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“高被引学者”现象研究的知识立场及其热点演变

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上海交通大学学报（哲学社会科学版） 2024年第8期32卷 108-121页

作者：赵鑫朱佳妮上海交通大学教育学院上海200240

高被引学者被视为基于客观、纯论文影响力的全球学术人才标杆,在相关学术领域发挥着重要作用。借助CiteSpace软件分析了1992—2022年间Web of Science和CNKI中的247篇文献,旨在探索“高被引学者”现象研究的知识立场及其热点演变。研究... 详细信息

高被引学者被视为基于客观、纯论文影响力的全球学术人才标杆,在相关学术领域发挥着重要作用。借助CiteSpace软件分析了1992—2022年间Web of Science和CNKI中的247篇文献,旨在探索“高被引学者”现象研究的知识立场及其热点演变。研究发现,该现象的核心议题是将“高被引学者”作为科研实践与人才政策的评价指标,其主流取向为实证式的科学主义范式。国际研究聚焦于高被引学者在学术系统内外部的影响力,而国内研究则侧重于描述其群体特征与跨国流动特征。整体上,早期研究“重文轻人”,强调“高被引”符号的工具理性,而后期研究则逐步关注高被引学者作为主体人的复杂动机和主观色彩。该领域的研究初步探讨了学术人才的评价标准及其在实践中不当使用可能引发的问题,但在弥合理论与实践之间的偏差与错位方面,仍需融入新的学科视角,对“高被引学者”这一热现象进行深入的学理层面的冷思考。

关键词：高被引学者学术评价科技政策文献计量分析

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超高压电网反时限零序电流保护定值二次型优化方法

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南方电网技术 2024年

作者：王峰朱佳焦邵麟毕兆东广东电网有限责任公司电力调度控制中心南京南瑞继保电气有限公司

反时限零序电流保护由于其优越的特性得到越来越广泛的应用，很多学者提出通过优化的方法对其定值进行整定计算。但是，目前常用的保护的定值优化算法往往存在迭代过程复杂耗时长、结果不稳定、仍存在进一步的优化空间等问题。为此，本... 详细信息

反时限零序电流保护由于其优越的特性得到越来越广泛的应用，很多学者提出通过优化的方法对其定值进行整定计算。但是，目前常用的保护的定值优化算法往往存在迭代过程复杂耗时长、结果不稳定、仍存在进一步的优化空间等问题。为此，本文提出了一种超高压电网反时限零序电流保护定值二次型优化方法。首先建立了反时限零序电流保护定值优化模型，分析在时间整定值Tp一定的情况下，动作时间t与启动电流Ip的关系，然后进行线性拟合，将复杂难以优化求解的非线性非凸优化模型转化为一个二次目标二次约束模型，之后基于MATLAB软件平台，采用建模工具YALMIP对问题进行建模，调用优化求解工具Gurobi进行求解，最后以IEEE39节点系统为例验证了所提方法的有效性和优越性。

关键词：超高压电网反时限零序电流保护线性拟合二次型优化

晶体塑性有限元对片层TiAl合金塑性性能的研究

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晶体塑性有限元对片层TiAl合金塑性性能的研究

作者：朱佳伟中北大学

学位级别：硕士

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面向可见光通信的硫化锑薄膜光电探测器研究

面向可见光通信的硫化锑薄膜光电探测器研究

作者：朱佳伟南昌大学

学位级别：硕士

基于eDNA技术的长江口中华鲟空间分布特征

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水生态学杂志 2024年

作者：朱佳志王肖静冯广朋三峡工程鱼类资源保护湖北省重点实验室中国长江三峡集团有限公司中华鲟研究所中国水产科学研究院东海水产研究所

利用eDNA技术监测长江口水域中华鲟的空间分布范围，可为高效准确评估珍稀濒危鱼类的资源现状和增殖放流效果提供科学依据，也为监测中华鲟提供一种非损伤性、高效和经济的新技术。利用滤膜抽滤法和荧光定量PCR方法，在2023年5月和8月... 详细信息

利用eDNA技术监测长江口水域中华鲟的空间分布范围，可为高效准确评估珍稀濒危鱼类的资源现状和增殖放流效果提供科学依据，也为监测中华鲟提供一种非损伤性、高效和经济的新技术。利用滤膜抽滤法和荧光定量PCR方法，在2023年5月和8月对长江口水域17个站点的水样进行了eDNA定性和定量分析，以此推断中华鲟的空间分布范围。结果显示：5月和8月均有中华鲟eDNA被扩增出来，且5月的eDNA检出率高于8月；不同站点之间的eDNA含量具有显著性差异(P<0.05)，其中长江口崇明东滩、佘山以及九段沙东南水域的eDNA含量显著高于其他站点；与传统的底拖网调查相比，eDNA技术具备高灵敏度、低成本等优势。研究结果表明运用eDNA技术研究中华鲟的空间分布具有可行性和敏感性。

关键词： eDNA 中华鲟分布范围资源监测长江口

LightGCNet:基于轻量化卷积网络的深度色域压缩算法

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计算机科学与探索 2024年

作者：杨晨徐昊朱佳伟吴秦柴志雷江南大学人工智能与计算机学院江苏省模式识别与人工智能工程实验室

色域压缩是大色域向小色域进行转换时保持色彩信息的关键技术。经典算法虽计算快速，但处理结果缺乏细节且没有考虑人眼的感知特性，难以满足人们对色彩品质不断提升的要求。迭代算法处理效果更佳，但极其耗时，无法投入实际应用。针对... 详细信息

色域压缩是大色域向小色域进行转换时保持色彩信息的关键技术。经典算法虽计算快速，但处理结果缺乏细节且没有考虑人眼的感知特性，难以满足人们对色彩品质不断提升的要求。迭代算法处理效果更佳，但极其耗时，无法投入实际应用。针对上述问题，首次提出了轻量化的深度色域压缩方法，该方法可在逼近迭代算法计算效果的同时保持接近经典算法的速度。首先，为色域压缩算法设计了LightGCNet模型，该网络中的双层卷积由DSC与DW卷积组合而成，相比常规U-Net，参数量与计算复杂度急剧降低。此外，为进一步提高模型先验性，将预训练得到的DW卷积中多个核通道进行重聚焦操作以建立联系，最终权重由重聚焦权重和预训练权重组成。其次，针对色相、明度、彩度这三个色彩属性，设计了色域压缩专用的损失函数。该函数不仅考虑了像素级损失，而且融合了图像感知损失，并联合色彩属性的多尺度信息进行加权，解决了深度色域压缩过程中细节丢失的问题。最后，基于迭代算法生成标签以训练网络，联合学习目标色域特征与图像信息，实现了与迭代算法相当的效果。实验结果表明：该方法与业界经典的SGCK算法相比，iCID值降低了17.08%，SSIM值提高了5.30%。相比常规U-Net模型，LightGCNet参数量减少了82.96%，乘加次数从8.5G大幅下降至2.2G，使改良模型更适于低端设备部署。该模型在CPU上处理单幅512×512图像仅需0.208秒，计算时间比迭代类算法减少99.92%。

关键词：色域压缩轻量化深度学习色彩管理

脑血管数字减影血管造影高分辨率分割网络设计

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哈尔滨工程大学学报 2024年第4期45卷 786-793页

作者：崔颖付瑞朱佳高山陈立伟张广哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨医科大学附属第一医院神经外科黑龙江哈尔滨150001

针对现存卷积神经网络对脑血管数字减影血管造影分割精度不高的问题,本文提出了一种基于U-Net的改进网络(IC-Net)。通过融合使用Inception和CAM通道注意力模块,以多种感受域提取更丰富的血管特征信息,并对特征信息进行筛选。增加7×7卷... 详细信息

针对现存卷积神经网络对脑血管数字减影血管造影分割精度不高的问题,本文提出了一种基于U-Net的改进网络(IC-Net)。通过融合使用Inception和CAM通道注意力模块,以多种感受域提取更丰富的血管特征信息,并对特征信息进行筛选。增加7×7卷积层,通过压缩特征层分辨率的方式减少训练过程中产生的数据量。本文所提模型与U-Net、R2U-Net、Attention U-Net相比,IOU、Accuracy、F1-Score和ROC曲线下面积4项指标平均提升了1.82%、0.014%、1.19%和0.73%。结果验证了IC-Net模型明显提升了脑血管数字减影血管造影虚弱血管和血管末端的检测能力,提升了分辨伪影噪声的能力,为医生识别脑血管中产生的病变提供有力参考。

关键词：图像分割特征提取脑血管数字减影血管造影 U-Net Inception模块通道注意力降维处理

象征手法在舞蹈创作中的运用 ——以个人专场作品为例

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象征手法在舞蹈创作中的运用 ——以个人专场作品为例

作者：朱佳佳西北民族大学

学位级别：硕士

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电力作业场景下风险识别方法研究

电力作业场景下风险识别方法研究

作者：朱佳龙武汉纺织大学

学位级别：硕士