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增材制造 技术引领未来

增材制造俗称3D打印,是以数字模型文件为基础,通过软件与数控系统将专用的金属材料、非金属材料以及医用生物材料,按照挤压、烧结、熔融、光固化和喷射等方式逐层堆积,制造出实体物品的制造技术,体现了信息网络技术与先进材料技术还有数字制造技术的密切结合,是先进制造业的重要组成部分。     

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信息网络视角下高校图书馆数字资源评价体系的构建与思考

以网络信息为核心的信息技术革命,在推动了以互联网电子商务为平台的电子商务蓬勃发展的同时,其数字资源的良好获得性也引发了高校图书馆建设的变革。由于数字资源是网络话、信息化的产物,高校图书馆数字资源整合又是一门涉及面广、综合性强的新兴研究领域,其成熟性有待进一步发展提高,因此,开展数字资源评价体系,建立决策模型,提出数字资源整合方案,对科学规划高校图书馆事业的发展具有十分重要的意义。     

基于核协同数据精准感知的社会信息网络演化、建模及突发检测研究

目前,社会计算和面向网络化社会的研究在许多国家都被提升到了国家战略层次,成为了学术界的研究热点和前沿课题。社会信息网络(SIN)作为社会计算的重要研究内容也是我们应该关注的对象。内容包括数据精准感知型核协同SIN构建、多维协同感知型SIN演化分析、动态SIN建模和SIN上的突发检测进行了系统描述,不但可以为SIN研究提供理论支持,而且也可为涉及社会和谐发展的SIN上的突发检测应用提供新方法。     

面向异质信息网络的表示学习方法研究综述

网络表示学习旨在为网络中的组件(节点、边、子网络等)学习出低维的表征向量,使得这些向量能够在最大程度上保留组件在原网络中的特性。异质信息网络是由多种类型的节点、链接关系以及属性信息组成的网络,具有动态性、大规模和异质性等特点,在现实生活中普遍存在。融合多种异质信息进行网络表示学习,能在一定程度上解决数据稀疏问题,同时有助于训练出具有高区别力和推理能力的表征向量。但与此同时,也面临着如何有效处理复杂数据关系以及平衡异质信息的挑战。近年来,研究者们针对异质信息网络设计了不同的表示学习算法,在很大程度上推动了该领域的发展。针对这些算法,首先设计一个统一的分类框架,接着对各类别下的代表性算法进行概括介绍和比较,分析它们的时间复杂度和优缺点。此外,分类汇总了实验中的常用数据集。最后给出了该领域的挑战和未来可能的研究方向。     

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