Web of Science 中数学与关联学科交叉关系分析

学科交叉研究意义重大,数学作为基础学科,事实上与其他学科存在很多交叉,但有关交叉情况的具体研究比较少。基于Web of Science中数学领域的相关数据和期刊-学科的分类视角,采用学科共现分析法,构建了数学学科与交叉学科间的邻接矩阵。从复杂网络的角度,对数学大学科内部、数学大学科与其关联学科的交叉关系进行了图谱分析和测度分析。通过引入中介中心性、绝对度中心性、E-I指数深度剖析了交叉学科群的结构特征。本文理论分析所得的实证结果与实际情况较为一致,说明了所构建的学科交叉的指标及特征识别方法的可靠性,揭示了数学学科在整个学科交叉发展中的重要作用。     

基于文献计量的大学内部学科交叉研究——以浙江工业大学为例

学科交叉是高校创建一流学科、实现重大科学突破与培养拔尖创新人才的重要途径。以浙江工业大学为例,探究其内部学科交叉现状,以基于论文的学科间合作网络为刻画对象,运用文献计量和社会网络分析方法,对学科交叉的数据特征与合作网络进行分析,表征出小团体、同质化、定向性等特征,提出顶层战略设计驱动学科交叉、新型科技创新平台助推学科交叉、科研范式变革倒逼学科交叉等解决方案,为高校开展学科交叉提供新的研究视角与发展路径。     

宁夏大学加大科研基金经费的投入

为了迎接西部大开发战略的实施,加速跨世纪学科带头人和科研骨于的培养,宁夏大学在“科技创新工程”中加大了科研投入力度,学校决定每年从公用经费中投入10％作为科技经费,并设立了宁夏大学自然科学基金、社会科学基金、科技开发与应用研究基金、学术著作出版基金和开发项目风险投资基金.“五项基金”从2000年4月正式启动以来,共资助自然、社科、科     

《山东建筑大学学报》2007—2018年文献计量统计分析

对期刊已发表的文章进行文献计量统计分析,可以明确期刊的目标定位,揭示期刊的发展历程,为期刊管理提供参考和借鉴。文章以2007—2018年中国知网数据库(CNKI)收录的《山东建筑大学学报》文献为数据源,采用文献计量及知识图谱的可视化方式,从文献年度分布、基金论文分布、核心作者、文献学科分布、被引文献、高被引论文及最热关键词等方面进行统计分析。结果表明:近年来《山东建筑大学学报》吸纳基金论文的能力有所提升,基金论文率明显提高;拥有一批稳定的作者队伍,论文被引频次逐年上升,学术影响力及办刊质量呈良好的上升趋势;最热关键词体现了《山东建筑大学学报》的定位及办刊宗旨,其载文内容以建筑科学领域为主,相关学科及交叉学科的论文为辅。     

《焦作工学院学报(自然科学版)》作者须知

1　各项目要求(1)摘要:中文摘要应不少于200字,内容应包括研究目的、方法、结果和结论等.摘要中不用图表、化学结构式和非公知公认的符号术语,也不宜引用图表、公式和参考文献序号等。英文摘要应使用第三人称,尽量使用被动语态的简单句,使用一般现在时态和现在完成时态.(2)关键词:以3～5个为宜,中英文关键词应一一对应.(3)作者简历:姓名,出生年,性别,民族,籍贯,学位,职称,职务,研究方向.(4)科研项目:源于科研项目的稿件,应注明项目的名称和项目编号(如国家攻关项目、国家基金项目、省部级重点项目及科研基金).(5)科技文献中,应注意易混淆的…     

谈高一学生的数学焦虑与缓解方法

高中数学与初中数学相比,内容多,抽象性、理论性强,许多初中数学学科成绩优异者,进入高中阶段后学习数学感到困难很大,从而渐渐产生对数学学习的焦虑,研究发现数学焦虑对数学学习有消极影响。本文探讨了数学焦虑的发生过程以及影响数学焦虑产生的因素,这种情况的发生有学生本身的原因,也与高中环境有关,因此,高中数学教师应该从教学方法、教学指导等多方面对症下药,家长给予必要鼓励,以缓解与消除学生的数学焦虑。     

2004-2013年成都工业学院 CNKI期刊文献计量分析

以知网中国学术期刊网络出版总库为信息源,检索出2004—2013年成都工业学院教职工发表的期刊文献,并运用文献计量学方法,从论文产出年度分布、各学科论文产出分布、论文被引频次分布、高被引论文分布、高被引作者分布以及科研资助基金几个方面进行统计分析,客观反映10年来成都工业学院科研发展的基本情况,为后续的科学研究和科研管理提供借鉴。     

《西安邮电学院学报》征稿启事

<正>《西安邮电学院学报》是西安邮电学院主办的综合性学术刊物,贯彻党的"双百"方针,遵守有关法规政策,追求真理、崇尚科学,坚持学术性和应用性的办刊宗旨。为满足本院师生和通信业科研、管理人员的学术交流需求,促进学院教学、科研水平的提高和我国信息产业的发展,主要刊登通信与信息技术、电子科学与技术、计算机与自动化技术、信息经济与管理、信息产业研究等方面的最新研究成果。本刊优先发表属于科研计划或基金资助项目的研究论文。     

《西安邮电学院学报》征稿启示

<正>《西安邮电学院学报》是西安邮电学院主办的综合性学术刊物,贯彻党的"双百"方针,遵守有关法规政策,追求真理、崇尚科学,坚持学术性和应用性的办刊宗旨。为满足本院师生和通信业科研、管理人员的学术交流需求,促进学院教学、科研水平的提高和我国信息产业的发展,主要刊登通信与信息技术、电子科学与技术、计算机与自动化技术、信息经济与管理、信息产业研究等方面的最新研究成果。本刊优先发表属于科研计划或基金资助项目的研究论文。     

信息技术下高中数学教学有效性的探讨

信息技术下高中数学有效性,即把信息技术发展的成果应用到数学教学的实践之中,使信息技术成为与数学新课程内容和课程实施高度和谐的有机部分,对提高学生的信息获取、信息分析、信息加工、信息交流和创新能力,培养学生的协作意识,促进学生以新的思维方式发现问题,分析问题,解决问题,及培养学生的创新精神,发展他们的探索和实践能力都会产生很大的促进作用,在信息技术下就如何提高数学课堂教学的效能进行了深入的思考,同时提出了自己的主张。教师在今后的教学中能以尽量少的投入换取尽可能大的教学效益。     

大数据环境下信息管理热点研究

从信息系统发展角度,介绍了大数据环境下信息管理研究热点问题与研究现状。大数据的应用在信息管理领域产生了巨大影响,引起社会计算、商务智能、新媒体传播、信息管理技术架构等方面的创新变化,同时也给信息管理学科的发展带来了新的机遇和挑战。     

生物信息学中的学习问题

生物信息学是结合了信息科学和生命科学的一门交叉学科,兴起于人类基因组计划.随着人类基因组计划的完成与深入,生物信息的研究工作由原来的计算生物学时代进入后基因组时代,后基因组时代中一个最重要的分支就是系统生物学.本文从信息科学的视角出发,详细论述了机器学习方法在计算生物学和系统生物学中的若干应用.     

基于深度学习的推荐算法研究综述

深度学习技术是机器学习领域的一个研究热点,已被深入研究并广泛应用于许多领域. 推荐系统是缓解信息过载的重要技术,如何将深度学习融入推荐系统,利用深度学习的优势从各种复杂多维数据中学习用户和物品的内在本质特征,构建更加符合用户兴趣需求的模型,以提高推荐算法的性能和用户满意度,是深度学习应用于推荐系统的主要研究任务. 对基于深度学习的推荐算法研究和应用现状进行了综述,讨论并展望了深度学习应用于推荐系统的研究发展趋势.     

油气田开发地质学:发展趋势与策略

作为现代石油地质学与油气田开发工程的交叉学科,油气田开发地质学为提高油气田开发水平及技术应用效果发挥了重要作用.未来油气藏描述技术将以快速获得油气藏各尺度下的三维结构动态变化信息为目标,对油气藏物理化学、地球化学性质的变化及评价、控制技术的需求将更加迫切.剩余油分布理论及预测技术、油气藏开发演变理论与控制工程将大有所为.复杂油气藏的认识将更多的依赖于地质力学、岩石物理学、界面化学、粘土矿物学、纳米科学与技术.文章讨论了学科中长期发展目标和战略任务,指出油气藏岩石物理学、油气藏开发地球化学、非常规天然气开发地质学、油气藏描述及开发地质建模、剩余油分布理论及开发工程是优先重点发展领域,强调必须狠抓典型基地建设,形成长期稳定的理论和技术创新基地.     

多媒体技术与数学教学的有机整合

多媒体技术是现代信息技术的一种,运用这一技术制作的课件图文并茂,具有信息量大、动态性强,特别适用有关几何图形和函数图像知识的教学。在常规教学中,由于受客观条件的限制,用常规的教学手段难以达到理想的效果。而多媒体课件能给学生留下深刻的印象,激发学生的学习兴趣和积极性,提高学习效果。本文从七个方面对多媒体技术在数学教学中的应用进行探讨。     

基于专利指标的美国电气技术发展趋势探究

利用“中国科协专利数据库”对1998～2012年美国电气技术领域专利申请进行检索分析.本研究以电气技术一级技术领域、二级技术领域和IPC三个层面的专利指标为基础,分析判断美国电气技术发展趋势.发现美国电气技术发展与经济环境和创新思路关联较大,近年来美国电气技术领域的专利申请主要以电网智能化为目标,主要专利热点分布在电机与电器、通信技术与信息化技术领域.     

联邦学习隐私模型发布综述

联邦学习这一类分布式机器学习技术旨在保证使用大数据进行机器学习训练时保护本地数据不泄露.然而一系列机器学习隐私攻击表明,即使不直接暴露本地数据,仅仅通过获取机器学习模型的参数就可以进行数据隐私的窃取.从训练时参与者和聚合端之间传递的中间模型到最后发布的聚合模型,联邦学习的模型发布过程存在诸多隐私威胁.由此出现了大量相关的保护技术,包括基于差分隐私以及基于密码学的联邦学习隐私保护技术.本文针对联邦学习本地模型和聚合模型发布过程中可能出现的各种隐私威胁和敌手模型进行了简要介绍,并且对相关的防御技术和研究成果进行系统性综述.同时也对相关技术在联邦学习隐私保护中的发展趋势进行了展望.     

数据挖掘中的贝叶斯分类器

机器学习与数据挖掘是研究从数据中提取知识的理论和技术,目前这些理论与技术在世界主要经济领域中日益得到广泛应用。分类模型是机器学习和数据挖掘最重要的研究内容之一。在众多的分类方法中,贝叶斯分类器在计算上具有非常高的效率,在某些应用问题上表现出诱人的分类精度,因而广泛地应用于许多实际领城中。为进一步对这一领域展开研究,介绍了贝叶斯分类器的原理、当前现状及下一步的研究重点。     

一种多模式匹配高效算法的设计与实现

随着国家信息化的不断推进和计算机网络飞速发展,网络信息安全审计成为网络信息安全中不可或缺的重要组成部分．网络信息安全审计系统从网络关键点采集数据包,对其传送内容进行审计分析,达到网络信息内容的监控．在网络信息安全审计系统中,需要对大量的关键字进行匹配,匹配算法的性能极大程度地影响了整个审计系统的性能．通过比较分析现有的多模匹配算法,设计实现了一种基于二叉树多模匹配的算法,并在最后通过实验测试,得到了良好的性能指标．     

统一数据服务平台研究与设计

随着国网公司信息技术的不断深化应用,数据管理已引起了公司的高度重视,但是目前分散的、无效的数据管理方式已无法满足公司信息化发展的需要。文章从系统架构、功能、实现技术以及创新点等方面,对能够为公司数据管理提供统一、规范、标准服务的统一数据服务平台作了详细阐述。统一数据服务平台的推广应用,将有力支撑公司信息化建设,极大提升公司信息化管理水平。