基于人工智能的一体化教科研服务平台设计

建设教科研一体化服务平台,能够优化教科研资源管理效果,促进教师教科研的创新和发展。在此背景下,从一体化教科研服务需求出发,设计基于人工智能的一体化教科研服务平台。此平台由新闻发布模块、资源管理模块、集体备课模块、教育科研管理模块构成,具有教育信息及时传送、资源积分管理、集体备课、教科研资源智能管理四大核心功能。其中,教育科研管理模块采用基于人工智能的教科研资源挖掘模型,结合用户需求,挖掘提取其所需教科研资源。经测试,教师用户在平台上查询教科研资源时,查询结果准确且查询速度极快。

高校图书馆研究支持服务体系:理论与构建——兼述北京大学图书馆的相关实践

论述了高校图书馆近年来重大战略发展方向之一——研究支持服务的定义、核心、总体框架、内容体系及支撑服务平台建设,并结合国内外高校图书馆的发展、特别是北京大学图书馆近期机构和岗位调整的案例,为高校图书馆的转型实践、深度创新和知识服务中心建设提供理论与实践两方面的参考。

南极科考智能支撑平台监控系统的设计与实现

南极科考智能支撑平台是由我国首座独立自主研发使用于极端条件下的能源支撑平台。针对低温低压的特殊环境,为了确保关键器件能够正常工作。系统的可靠性及安全性变得尤为重要,因此监控系统采用了温度控制、冗余设计等策略。从系统硬件选型、搭建进行了详细分析并加以实验验证,从而确保系统成功运行。

持续建设科研条件平台 助力生命学科跨越式发展

该文从科研条件平台建设入手,配置领军人才和学术骨干开展前沿领域研究所需的仪器设备与设施,支撑生物及医学学科快速发展。生命学科发展实践证明,一流学科建设与技术支撑体系之间关系密切,互相促进、协同发展;一流的公共科研条件平台及其技术支撑体系是吸引和稳定一流师资、开展一流科研、培养一流人才的必要保障。

基于XWiki的科研协作管理支撑平台

针对传统科研活动环境中信息资源相对孤立、项目成员间协作性差、项目管理和协作过程复杂以及整体效率低下等问题,提出一种基于XWiki的科研协作管理支撑平台架构设计方案,并对其进行具体实现。该平台便于科研项目管理,实现了科研团体内部知识的高效共享,并提高了科研协作管理效率,有效推动了科研协作管理信息化进程。

麻醉与围术期医学科专科数据平台设计与实现

目的:基于临床数据中心,建立麻醉与围术期医学科专科数据平台,实现辅助科研与临床决策,加速数据成果转化。方法:通过ETL过程,将数据统一清洗后存储到SQLServer,形成贴源数据层,再结合自然语言处理技术(NLP)和SNOMED等医学标准数据集进行标准语义化处理,最终利用科研数据采集引擎将数据填充到基于Elasticsearch框架的麻醉与围术期医学模型中,形成高性能的麻醉与围术期医学科专科数据库。结果:麻醉与围术期医学科专科数据平台提高了数据可视化程度和数据应用质量,在科学研究和辅助临床决策上具有重要意义。结论:麻醉与围术期医学科专科数据平台,从临床检索、科学研究和辅助决策等多角度满足学科发展需求,具有广阔前景。

全面线上教学期间上海外国语大学图书馆的服务及对策

全面线上教学是高校积极响应教育部“停课不停学”背景下采取的主要教学方式,全面线上教学期间高校图书馆的信息服务方式与以往有所不同,各图书馆面临着不同的新挑战,也促使了图书馆的服务创新。文章以上海外国语大学图书馆为例,着重介绍了其数字资源保障、技术支撑、服务保障方面所采取的措施与面向疫情的科研需要所采取的服务创新,并进一步提出为适应全面线上教学图书馆可以采取的若干对策与建议。

提高大学生科研创新能力新举措

当今社会是一个创新的社会,创新是一个国家发展的动力和源泉。科研创新是创新的一个很重要的方面,提高大学生科研创新能力已成为当今高校进行创新人才培养的最重要的目标之一。该文分析了当今高校在对于提高大学生科研创新方面普遍存在的问题,相应的提出"提高大学生对科研创新兴趣-创建专业型教师队伍-构建新型创新活动平台-构建合理激励奖励机制"这一系列举措以期更加全面更加有力的促进大学生科研创新能力的培养。

高校医学创新平台信息化支撑体系建设探讨

文章分析了高校医学创新平台的特性和目前国内外科研信息化支持的现状,设计了高校科研信息化模型,提出了高校医学创新平台信息化支撑体系的总体架构。

高校科研平台提升人才培养支撑能力的路径探讨

人才培养是高校的中心工作,提升高校科研平台人才培养支撑能力,强化科研反哺人才培养,是进一步牢固树立人才培养中心地位的有效措施。作为高校科研创新和成果转化的主阵地,科研平台在服务和支撑人才培养方面有着巨大能力和潜力,在一定程度上却也存在科研反哺人才培养机制仍不健全、科研资源向人才培养资源转化有效度不高、开放共享程度不够等一些问题。本文基于高校科研平台服务人才培养的现状,从强化科研反哺人才培养工作的政策引导、实施科研平台和人才培养支撑平台一体化建设、促进科研成果向人才培养资源有效转化、推动科研平台优质资源对人才培养开放共享、完善科研平台及科研人员考核激励等几个方面提出高校科研平台提升人才培养支撑能力的路径。

校级科研条件平台全时开放共享服务的思考与实践

科研条件平台是学校创新研究的重要载体,不断提升其使用效率是重要的管理课题。该文阐述了清华大学校级科研条件平台全时开放共享服务的思路和方案,包括制度保障、用户培训、用户分级、安全监控、远程指导等方面,并对工作成效进行了总结。在此基础上,对平台开放服务的定位和需求以及扩大用户独立实验范围等方面进行了探讨。

基于1756Eweb模块的罗克韦尔PLC和计算机通信实现

介绍了1756Eweb模块的基本原理,设计实现了罗克韦尔PLC通过以太网模块1756Eweb与计算机进行数据通信,并通过在南极冰穹A科考支撑平台中的应用,验证该方法可以有效地对PLC进行实时管理和监控,对于进一步开发应用1756Eweb模块具有一定借鉴意义。

科研条件平台规划与运行模式研究

在"双一流"建设的背景下,科研条件平台建设面临着新的形势要求和挑战。当前平台规划和建设还处在依靠经验的阶段,加强规律总结和理论讨论是一项迫切的任务。该文在分析科研条件平台趋势要求和影响因素及对国外著名大学平台进行调研的基础上,研究了平台规划和运行的模式,并结合清华大学的实践进行了讨论。

胸部CT双影像组学模型评估肺结节良恶性及浸润性

目的探讨特定双影像组学模型鉴别CT平扫不同大小肺结节良恶性及浸润性的能力。资料与方法回顾性分析4892个CT平扫肺结节病灶,由高年资医师勾画病灶并标注病灶的良恶性及浸润性(其中2014个结节病理确诊为恶性),依据所有病灶整体体积分布情况(上、下四分位数为界值)分为大、中、小结节组,使用达尔文科研平台的双影像组学模型对所有病灶进行特征提取并分析,判断病灶的良恶性及浸润程度。以医师组标注结果为正确结果进行统计分析,判断在不同大小肺结节上的模型准确率。结果组学模型对病灶体积>434.75 mm3(平均直径9.4 mm)的大结节病灶判定准确率为92%,尤其对恶性浸润性腺癌判断准确率为100%;对病灶体积<51.63 mm3(平均直径4.6 mm)的小病灶判断准确率为100%;对于介于两者中间的中等大小病灶,在浸润程度由低到高的预测准确度分别为0.33、0.61及0.42。结论基于影像组学的模型对较大肺结节病灶良恶性判断准确性较高,尤其是恶性程度较高的浸润性腺癌,可用于辅助医师对恶性病变的进一步判定及诊断。

现代信息技术与现代南极研究

现代南极研究需要现代信息技术的支持。开发利用信息资源 ,强化信息导向的作用 ,是南极领域自身建设的科学思想基础。本文以现代信息技术为经 ,以现代南极研究为纬 ,从软科学和系统科学的角度 ,宏观地俯瞰了南极研究的现在与未来 ,从不同侧面阐述了信息技术对南极研究的支持作用 ,强调了全方位、大科学化的重要性。南极研究作为最能体现国际合作的特殊领域 ,在开拓南极的科学独特性和南极的全球作用两大核心课题时 ,势必从各个层次上系统地应用现代信息技术 ,为参与全球计划的各大尺度问题的研究提供必要的支持。在我国的南极事业中 ,如何造就一个与国际南极研究同步的开放环境 ,加速信息资源的开发利用并能以有效、系统、经济、合理的方式进行 ,是时代赋予的机会 ,也是面临的新挑战 ,更是发展的必然。建立计算机化的南极信息系统是实现决策和管理科学化 ;增强南极活动中的运营能力 ;提高科研水平、加快科研进程的必要途径 ,是加入国际南极信息网络的前提与基础 ,也是全面促进和积极推动现代南极研究深入发展的重要环节。这项综合性的社会技术系统工程的实现 ,需要一个不断深化完善和动态发展的持续过程。

南极科考支撑装置发电机组模拟系统设计与实现

发电机组为南极科考支撑装置提供稳定电源,发电机组的启动与调度是主控系统的关键。根据发电机组的启动与调度方式,利用ControlLogix PLC设计并实现了发电机组模拟系统。根据负载数量实现了发电机组电流的合理变化。实现了发电机组故障模拟。系统运行结果表明,模拟系统较好地模拟了发电机组的运行情况,主控系统的发电机组调度方式合理有效。

科研院所科研成果应用与转化现状

科研成果的应用转化关系着国家经济发展提高。科研院所因政策缺乏、资金短缺、场地限制,使研制的项目常常胎死腹中或束之高阁,严重影响着新项目、新技术、新产品的科研成果的应用转化。改变科研成果应用转化的现状,需要政府引导,政策支持,调整资源结构、拓宽资金来源,整合创新,疏通渠道,拓展平台。

RSView32与VC程序的通讯

结合南极冰穹A科考支撑平台项目的远程监控系统,从项目的实际需求出发,探讨RSView32与VC程序之间数据通讯的实现,并介绍了项目中二者之间数据通讯的具体方法,对相关的组态软件的应用具有一定的借鉴意义。

基于GCA-DEA-MSVC方法的高校科研平台评价预测研究

高校科研平台评价与预测分析是促进科研工作健康高效发展的重要载体,但数据指标繁冗、逻辑关系复杂、影响因素众多等大大加剧了科研平台运行评价和预测难度。本文从大数据角度出发探索一种基于GCADEA-MSVC方法的高校科研平台评价预测方法。首先利用GCA方法从科研平台运行数据库中挖掘、提取出与评价结果密切相关的关键特征指标并进行分类构建特征指标库,然后利用DEA方法对特征指标库数据进行融合,提升数据质量构建相对效率指标库;最后,将特征指标库与相对效率指标库再次融合,基于改进的MSVC方法构建了高效的科研平台运行状态评价分类预测模型,并利用教育部重点实验室评价数据开展了实验研究,验证了所提方法的有效性。