合作领域

摘要： 发展集装箱多式联运已成为释放铁路多式联运红利的重点,国铁集团明确鼓励企业以合资合作方式组建多式联运公司,进一步提升多式联运量,开展集装箱多式联运对外合资合作成为支持集装箱多式联运发展的重点工作之一。在分析铁路集装箱多式联运发展现状、远景规划及对外合资合作存在问题的基础上,结合物流企业混改及并购重组案例,分析铁路集装箱多式联运合资合作领域、合作对象选择以及合资模式等,提出铁路集装箱多式联运对外合资合作应充分发挥铁路在多式联运中的引领作用,以业务合作为基础,资本合作为协同,通过实施多样化的合资合作模式,培育多式联运运营主体,筹集基础设施建设资金,促进铁路集装箱多式联运高质量发展。

摘要： 双循环背景下,中国加快建设创新型国家和世界科技强国,需要以全球视野谋划和推动创新,全方位加强国际科技创新合作,积极融入全球科技创新网络.中英农业科技合作既符合两国共同利益,又对双方农业科技进步和推动全球农业可持续发展具有重要支撑作用.通过系统梳理中英农业科技发展现状﹑ 合作概况及合作互补性,指出了现阶段双方合作的不足,如合作机制不完善﹑ 知识产权保护重视不够﹑ 与跨国公司合作层次低等,并在对双方农业科技优先发展领域契合点分析的基础上,提出未来双方农业科技合作的五大优先领域.最后,针对双方合作中的不足,提出了相关的政策建议,包括设立统一国际合作项目协调管理机制;加强农业知识产权合作与保护,改善外部软环境;以企业为主体推动中英农业科技创新合作以及推进"项目+人才+基地"建设等.

摘要： 南亚东南亚国家是当今全球战略的重点区域,也是"一带一路"倡仪的重要区域,中国与之合作潜力巨大.为研究科技创新合作需求的领域与方向,文章以南亚东南亚16个国家为分析对象,通过对其近年制订出台的科技发展总体规划和重点产业技术创新规划等内容进行梳理和分析后,进行关键词检索研究,将中国与南亚东南亚各国科技创新合作需求进行排序,得出能源、农业、生物医药和信息领域是中国与南亚东南亚国家科技合作的重点领域,并根据重点领域展望了具体的技术合作方向.

摘要： 6年来,中国秉持“和平合作、开放包容、互学互鉴、互利共赢”的丝绸之路精神,积极推动“一带一路”建设,经贸合作取得了丰硕成果,合作机制扎实推进,合作领域不断拓宽,合作成果惠及各方。习近平主席在第二届“一带一路”国际合作高峰论坛期间发表了一系列重要讲话.

摘要： 中国商务部24日公布的数据显示,2018年,中国与“一带一路”沿线国家经贸合作领域不断拓宽,双向投资潜力进一步释放。2019年,中国将进一步开放市场,并通过中国国际进口博览会等平台继续推动“一带一路”建设取得新进展。

摘要： 共建“一带一路”倡议提出5年来,各种合作平台和机制已经搭建起来,“一带一路”经贸合作在探索中前进、在创新中发展、在互惠中壮大,各国合作意愿日益增强,合作领域不断扩大,合作层次不断提升。

摘要： 该文综述了泛珠三角区域合作框架的概况,分析了区域信息化建设快速发展的有利条件,合作途径,以及信息平台的建设问题.

摘要： 该文综述了泛珠三角区域合作框架的概况,分析了区域信息化建设快速发展的有利条件,合作途径,以及信息平台的建设问题.

摘要： 该文综述了泛珠三角区域合作框架的概况,分析了区域信息化建设快速发展的有利条件,合作途径,以及信息平台的建设问题.

摘要： 本发明公开了一种基于引文网络与科研合作网络的领域专家遴选的方法，包括以下步骤：首先，基于数据库元数据信息，构建可量化学者合作关系的学者合作网络；其次，基于文献引用信息，构建文献引用模型，删除自引干扰，线性映射生成学者引用网络；然后，将学者合作网络和学者引用网络融合生成学者关系网络；最后，计算学者关系网络中重要节点并进行聚类分组，结果即为遴选出的专家列表。本发明依据学者学术合作和学术成果，综合考虑学术合作网络评价和学术能力评价两个标准，不仅能够精准的推荐相应专家，缩短计算时间，实时更新效果好；基于学者关系网络的专家遴选模型还能够辨识专家擅长领域，解决现有遴选方法中专家与研究领域匹配不准确的问题。

摘要： 尤其用于防护领域、安全领域、水域养殖领域或建筑领域的网由单独的螺旋状弯曲的纵向元件(3)编织成编织物。弯曲成柱状形状或螺旋形状的单独的纵向元件(3)与相邻的纵向元件交错扭转且被如此挤压，即，编织物形成几乎平坦的平整形状且纵向元件(3)在此相应形成几乎直线的边(8a,8b;9a,9b)和在其之间的弯曲部(10a,10b;11a,11b)。弯曲部(10a,10b;11a,11b)相应弯折状地构造在长形的边(8a,8b;9a,9b)之间。由此得到带有未意料到地高的强度值的网构造。

摘要： 本发明涉及一种适用于中医药科研领域的合作式互动系统，该方案包括包括提问/提案发起单元、评论解答单元、评价打分单元、平台系统及专家信息库；还包括平台系统的控制方法：平台系统分析提案并从专家信息库中筛选出合适的专家；将该提案推送给对应的专家，其中该提案供所有平台会员评论解答，专家的评论置顶显示；平台系统筛选专家和平台会员的所有评论并置底或删除无效评论；获取每个评论的评分并记录到对应平台会员或专家的中，本申请能够为中医药医生、专家和实验技术人员搭建一个可及时、有效沟通的平台科研创新平台。

摘要： 本发明公开了一种基于引文网络与科研合作网络的领域专家遴选的方法，包括以下步骤：首先，基于数据库元数据信息，构建可量化学者合作关系的学者合作网络；其次，基于文献引用信息，构建文献引用模型，删除自引干扰，线性映射生成学者引用网络；然后，将学者合作网络和学者引用网络融合生成学者关系网络；最后，计算学者关系网络中重要节点并进行聚类分组，结果即为遴选出的专家列表。本发明依据学者学术合作和学术成果，综合考虑学术合作网络评价和学术能力评价两个标准，不仅能够精准的推荐相应专家，缩短计算时间，实时更新效果好；基于学者关系网络的专家遴选模型还能够辨识专家擅长领域，解决现有遴选方法中专家与研究领域匹配不准确的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于引文网络与科研合作网络的领域专家遴选的方法。包括以下步骤：首先，基于数据库元数据信息，构建学者合作有向网络模型，生成学者合作网络；其次，基于文献引用信息，构建文献引用模型，删除自引干扰，线性映射生成学者引用网络；然后，学者合作网络、学者引用网络融合生成学者关系网络；最后，计算学者关系网络中重要节点并划分社团结构，结果作为遴选专家列表。本发明依据学者学术活动和学术成果，综合考虑学术能力评价和合作网络质量评价两个标准，不仅能够快速精准的推荐相应专家，还能够辨识专家擅长领域，解决现有评选方法中专家专业匹配不准确的问题；直观地体现资深学者在科研工作中的重要性，遴选的专家更加合理。

摘要： 尤其用于防护领域、安全领域、水域养殖领域或建筑领域的网由单独的螺旋状弯曲的纵向元件(3)编织成编织物。弯曲成柱状形状或螺旋形状的单独的纵向元件(3)与相邻的纵向元件交错扭转且被如此挤压，即，编织物形成几乎平坦的平整形状且纵向元件(3)在此相应形成几乎直线的边(8a,8b;9a,9b)和在其之间的弯曲部(10a,10b;11a,11b)。弯曲部(10a,10b;11a,11b)相应弯折状地构造在长形的边(8a,8b;9a,9b)之间。由此得到带有未意料到地高的强度值的网构造。

摘要： 一种基于领域间和领域内关系的跨领域推荐方法及系统，根据不同领域用户或物品间的评论信息转换为用户或物品的语义关系，构建得到跨领域异构图，并在每个领域内，利用用户或物品的语义关系构建得到单领域异构图；再在两种异构图的基础上设计基于领域间和基于领域内关系的跨领域推荐系统模型，用于同步地学习用户或物品的跨领域不变性和单领域特殊性，并通过门控融合机制生成对每个用户的个性化推荐结果。本发明通过将领域间的语义关系转换成跨领域异构图，将领域内的语义关系转换成单领域异构图的同时保留领域间和领域内关系，统一地建模高阶域间和域内关系并实现双目标跨领域推荐。

摘要： 本发明提出一种基于领域和样例级别迁移的跨领域虚假新闻检测方法和系统，包括：获取多个源领域和一个目标领域的新闻数据，作为训练数据，基于该训练数据，通过元学习的方式训练得到泛化模型；基于该目标领域的新闻数据，执行掩码语言训练任务，训练掩码语言模型，得到用于进行迁移性度量的语言模型；在该源领域的新闻数据上计算语言模型的迁移性，根据该迁移性对该源领域的新闻数据进行加权；使用该目标领域的新闻数据和加权后的源领域的新闻数据引导该泛化模型适应目标领域，得到该目标领域的虚假新闻检测模型；通过该虚假新闻检测模型完成对该目标领域新闻的虚假检测。

摘要： 本发明涉及基于领域感知的掩码子结构的多领域自适应神经机器翻译方法，属自然语言处理领域。本发明先构建一个多领域基模型，其次利用各个特定领域的数据对基模型进行微调，得到各个特定领域的领域感知掩码组件，再通过融合策略，集成得到的各个特定领域的领域感知掩码组件，得到领域感知的掩码子结构，最后利用领域感知的掩码子结构以及中英通用领域数据和特定领域的数据训练得到多领域神经机器翻译模型。本发明对中英多领域自适应神经机器翻译实现有效的性能提升，为后续领域自适应神经机器翻译等研究提供强有力的支撑，解决了对于领域自适应中存在的领域偏移和领域间的参数干扰以及通用领域灾难性遗忘等问题会造成模型泛化能力不佳的问题。

摘要： 本发明公开了一种领域自适应的无重叠实体的跨领域数据协同物品推荐算法。对目标和辅助领域数据预处理获得各自的用户‑物品偏好矩阵和用户‑物品指示矩阵；再处理获得用户之间和物品之间的相似度矩阵；根据相似度矩阵构建用户图和物品图；建立带有图正则化项的目标函数，求解目标函数获得得到最优的三个参数矩阵；用三个参数矩阵乘积来重构获得用户‑物品推荐矩阵，用用户‑物品推荐矩阵将物品推荐给用户。本发明使用领域自适应技术来对齐领域间的数据分布，确保了知识迁移的一致性，能够提高目标领域数据中的推荐性能。