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厄爾尼諾現(xiàn)象，是赤道中、東太平洋海表溫度持續(xù)異常升溫的周期性氣候現(xiàn)象，平均每2-5年發(fā)生一次，對全球氣候具有重大影響。厄爾尼諾現(xiàn)象會造成全球不同地區(qū)的異常溫度變化，以及干旱或強降雨等現(xiàn)象。及早并準(zhǔn)確地預(yù)測厄爾尼諾的發(fā)生以及強度，對預(yù)防或降低其帶來的全球范圍內(nèi)的經(jīng)濟、農(nóng)業(yè)、社會等方面的損失意義重大。 2019年12月24日，由北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院陳曉松教授參與指導(dǎo)的一篇關(guān)于厄爾尼諾預(yù)測的文章已在線發(fā)表在美國科學(xué)院院刊PNAS上，首次克服了長久以來困擾厄爾尼諾預(yù)測的“春季預(yù)測障礙” （即無法在厄爾尼諾發(fā)生的那一年的春季或更早給出準(zhǔn)確預(yù)測），將對厄爾尼諾現(xiàn)象的發(fā)生，特別是強度的預(yù)測提前一年。 該文作者提出了一套基于信息熵理論的全新的方法——System Sample Entropy——用來計算厄爾尼諾區(qū)域（Nino 3.4）近海平面空氣或海表溫度的復(fù)雜度（包括溫度隨時間變化的無序性以及不同地點溫度變化的同步性或相干性）。利用這一方法，作者們發(fā)現(xiàn)了Nino 3.4區(qū)域溫度變化的復(fù)雜度與厄爾尼諾現(xiàn)象強度存在著非常強和穩(wěn)定的線性關(guān)系，即一年內(nèi)（1月1日-12月31日）Nino 3.4區(qū)域的溫度變化復(fù)雜度越大，那么下一年發(fā)生的厄爾尼諾事件的強度就越大。基于這一發(fā)現(xiàn)，作者們提出了一套基于每年Nino 3.4 區(qū)域溫度變化復(fù)雜度的大小（由該區(qū)域 System Sample Entropy 量化）來預(yù)測來年厄爾尼諾發(fā)生及其強度的方法。該方法目前成功的預(yù)測了1984至2019年期間10個厄爾尼諾事件中的9個事件的發(fā)生年份，以及24個沒有厄爾尼諾現(xiàn)象發(fā)生的年份當(dāng)中的21個，特別是對厄爾尼諾強度預(yù)測的平均誤差僅為0.23攝氏度。 對于剛剛到來的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者們預(yù)測厄爾尼諾將有很大概率會在本年下半年再次發(fā)生，并發(fā)展為一個中等強度甚至高強度的厄爾尼諾事件，其預(yù)測強度為1.48+-0.25攝氏度。 目前傳統(tǒng)的厄爾尼諾預(yù)測方法只能在提前6個月范圍內(nèi)給出比較準(zhǔn)確的預(yù)測，而這對于提前預(yù)防厄爾尼諾帶來的一系列嚴重影響是非常局限的。這一新的預(yù)測方法，將對厄爾尼諾的預(yù)測時間提前到了每年一月。這對于提前采取行動，控制和降低這一現(xiàn)象所帶來的一系列全球范圍內(nèi)的消極影響，將意義重大！ 此工作由德國波茨坦氣候影響研究所 （PIK）樊京芳博士作為通訊作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京師范大學(xué)陳曉松教授等參與共同完成。陳曉松教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組多年來一直從事統(tǒng)計物理和復(fù)雜系統(tǒng)及相關(guān)課題的研究，特別是近年來專注于地球復(fù)雜系統(tǒng)的動力學(xué)演化及預(yù)測。

浙江財經(jīng)大學(xué)何華珍等編著的《俗字在域外的傳播研究》2018年5月由中國社會科學(xué)出版社出版，獲2019年“浙江省第二十屆哲學(xué)社會科學(xué)優(yōu)秀成果獎”二等獎（基礎(chǔ)理論研究類）。 該書是教育部人文社科規(guī)劃基金項目“俗字在域外的傳播研究”（批準(zhǔn)號：12YJA740020）最終成果。著作以日本、朝-韓、越南等域外文獻為語料，拓展俗字在漢字文化圈的域外傳播研究，展示俗字在周邊國家的傳承和變異，再現(xiàn)漢字文化對海外國家的輻射和影響，同時從域外俗字反觀漢字變異，形成漢字文化圈的整體俗字視域。主要內(nèi)容包括：國際俗字與國別俗字研究；日本、朝-韓俗字研究的綜合考察，越南漢字資源整理研究的現(xiàn)狀分析；日本、朝-韓、越南等漢字文獻的俗字專書研究；日本現(xiàn)行俗字溯源，朝-韓、越南的文獻俗字匯編 ；域外漢籍與近代漢字研究。

厄爾尼諾現(xiàn)象，是赤道中、東太平洋海表溫度持續(xù)異常升溫的周期性氣候現(xiàn)象，平均每2-5年發(fā)生一次，對全球氣候具有重大影響。厄爾尼諾現(xiàn)象會造成全球不同地區(qū)的異常溫度變化，以及干旱或強降雨等現(xiàn)象。及早并準(zhǔn)確地預(yù)測厄爾尼諾的發(fā)生以及強度，對預(yù)防或降低其帶來的全球范圍內(nèi)的經(jīng)濟、農(nóng)業(yè)、社會等方面的損失意義重大。 2019年12月24日，由北京師范大學(xué)系統(tǒng)科學(xué)學(xué)院陳曉松教授參與指導(dǎo)的一篇關(guān)于厄爾尼諾預(yù)測的文章已在線發(fā)表在美國科學(xué)院院刊PNAS上，首次克服了長久以來困擾厄爾尼諾預(yù)測的“春季預(yù)測障礙” （即無法在厄爾尼諾發(fā)生的那一年的春季或更早給出準(zhǔn)確預(yù)測），將對厄爾尼諾現(xiàn)象的發(fā)生，特別是強度的預(yù)測提前一年。 該文作者提出了一套基于信息熵理論的全新的方法——System Sample Entropy——用來計算厄爾尼諾區(qū)域（Nino 3.4）近海平面空氣或海表溫度的復(fù)雜度（包括溫度隨時間變化的無序性以及不同地點溫度變化的同步性或相干性）。利用這一方法，作者們發(fā)現(xiàn)了Nino 3.4區(qū)域溫度變化的復(fù)雜度與厄爾尼諾現(xiàn)象強度存在著非常強和穩(wěn)定的線性關(guān)系，即一年內(nèi)（1月1日-12月31日）Nino 3.4區(qū)域的溫度變化復(fù)雜度越大，那么下一年發(fā)生的厄爾尼諾事件的強度就越大。基于這一發(fā)現(xiàn)，作者們提出了一套基于每年Nino 3.4 區(qū)域溫度變化復(fù)雜度的大小（由該區(qū)域 System Sample Entropy 量化）來預(yù)測來年厄爾尼諾發(fā)生及其強度的方法。該方法目前成功的預(yù)測了1984至2019年期間10個厄爾尼諾事件中的9個事件的發(fā)生年份，以及24個沒有厄爾尼諾現(xiàn)象發(fā)生的年份當(dāng)中的21個，特別是對厄爾尼諾強度預(yù)測的平均誤差僅為0.23攝氏度。 對于剛剛到來的2020年，基于文中提出的System Sample Entropy的方法，作者們預(yù)測厄爾尼諾將有很大概率會在本年下半年再次發(fā)生，并發(fā)展為一個中等強度甚至高強度的厄爾尼諾事件，其預(yù)測強度為1.48+-0.25攝氏度。 目前傳統(tǒng)的厄爾尼諾預(yù)測方法只能在提前6個月范圍內(nèi)給出比較準(zhǔn)確的預(yù)測，而這對于提前預(yù)防厄爾尼諾帶來的一系列嚴重影響是非常局限的。這一新的預(yù)測方法，將對厄爾尼諾的預(yù)測時間提前到了每年一月。這對于提前采取行動，控制和降低這一現(xiàn)象所帶來的一系列全球范圍內(nèi)的消極影響，將意義重大！ 此工作由德國波茨坦氣候影響研究所 （PIK）樊京芳博士作為通訊作者，PIK 的Jürgen Kurths教授，Hans Joachim Schellnhuber教授以及北京師范大學(xué)陳曉松教授等參與共同完成。陳曉松教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組多年來一直從事統(tǒng)計物理和復(fù)雜系統(tǒng)及相關(guān)課題的研究，特別是近年來專注于地球復(fù)雜系統(tǒng)的動力學(xué)演化及預(yù)測。

本發(fā)明公開了一種在役纜索缺陷檢測裝置，用于檢測纜索(3)內(nèi)部缺陷，該裝置包括檢測爬行器和信號處理部分，其中，所述檢測爬行器包括對稱分布在纜索(3)周向上的多個檢測模塊(1)，各檢測模塊(1)兩端分別通過套在纜索(3)上的外部框架(2)卡接在一起；檢測模塊為模塊化設(shè)計，由磁化吸附單元、主動單元、從動單元和檢測探頭單元組成；該檢測爬行器沿纜索(3)通過在表面爬升運動，獲得纜索(3)內(nèi)部檢測信號，并傳輸?shù)剿鲂盘柼幚聿糠诌M行分析處理，完成對纜索(3)的檢測。本發(fā)明將磁性檢測中的磁化力作為爬升運動的壓緊力，

汽車關(guān)鍵零部件及系統(tǒng)建模；汽車參數(shù)匹配設(shè)計與優(yōu)化；汽車控制策略開發(fā)與驗證（整車控制策略、部件控制策略）；模型的車用總線通訊網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與驗證

SimCar硬件在環(huán)測試系統(tǒng)是用于測試電控單元功能、系統(tǒng)集成和通信的一套完整的硬件在環(huán)仿真測試設(shè)備，可用于汽車、航空、兵器、工程機械等領(lǐng)域。基于NILab-VIEW\VeriStand軟件平臺，高性能PXI實時仿真系統(tǒng)硬件平臺搭建的硬件在環(huán)測試系統(tǒng)，針對用戶的被控對象在Simulink中進行建模仿真，并將其運行于跟控制器閉環(huán)工作的實時系統(tǒng)中，實現(xiàn)對汽車電控單元的復(fù)雜測試。