多元环境下学术期刊品牌建设的思考

来源 :科技与出版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cxg1112
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着我国科技事业的发展和创新能力的提高,我国科技竞争力不断增强。学术期刊作为科技成果的主要发表载体,能在一定程度上衡量一个国家的科技实力和水平。但目前我国学术期刊的国际影响力、传播力相对薄弱,无法掌握国际学术圈的话语权。文章以学术期刊品牌建设为切入点,研究我国学术期刊品牌建设的必要性以及发展现状,分析学术期刊品牌建设过程中亟待解决的问题,从编辑队伍培养、编委会建设、新媒体传播、行业发展等方面提出学术期刊品牌提升的路径与建议。
其他文献
本文简要介绍了南昌市高新区智慧水利系统的总体架构、系统建设等,系统可使水利工程管理单位及时掌握辖区内水情、雨情、工险情等水利业务信息,提高行业现代化管理能力和水平,对水利行业的信息化水平有较好的参考作用。
作者查阅了有关“侏儒症患者”这一特殊人群的大量文献,调查了侏儒症患者的服饰与普通人服饰的区别,并结合他们的生活环境、生活习惯以及社会大环境对侏儒症患者的目光,探究侏儒症患者的服装服饰穿着与美学需要;并通过对以往宝贵例证的理解与分析,结合各类设计面料的特性并考量了侏儒症患者的接受程度后,选择针织品作为其首选服饰材料。作者还对侏儒症患者的服装设计提出一些个人的构想与展望,希望服装业对这一特殊人群给予关心、关注和关爱,生产出适合他们的服装服饰,让他们感受到社会大家庭的和谐温暖。
由于传统基于人工设计特征的目标检测方法在实际应用中存在目标检测精度差、测距绝对误差较大等问题,因此开展基于卷积神经网络的车辆与行人目标检测与测距研究。通过引入卷积神经网络,对检测目标车辆及行人特征进行提取,并对其相应候选窗口区域进行划分。再利用窗口融合技术检测车辆与行人,最后通过训练车辆与行人测距检测器完成车辆与行人目标检测与测距。通过实验证明,设计方法在实际应用中检测精度更高,可有效将测距绝对误
笔者从大数据时代这一独特背景出发,对数据安全进行了严谨的分析,阐述了目前网络数据安全存在的问题以及成因,并有针对性的提出了网络数据安全防护策略。通过研究发现,目前要落实的策略包括制定数据安全的全周期治理策略、加强网络防火墙的运用、提升专职人员对数据管理的能力以及利用信任模型来抵御入侵行为。
近些年来,人工智能的技术发展日益迅速,将人工智能与语音识别系统的结合发展也成为了新的研究方向。基于人工智能的语音识别系统在应用过程中进行了矢量化模型的构建,同时在特征参数的提取以及分析处理的过程中更加具有高效性。笔者将立足于实际,结合当前业内的研究成果,对基于人工智能的语音识别系统的应用进行研究与分析。
该文首先探讨了我国在分级诊疗制度下医学检验技术的新需求和发展方向,概述了基于智能手机医学检验新技术的原理和优势,简述了智能手机检验技术在免疫分析、核酸分析、生化分析和细胞形态分析等具体医学检验方向的发展概况和研究成果。另外,还讨论了目前智能手机医学检验技术存在的问题,如对不同型号手机的兼容性差、检测指标少、自动化程度低和缺乏临床验证等。最后对智能手机医学检验技术未来可能的发展方向作出展望,旨在为智能手机医学检验技术的推广和更合理应用提供一定参考。
随着经济全球化浪潮,我国民居建筑逐渐走向同质化,民居建筑的独一性、地域性正在逐步衰退。文章通过对基诺族传统民居建筑进行解构和剖析,总结了其建筑形式与结构特色,详尽阐释了基诺族传统民居的屋顶、楼板、墙体门窗构件的筑造技法和地域性材料,并与其现代民居进行对比,展示了基诺族传统民居建筑的经验与智慧,以期推动中国民居建筑的设计创造革新。
一方水土养育一方人。在广袤的非洲大地上,有30多个国.家,这里山河纵横,丛林遍地,野生动植物很多,为人们提供了丰富的食物。无论是天上飞的、地上跑的还是水中游的,当地人就地取材,烹而食之,形成了别具--格的饮食文化。喀麦隆的招牌食物喀麦隆在葡萄牙语中是“虾”的意思。1472年,葡萄牙航海家到达西非海岸时,在喀麦隆的乌里河口发现大批虾群,人们惊呼“喀麦隆,喀麦隆”,于是“喀麦隆”就成了这片土地的名字。
针对“日”字截面型材在绕弯成汽车防护梁过程中产生的截面变形缺陷,基于自主研发的绕弯装置,利用有限元分析软件ABAQUS和正交试验模拟方法,探究了工艺参数中绕弯半径,芯棒的芯头数及芯模间隙对截面变形的综合影响规律。结果表明:最大变形截面位置受芯头个数的影响;截面的各变形量都随绕弯半径和芯头个数的增加而减小,随芯模间隙先减小后增大;工艺参数组合为绕弯半径600 mm,芯头数为2,间隙为0.75 mm的防护梁成形方案减轻截面变形效果较好,并且通过试验验证了模拟结果的有效性。
为精准预测客运枢纽聚集人数以形成合理科学的客运枢纽客流组织方案,提出了一种基于KNN回归算法的客运枢纽聚集人数组合预测方法。在分析客运枢纽客流聚集规律的基础上,以数值相似和趋势相似为原则运用KNN回归算法预测区域聚集人数,并综合考虑各自特点引入时变权重系数进行组合预测,解决了以往KNN回归预测模型所需历史数据量大和运行时间长等方面的不足。实例分析结果表明,本文方法在非节假日平均预测精度可达95%以上,在春运期间平均预测精度可达90%,均高于移动平均法、卡尔曼滤波法与灰色预测法。