诺贝尔奖评委:中国学者迷信权威,缺乏创新性

生态学家拉斯·奥尔夫·彼昂受聘华师全职教授,指出中国诺贝尔奖空白主要原因是学者迷信权威,缺乏创新性。彼昂教授强调学生应敢于提出自己的观点,认为中国科研活动多为模仿,相对缺乏原创性。

    转自中国新闻网

 

    昨日,生态学家、诺贝尔奖评委、瑞典皇家科学院院士拉斯·奥尔夫·彼昂受聘为华师全职教授。作为广东省首批引进的领军人才,在谈及中国诺贝尔奖空白时,彼昂认为主要原因是中国学者迷信权威,缺乏创新性。“我很欣赏中国学者对长者教授的尊重,这一点在国外非常少见,”彼昂教授说,“但我鼓励学生敢于提出自己的观点。在西方,学生有不同意见都是当场提出的。”

 

     彼昂教授说,中国人太过迷信权威,做了很多模仿性的研究,原创性的工作做得太少,这导致了国内研究一直得不到国际的认可,至今无人填补中国本土专家夺得诺贝尔奖的空白。他还提到,西方学界存在一种看法,认为中国的科研活动多为模仿、跟进尖端科技,相对缺乏原创性。彼昂说,他对这种看法并不完全认同,但中国科研人员应可从中得到启示。

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【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号去噪与特征提取能力;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,最终实现高精度的轴承故障识别。整个流程充分结合了智能优化、信号处理与深度学习技术,显著提升了复杂工况下故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选择的问题,实现自适应优化;②构建高效准确的轴承故障诊断模型,适用于旋转机械设备的智能运维与状态监测;③为类似机电系统故障诊断提供可借鉴的技术路线与代码实现参考。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注OCSSA算法的设计机制、VMD参数优化过程以及CNN-BiLSTM网络结构的搭建与训练细节,同时可尝试在其他故障数据集上迁移应用以加深理解。
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