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山东省中试基地建设效益评价及提升路径 被引量:1
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作者 季小妹 聂智磊 +1 位作者 朱运海 方雨豪 《科技创业月刊》 2023年第10期102-108,共7页
分析山东省中试基地建设现状及分布特征,探究提升中试基地建设效益的路径,为促进山东省中试基地高质量发展、提升科技成果转化水平与效率提供依据。基于数据包络分析方法(DEA)对山东省中试基地建设效益进行评价,总结山东省中试基地建设... 分析山东省中试基地建设现状及分布特征,探究提升中试基地建设效益的路径,为促进山东省中试基地高质量发展、提升科技成果转化水平与效率提供依据。基于数据包络分析方法(DEA)对山东省中试基地建设效益进行评价,总结山东省中试基地建设存在的问题并提出提升路径。研究发现:①山东省中试基地建设呈现以济南、青岛为核心,“双核”引领的态势,中试基地集中分布于新材料、现代农业、生物医药等领域;②非DEA有效中试基地占比较大,投入产出效率处于相对较低水平,总体投入冗余现象较好,大部分基地处于投入正常偏低水平,但产出效益不高,政策体系还不够完善。为提升山东省中试基地建设效益,应强化中试建设意识、保障科技研发投入、聚焦主要特色产业、增强中试基地政策支持。 展开更多
关键词 中试基地建设 效益评价 数据包络分析 提升路径
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中国式现代化背景下制造业高质量发展潜力和路径研究:以山东省制造业为例 被引量:2
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作者 季小妹 方雨豪 +1 位作者 赵西君 聂智磊 《中国软科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第S01期223-230,共8页
制造业高质量发展潜力的评价及预测是制定产业政策的前提.基于中国式现代化背景下山东省制造业发展潜力评价指标体系,采用熵权TOPSIS法对山东省制造业各细分行业发展潜力进行综合评价,并运用灰色预测模型GM(1,1)对未来5年各行业发展潜... 制造业高质量发展潜力的评价及预测是制定产业政策的前提.基于中国式现代化背景下山东省制造业发展潜力评价指标体系,采用熵权TOPSIS法对山东省制造业各细分行业发展潜力进行综合评价,并运用灰色预测模型GM(1,1)对未来5年各行业发展潜力进行预测.研究提出:山东省应着力优化制造业产业结构布局,加大对传统制造业的创新投入,加快发展服务型制造业,促进产业转型升级,实现高质量发展. 展开更多
关键词 制造业 发展潜力 熵权TOPOSIS 灰色预测模型
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基于专利分析的山东高校科技创新能力研究 被引量:3
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作者 王英 刘贞先 +3 位作者 袭著燕 侯冬冬 谷冬清 高晓瑾 《科技和产业》 2021年第11期24-29,共6页
专利是经济实体获取并保持核心竞争力的重要来源。高校正日益成为中国实施专利战略的重要部分。为此,从专利角度探讨山东省高校创新能力。通过教育部高等学校科技统计资料汇编和incoPat专利数据库,分析山东省高校的专利产出、科技投入... 专利是经济实体获取并保持核心竞争力的重要来源。高校正日益成为中国实施专利战略的重要部分。为此,从专利角度探讨山东省高校创新能力。通过教育部高等学校科技统计资料汇编和incoPat专利数据库,分析山东省高校的专利产出、科技投入产出比、专利转化等情况,探讨山东省高校近9年的自主创新能力和技术转化能力,并对山东高校专利质量提升提出具体建议。 展开更多
关键词 专利 山东高校 专利转化 创新能力
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竹红菌素中试提纯工艺及抑菌活性研究
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作者 孙博通 李洪亮 +2 位作者 韩如冰 王英 张思晨 《山东科学》 CAS 2023年第2期8-15,共8页
为了研究竹红菌素的中试提纯工艺及抑菌效果,在中试生产中,通过不同溶剂、提取方法提取竹红菌素,研究盐析法、降温法和超滤法对竹红菌素的纯化效果。结果表明使用气流粉碎法竹红菌素提取量可达21.4 mg/g,超滤法纯化后,竹红菌素的纯度达... 为了研究竹红菌素的中试提纯工艺及抑菌效果,在中试生产中,通过不同溶剂、提取方法提取竹红菌素,研究盐析法、降温法和超滤法对竹红菌素的纯化效果。结果表明使用气流粉碎法竹红菌素提取量可达21.4 mg/g,超滤法纯化后,竹红菌素的纯度达到90%以上。对竹红菌素的抑菌活性分析发现,其热稳定性良好,并且对大肠埃希氏菌和白色念珠菌均有抑制作用。竹红菌素具有天然抗菌和良好的热稳定性,易提取纯化,可作为一种抑菌药物应用到医药等领域。 展开更多
关键词 竹红菌素 提取 纯化 稳定性 抑菌
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机器学习在非晶合金开发中的应用 被引量:3
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作者 胡静怡 徐翔 +3 位作者 季小妹 徐明贤 姜岱峰 王卺 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期1517-1527,共11页
在材料科学过去几十年的发展过程中,经验试错法和基于密度泛函理论的方法等传统的非晶合金开发方法,帮助研发人员探索出多种非晶合金体系.但是,这些方法由于开发周期长、效率低等缺点,目前已难以满足研发人员的需求.而机器学习方法因其... 在材料科学过去几十年的发展过程中,经验试错法和基于密度泛函理论的方法等传统的非晶合金开发方法,帮助研发人员探索出多种非晶合金体系.但是,这些方法由于开发周期长、效率低等缺点,目前已难以满足研发人员的需求.而机器学习方法因其实验成本低、性能强大以及开发周期短等优点,被越来越广泛地应用到非晶合金材料的设计、分析和性能预测中.本文首先按照机器学习建模的主要流程阐述了各步骤的基本操作和发展情况.其次,着重介绍了数据预处理、模型构建以及模型验证方面的研究工作,在数据预处理章节,简述了数据收集、特征工程以及目前较为流行的数据预采样方法;在模型构建章节,论述了四类在非晶合金开发中常用的机器学习算法,包括人工神经网络、支持向量机、随机森林以及极端梯度提升方法;在模型验证章节,主要介绍了K折交叉验证和留一法交叉验证方法.最后,本文从多个角度对比分析了现有的机器学习应用,为后续的相关研究提供了可能的研究方向和思路. 展开更多
关键词 非晶合金 机器学习 材料设计 性能预测 数据预处理 模型构建 模型验证
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