An effectiveness analysis of altmetrics indices for different levels of artificial intelligence publications

Scientometrics - Altmetrics indices are increasingly applied to measure scholarly influence in recent years because they can reflect the influence of research outputs more timely comparing with...     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题，研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法，可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织，建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存，对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术，对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析，结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点，同时可视化交互更加流畅，适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

APP软件性能效率研究

性能效率是APP软件的重要质量属性，但目前缺乏APP软件性能效率的通用模型。分析了APP软件的性能特征，基于ISO/IEC 25010标准提出了APP软件的性能效率模型，定义了APP软件性能效率的子特性和度量指标。基于提出的APP软件性能效率模型，通过实验对APP软件的性能效率进行了度量及相关分析。     

基于多尺度双线性卷积神经网络的多角度下车型精细识别

针对多角度下车辆出现一定的尺度变化和形变导致很难被准确识别的问题，提出基于多尺度双线性卷积神经网络（MS-B-CNN）的车型精细识别模型。首先，对双线性卷积神经网络（B-CNN）算法进行改进，提出MS-B-CNN算法对不同卷积层的特征进行了多尺度融合，以提高特征表达能力；此外，还采用基于中心损失函数与Softmax损失函数联合学习的策略，在Softmax损失函数基础上分别对训练集每个类别在特征空间维护一个类中心，在训练过程中新增加样本时，网络会约束样本的分类中心距离，以提高多角度情况下的车型识别的能力。实验结果显示，该车型识别模型在CompCars数据集上的正确率达到了93.63%，验证了模型在多角度情况下的准确性和鲁棒性。     

《医学化学》课程教学质量提升策略研究

根据高校新时期教学发展理念,从优化课程内容体系、改革课程评价方式、强化各种教学手段、培养学生的实验创新能力、充分应用各种教学资源等方面改革《医学化学》课程。使其成为贴近学生、贴近课堂实际需求的一门高质量课程。提高生物信息学、生物医学工程等专业学生的学习能力及综合素质。为生物、医学、信息等相关专业构建起扎实、系统的基础知识体系,从而达到高校创新教育的目标。     

室内机组的开发与应用

随着市场的发展,精品超市和改造店铺逐渐增多,需要一种更加适合的制冷机组来满足市场的需求。本文提供了一种新型的解决方案,解决了现有机组存在的高噪音和高成本问题,不仅提高了制冷效率,而且节约能源,保护环境。     

畜禽骨蛋白质材料化利用的研究现状与发展趋势分析

作为畜禽屠宰的副产物,动物骨因其丰富的蛋白质和广阔的深加工利用的发展前景而成为当今环境、农业和能源等领域的研究热点.受自身骨骼结构和综合利用技术的制约,骨骼的深加工利用率不足2％,造成了严重的资源浪费与环境污染.蛋白水解作为蛋白质资源深加工领域最有效的技术手段,可实现大宗蛋白质资源的高效回收利用;而蛋白水解物优异的溶解性、可降解性、生物相容性和独特的生物功能活性使其具有开发高值材料的潜力.随着石化资源的短缺和人们健康环保意识的增强,人们对环保型可再生型新材料的需求逐渐迫切,而畜禽骨蛋白质材料的开发利用紧密结合国家新型战略产业——生物制造业,将促进农副产品加工业的持续健康发展.针对畜禽骨蛋白质材料化开发利用的发展历程及当前的研究热点,本文阐述了絮凝剂、粘结剂、可降解塑料、表面活性剂、医用材料等近年来研究较广的畜禽骨蛋白质材料化利用途径,并总结了各种利用途径的应用效果和局限性;同时,总结分析了现今利用蛋白水解物开发新型材料的相关理论及研究成果,为开发畜禽骨蛋白质材料提供了理论支持;最后,基于目前生物基材料的发展趋势及畜禽骨深加工技术的难点问题,客观展望了畜禽骨蛋白质材料的制备及应用发展方向.