问题。从目前看来，干细胞（Stem Cell，具有高度分化的细胞）技术是该领域最有应用前景的研究对象，它不仅能帮助我们更好地了解生命体本身，还是治疗各类疾病有力武器。限于篇幅，笔者会在以后的文章中继续讨论这一前沿技术。干细胞是具有高度分化潜力的细胞，可以“变”成其他各种体细胞。图片来自网络不仅仅是图灵——图案生成的其他思路图灵的理论是基于化学反应而来的，最初用于解释生物形态的问题。事实上，关于图案生成和形态发生，还有一些和图灵不同的描述思路，例如协同论和离散方法。协同论（Synergetics ）是由德国物理学家哈肯（Hermann Haken）在上世纪80年代首次提出的。物理学家的思路和数学家有所不同，哈肯的理论结合了基于著名苏联物理学家朗道的序参数（Order Parameter，原用于描述凝聚态现象）理论和普利高津的自组织（Self Organization）理论。哈肯把序参数的概念推广到整个自然科学，甚至社会经济学领域，但其中的数学本质是一样的，有兴趣的读者可以参考文献。此外，由马天和汪守宏两位教授于2013年基于数学观点发展出的相变理论也主要基于朗道的序参数理论，有较大应用前景，可参考文献。朗道十一个非常神奇的物理学家，他写过十本很有影响力的的大学物理教科书除了协同论，离散模型也被广泛应用于图案生成以及形态发生建模中，例如Pitts模型（由描述铁磁体磁性相变的Ising模型发展而来）和由冯诺伊曼和乌拉姆（Stanislaw Ulam，蒙特卡洛方法发明者）发展莱尔的元胞自动机模型（Cellular Automata）。限于篇幅此处不再深入介绍，有兴趣的读者可以直接在网上搜集相关资料。元胞自动机模型可被广泛应用于设计图案。上图来自Wolfram Mathworld 总结本系列文章分为上下两篇，上篇比较详细地介绍了图灵的形态发生理论对数学、物理、化学的深远影响，而本文则着重介绍这个理论对生命科学的影响。或许到现在为止，不少读者已经深刻体会到：图灵不仅仅是数学家和计算机大师，更是一位全面的自然科学家！虽然英年早逝，但为什么图灵能在有生之年做出如此丰富的伟大成就呢？其中一个很重要的原因在于，作为数学家，图灵会把更多的精力放在对实际生活的解释中，而并不会过度拘泥于单纯数学上的证明和计算（尽管他的这两个能力也是绝对顶尖的）。我们经过观察分析可以发现，他在计算机科学和人工智能领域的主要贡献是，创造了大量新概念和新范式（Protocol），并运用数学语言的严谨性去描述这些新概念——比如图灵机、图灵测试、 λ计算以及本文中的成形素等，这些概念都是他通过结合实际生活中的大量实例而抽象出来的。这些概念其实并不难以理解，但图灵的不凡之处在于能准确地把实际生活中的客观实例翻译为严谨的语言；而这些新概念因其严谨性和普适性，对后世的科技发展起到了大量的推动作用。关于图灵在计算机科学领域的贡献，又有很多说不尽的话题了。未免话痨，笔者只好就此打住，并以一首诗作为结尾：图灵之科学缘･其二试管烧杯形各异，昼夜奔波图案齐。方程点墨似浅淡，慧眼捞针荆玉离。成形素中何玄机？发展生物纵云梯。科海泱泱恒明耀，任君沙狂或雷击。图灵：1912-1954。图片来自维基百科参考文献: Turing, A. M. Computing Machinery and Intelligence . Mind 59, no. 236 (1950): 433-60. http://www.jstor.org/stable/2251299. Turing, A. M. The Chemical Basis of Morphogenesis . Philosophical Transactions of the Royal Society of London B. 237 (641): 37–72 (1952). Walid Abid, Radouane Yafia, M.A. Aziz-Alaoui, Habib Bouhafa, Azgal Abichou, Diffusion driven instability and Hopf bifurcation in spatial predator-prey model on a circular domain , In Applied Mathematics and Computation, Volume 260, Pages 292-313, ISSN 0096-3003 (2015). https://en.wikipedia.org/wiki/Morpho. https://tinyurl.com/ybdu7cvv. https://tinyurl.com/y9wo9qvs. Wolpert L. Positional information and the spatial pattern of cellular differentiation . J. Theor. Biol. 25 (1): 1–47 (1969). H. Haken. Synergetics, an Introduction: Nonequilibrium Phase Transitions and Self-Organization in Physics, Chemistry, and Biology , 3rd rev. enl. ed. New York: Springer-Verlag (1983). H. Haken. Advanced Synergetics: Instability Hierarchies of Self-Organizing Systems and Devices . New York: Springer-Verlag (1993). Tian Ma and Shouhong Wang, Phase Transition Dynamics , Springer-Verlag, November, XX, 555 pp. 153 illus (2013). 欢迎大家关注我的公众号“科普最前线”（id:kpzqxyxg），对话前沿科学！每篇文章都由笔者亲自完成或修改，希望和大家一起交流！二维码：; 4551 次阅读|0 个评论

没有意识，是什么形态？: 热度 3 cgh 2013-3-26 03:13; 没有意识，是什么形态？是不是想到了植物人？一团烂泥应该就是植物人的形态吧。不少中国人担心洋人，说自己有意识、有共产主义意识，于是一个劲的强调自己无意识，岂不知，无意识乃植物人也。当然，在对意识的意识方面，这些人确实是无意识。看了这则报道，不知道他们有何感想? 如果中国规定不得宣传任何美帝领导人的言辞，不知道又会如何？美教育部下属网站引用毛泽东名言引争议－－－－－－中新网3月25日电据英国媒体报道，美国教育部下属机构国家教育统计中心22日在其网站的儿童专区“每日语录”一栏中引用毛泽东名言，但后来又将其删除，并换成了林肯的名言。　　该网站以英文引用了毛泽东的名言“对自己， ‘学而不厌’，对人家，‘诲人不倦’” (本网注：出自毛泽东《中国共产党在民族战争中的地位》)。有美国网民发现后在社交网站分享，事件迅速传开，国家教育统计中心因此受到批评。　　网站事后删除了有关内容，先是改成“今日无警句”，后又换成了林肯的名言。对此，有美国参议员声称，教育部必须解释为何引用“共产主义者”的话。　　美国教育部代理新闻秘书达伦·布里斯科称，“国家教育统计中心网站的儿童专区的‘每日语录’栏目今天选择登出的名言欠妥，其本意是想强调教育和学习的重要性。这一专栏每天从我们2007年更新的数据库中自动生成一条与教育相关的警句。现在这一栏目已经暂停。我们正在核查数据库中的内容。” 　　据悉，美国国家教育统计中心是美国教育部下属机构，其网站的儿童专区主要提供图书馆及学校数据，并有一些小游戏。; 个人分类: 杂谈|2441 次阅读|5 个评论

市场近似对称性图形是否再现？: 陈龙珠 2012-6-16 12:01; 翻看20年来尤其是最近几年来沪指周、日线图形，近似对称性走法看似经常出现的。去年走过的、今年将走的轨迹，会再现这类的近似对称性吗？有意思的一个群体行为现象，拭目以待之。; 个人分类: 家庭理财|4595 次阅读|0 个评论

近邻星系博览（一）: qianlivan 2010-5-5 12:36; 《近邻星系博览》　　钱磊 1. M31 M31也被称为仙女座大星云（Andromeda Nebula）。它是除一些卫星星系外距离银河系最近的河外星系，也是天空中角尺度最大的河外星系，长轴大约190角分，短轴大约60角分 1 。到太阳的距离大约是785kpc 2 ，相对太阳系的速度大约是-300km/s。 1 M31是一个漩涡星系（Sandage分类：SA(s)b，即，旋臂延伸到星系中心的Sb星系）。M31中的中性氢21厘米发射的速度范围是-621到-20km/s，前景银河系内的中性氢的速度范围是大约-130到+45km/s。 3 和银河系一样，M31有一些卫星星系，其中就包括了M31和M32。有人写过一篇文章Andromeda and the seven dwarfs 4 ，这能让人想起那个著名的童话。 NED ， http://nedwww.ipac.caltech.edu/ 。速度以退行为正。 McConnachie et al., 2005, MNRAS, 256, 979 Braun et al. 2009, ApJ, 695, 937 McConnachie et al., Proceedings of the International Astronomical Union (2005), 1 :84-91 Cambridge University Press; 个人分类: 读书|3600 次阅读|0 个评论

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