摘要：用ArcMap软件数字化普洱市规划区城市绿地现状图,用Patch Analyst Samples 4和Fragstats3.3软件计算5种景观指数并分析现状城市绿地景观格局;据现状分析结论进行城市绿地布局规划,用相同的方法计算相同的景观指数并与现状做对比分析;得出规划后平均城市绿地斑块比现状大,斑块分布更均匀,绿化道路密度更大,绿地率和人均公园绿地面积均超过国家生态园林城市要求,可实现"100m见绿,500m见园";提出用平均邻近距离指数判断"100m见绿,500m见园"的方法。

摘要：该文以大理市环洱海区域为例,通过对参与旅游方式不同的村落的对比研究,认为在我国旅游对村落形态的影响,不能简单地用"利弊并存"来概括,而是"利大于弊"的,指出如果没有旅游,随着经济的发展,传统村落风貌的建设性破坏会更严重。

摘要：选用18日龄肉鸡80羽,随机分为4组,分别为组Ⅰ、组Ⅱ、组Ⅲ、组Ⅳ,其中组Ⅰ、组Ⅱ、组Ⅲ为试验组,组Ⅳ为对照组。每组5个重复,每个重复4羽(♀)。采用单因子随机分组设计,共设4个处理,组Ⅰ为基础饲料+1%松针粉,组Ⅱ为基础饲料+3%松针粉,组Ⅲ为基础饲料+5%松针粉,对照组为基础饲料+抗生素。研究结果表明,干物质表观代谢率组Ⅰ、组Ⅱ与对照组之间无显著性显著(P>0.05),但组Ⅲ干物质表观代谢率显著低于对照组(P0.05);粗蛋白质日摄入量及日排出量各组间均无显著性差异(P>0.05);粗蛋白质表观代谢率组Ⅰ、组Ⅱ、组Ⅲ显著高于对照组(P0.05);粗脂肪的表观代谢率组Ⅰ、组Ⅱ显著高于对照组(P0.05),粗脂肪的表观代谢率组Ⅰ、组Ⅱ、组Ⅲ分别比对照组提高了6.86%、9.43%、5.05%;磷的日摄入量、日排出量、表观代谢率各组间无显著性差异(P>0.05)。

摘要：对香格里拉县境内3个省级自然保护区的植物资源进行系统调查，统计所建立的该区植物数据库，建立数字 DEM高程模型并结合物种海拔分布特征，分析香格里拉县种子植物垂直分布格局。结果表明：该区有野生种子植物163科876属3794种；科、属、种的丰富度和种的密度随海拔上升均呈现单峰格局，且丰富度和密度的海拔梯度格局基本保持一致；科和属的丰富度和物种密度最大值的位置偏向于低海拔区域（海拔1900～2200 m），种的最大值则出现在中海拔区域（海拔3100～3400 m）；物种丰富度垂直分布格局的形成与海拔所反映的水、热状况以及物种分布的界限有关，并受到“中间膨胀效应”的影响；种子植物属中北温带成分，且是香格里拉县的主要区系类型，所占比例随海拔上升而增大，而热带属比例则下降，约在海拔1750 m 处出现区系平衡点。

摘要：森林火灾是一个主要的环境问题,造成经济损失和生态破坏而且危及生命。如何预测、防治或减少森林火灾的危害成为诸多学科领域共同关注的科学任务。传统的做法是使用卫星,红外线扫描仪和局部传感器。但是由于卫星定位的延迟和扫描仪高昂的设备成本和维护成本,这些方案不能用来解决所有的情况。然而,研究表明气象因素对森林火灾有重要的影响。因此,有不少的学者建立森林火灾预测系统并将气象数据纳入量化指标体系。随机计算机的迅速发展,不少的学者将机器学习的方法运用到森林火灾等级预测模型中,但是其预测效果并不十分理想。本文提出基于机器学习中支持向量机方法的改进方法-最小二乘支持向量机,由于最小二乘支持向量机对处理样本容量较小的数据具有较高的准确度而且耗时较短。本文选用UCI数据库中的森林火灾数据进行预测处理,选用高斯函数(径向基函数)作为最小二乘支持向量机的核函数,根据一对一的多分类算法设计出最小二乘支持向量机的多分类器,使用粒子群算法选择最优参数。最后与支持向量机、BP神经网络、决策树等方法进行对比。

摘要：该文探讨了滇西北高原摩梭人住居的建筑形态,从不同的角度展示其构成特征。通过个案实例,分析、解构摩梭人乡土建筑的内在构成因子(居住文化)和外在表现特征,从而全面深入地认识坝区摩梭人住居的建筑形态。

摘要：为全面提升药学专业学生的科研实践和创新能力,本课题设计了基于药理学实验教学平台的药学本科生科研训练模式。根据培养方案和专业发展需求,分别建设了基于理论和实践教学和基于科研项目的本科生专业科研训练模式。前者主要夯实本科生基本理论知识和锻炼基本科研技能,后者将对高年级学生进行基于科研项目的系统的科研能力培养。受训同学对科研训练整体满意度好,科研能力普遍获得提高。基于药理学实验教学平台的本科生科研训练模式为有效提高药学专业同学的科研能力作了有益探索,为学生将来从事相关专业科研工作打下基础。

摘要：针对林业生物信息学中的数据量大、存储成本高、分析及利用技术门槛高等问题,该文提出一种基于林业大数据的生物信息云平台的设计方案。该平台拟整合多个国际数据库中林业相关的基因组、转录组、表达和功能等常用数据,构建以林业为主的生物信息学大数据平台,为林业研究人员提供综合的生物信息数据服务（DaaS）。在该大数据基础上,构建以现有计算机服务器为基础的硬件服务平台（IaaS）,以网络化linux操作系统为基础的虚拟分析平台（PaaS）,以及以常用生物信息学分析软件为基础的个性化可定制软件服务平台（SaaS）,最终为林业研究人员提供一站式的虚拟易用的生物信息学云服务。