优秀学术论文

摘要： 为更好地推动2022年度“中国化学纤维工业协会·恒逸基金”优秀学术论文、软课题征文活动的开展,扩大论文征集范围,让更多行业科技工作者参与征文,进一步提高论文质量,提升“中国化学纤维工业协会·恒逸基金”的影响力,中国化学纤维工业协会将继续联合《产业用纺织品》《国际纺织导报》编辑部共同开展2022年优秀学术论文、软课题征文活动。

摘要： 《财政科学》以“贴近现实,贴近地方,贴近决策”为办刊导向,重点突出政策研究、应用研究、调查研究及治理与改革研究等。基于“智库型学术期刊”这一定位,《财政科学》2021年度优秀成果评选将由两类构成,即优秀学术论文类与优秀财政工作论文类。现对具体评选办法作以说明。一、根据《财政科学》优秀学术论文与优秀财政工作论文评选工作要求设立评选委员会,评委由财经领域知名学者及从事实务工作的专家组成。

摘要： 《科学与信息化》杂志属性:省级科技类综合期刊出版时间:每月10日、25日(半月刊)《科学与信息化》杂志是经国家新闻出版广电总局批准,天津出版传媒集团有限公司主管,天津科学技术出版社有限公司与天津北洋音像出版社有限公司主办的国内公开发行的科技类综合性杂志。本刊坚持正确的舆论导向,介绍信息化技术及其应用知识,传播科学理念,倡导创新精神,普及提高大众信息化知识水平。《科学与信息化》杂志主要栏目:科学视野、信息化技术应用、IT技术、工业与信息化、教育与信息化、农业与信息化、医疗与信息化、金融与信息化、交通与信息化、管理与信息化等。本刊已被万方、超星数据库全文收录。其相关信息可从万方、超星数据库官方网站检索查询。本刊现面向广大科研、文教工作者,工程、农业技术人员等征集与信息化相关的优秀学术论文。

摘要： 《中国劳动》期刊由人力资源和社会保障部主管,中国劳动和社会保障科学研究院(简称劳科院)、中国劳动学会主办,是反映劳动经济、社会保障、人力资源等领域政策前沿、理论研究和实践创新的综合性、研究性学术期刊。《中国劳动》为中国人文社会科学核心期刊(扩展版)、中国科技核心期刊、人大复印报刊资料重要转载来源期刊(连续两年在“公共管理学科期刊”转载率和综合指数排名中位列前十),是人力资源和社会保障部唯一的国家级核心期刊。

摘要： 为更好地推动2022年度“中国化学纤维工业协会·恒逸基金”优秀学术论文、软课题征文活动的开展,扩大论文征集范围,让更多行业科技工作者参与征文,进一步提高论文质量,提升“中国化学纤维工业协会·恒逸基金”的影响力,中国化学纤维工业协会将继续联合《产业用纺织品》《国际纺织导报》编辑部共同开展2022年优秀学术论文、软课题征文活动。

摘要： 2020年9月国家六部委(局)联合印发了《蚕桑丝绸产业高质量发展行动计划(2021-2025年)》,为“十四五”以及今后蚕桑产业的发展指明了方向。为了积极响应国家号召,促进蚕桑产业转型升级和多元化发展,同时为了培养中青年蚕业科技人才成长与知识创新,2022年本刊继续面向全国蚕桑(柞)、茧丝绸单位广大科技工作者征集优秀学术论文。

摘要： 我们尊重您的宝贵意见亲爱的读者信息通信时代的专业期刊《广东通信技术》、由广东通信学会和广东省电信情报中心站联合主办。置身通信产业波澜壮阔的变革下的《广东通信技术》正向综合类通信期刊转型,以全新的视角关注通信前沿技术、市场热点和经营理念。《广东通信技术》在继续发表通信产业优秀学术论文的基础上,逐步加大对市场类、管理类等深度分析文章的发表,贴近企业、市场的需要,满足读者的需求。通过此表,我们将了解、发现并不断满足您的需求。传真、寄回反馈表,你将有机会获赠精美礼品!

摘要： 《财政科学》以“贴近现实,贴近地方,贴近决策”为办刊导向,重点突出政策研究、应用研究、调查研究及治理与改革研究等。基于“智库型学术期刊”这一定位,《财政科学》2021年度优秀成果评选将由两类构成,即优秀学术论文类与优秀财政工作论文类。现对具体评选办法作以说明。

摘要： 1.本刊不收取版面费或者其他任何费用。欢迎视角新颖、见解独到的高质量学术稿件,尤其欢迎对前瞻性、全局性和战略性的重大理论和现实问题进行专题化的策划、研究。导向正确、资料详实可靠、前瞻性强的优秀学术论文优稿优酬。文章篇幅12000~20000字为宜。2.本刊严格实行双向匿名审稿及编辑部三审制度,力求审稿专业性和公正性。来稿请另页写明中文标题、英文标题以及作者姓名、单位、职务、职称、通讯地址、邮编、联系电话、电子信箱等,正文部分不要出现任何个人信息,以便直接转交专家匿名审稿。

摘要： 亲爱的读者:信息通信时代的专业期刊《广东通信技术》。由广东通信学会和广东省电信情报中心站联合主办。置身通信产业波澜壮阔的变革下的《广东通信技术》正向综合类通信期刊转型,以全新的视角关注通信前沿技术、市场热点和经营理念。《广东通信技术》在继续发表通信产业优秀学术论文的基础上,逐步加大对市场类、管理类等深度分析文章的发表,贴近企业、市场的需要,满足读者的需求。

摘要： 本发明公开一种基于子空间嵌入的学术论文差异性分析方法，属于自然语言处理的技术领域。本发明针对论文差异性分析目标，提出了融合专家规则的论文子空间嵌入模型。引入子空间概念描述论文不同层面的学术创新，提出基于预训练模型的论文子空间语义嵌入方法。本发明将摘要等重点关注文本建模成不同子空间语义向量，相较于传统的基于文本向量的差异性分析方法，子空间嵌入更能够体现学术创新的不同特点。引入学术界的基本共识作为度量两篇比较论文差异性的规则，提出基于对比学习的规则嵌入模型，采用孪生神经网络与对比损失函数进行多规则联合嵌入学习，以分析论文差异性。

摘要： 本发明公开了一种基于图局部结构和文本语义相似性的学术论文推荐方法。本方法为：1)基于论文库中论文的关键词、机构、作者特征构建包含论文和论文关系的异质网络；2)对于论文pi，基于该异质网络计算与论文pi有关联的论文相似度，形成一推荐结果候选集；3)生成论文库中每一论文的关系表征向量和语义表征向量，并加权求和得到对应论文的最终表征向量；将论文pi加入到该论文库中并生成论文pi的最终表征向量；4)计算论文库中每一论文的最终表征向量与论文pi的最终表征向量的相似性，并根据所得相似性选取多个论文作为论文pi的待推荐候选论文；5)将推荐结果候选集与待推荐候选论文进行融合，选取相似性最高的若干论文作为论文pi的推荐论文。

摘要： 本发明公开了一种基于网络表示和辅助信息嵌入的学术论文推荐方法，包括以下步骤：步骤1、构建引文网络，利用主成分分析对每篇论文中具有显著影响的变量进行降维，得到由多因子组成的论文边权重，在引文网络的基础上加入论文边权重，构建论文影响力网络；步骤2、在论文影响力网络中生成论文序列，由算法来学习论文序列的嵌入向量，得到论文的初级图嵌入函数，同时在初级图嵌入函数中加入论文的辅助信息，得到论文的终极图嵌入函数；步骤3、以论文的终极图嵌入函数作为嵌入模型，计算每篇论文与用户感兴趣的论文之间的相似度，生成推荐列表。本发明具有论文推荐结果的准确性高、在一定程度上缓解了论文的冷启动问题的优点。

摘要： 本发明公开了一种异质信息网络增强的学术论文推荐方法，包括以下步骤：步骤1、构建异质信息网络，所述异质信息网络包含用户、论文、标签这3类节点，以及用户与论文之间的交互关系、论文与论文之间的引用关系、论文与标签之间的从属关系这3种关系；步骤2、利用矩阵分解算法学习用户和论文的交互特征；步骤3、将交互特征输入异质图注意力网络，学习论文在异质信息网络中的高阶特征；步骤4、利用外积计算融合步骤2和3学习得到的特征；步骤5、将步骤4融合后的特征输入深度推荐模型预测评分。本发明利用异质信息网络解决交互数据稀疏的问题，可提升推荐的准确率。

摘要： 本发明提供了一种基于学术论文的技术前沿性指数计算方法及系统，该方法包括：步骤一，针对待评价研究前沿技术的学术论文，提取学术论文的关键词表；步骤二，在论文数据库中检索与学术论文相关的同类技术，并获取同类技术的网络引文全数据；步骤三，计算获取设定时间区间T内的同类技术中各个论文的平均被引数量N、中心性V和前沿性F的指标值；步骤四，基于逼近理想解算法计算获取同类技术中各个论文的接近程度指数和排名；步骤五，根据步骤四中的同类技术中各个论文的接近程度指数和排名计算获取各个论文的技术前沿性指数。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中不能实现对特定技术的前沿性的定量评价的技术问题。

摘要： 本发明公开一种基于子空间嵌入的学术论文差异性分析方法，属于自然语言处理的技术领域。本发明针对论文差异性分析目标，提出了融合专家规则的论文子空间嵌入模型。引入子空间概念描述论文不同层面的学术创新，提出基于预训练模型的论文子空间语义嵌入方法。本发明将摘要等重点关注文本建模成不同子空间语义向量，相较于传统的基于文本向量的差异性分析方法，子空间嵌入更能够体现学术创新的不同特点。引入学术界的基本共识作为度量两篇比较论文差异性的规则，提出基于对比学习的规则嵌入模型，采用孪生神经网络与对比损失函数进行多规则联合嵌入学习，以分析论文差异性。

摘要： 本发明公开了一种异质信息网络增强的学术论文推荐方法，包括以下步骤：步骤1、构建异质信息网络，所述异质信息网络包含用户、论文、标签这3类节点，以及用户与论文之间的交互关系、论文与论文之间的引用关系、论文与标签之间的从属关系这3种关系；步骤2、利用矩阵分解算法学习用户和论文的交互特征；步骤3、将交互特征输入异质图注意力网络，学习论文在异质信息网络中的高阶特征；步骤4、利用外积计算融合步骤2和3学习得到的特征；步骤5、将步骤4融合后的特征输入深度推荐模型预测评分。本发明利用异质信息网络解决交互数据稀疏的问题，可提升推荐的准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统，包括：获取作者数据和论文数据，构建包含作者属性信息和论文属性信息的异质学术网络；在所述异质学术网络中，利用基于注意力机制的异质图卷积神经网络模型分别学习得到作者节点的表示向量和论文节点的表示向量；将作者节点的表示向量与论文节点的表示向量进行拼接融合操作，基于多层感知机的思想进行模型训练，获取目标作者对论文的研究偏好，生成所述目标作者的论文推荐列表。本发明的学术论文推荐方法能够有效捕获异质学术网络中的作者与论文的特征信息，提高节点表示效率，提高论文推荐的准确度。

摘要： 一种基于多视图多层注意力的面向学术论文的分类方法涉及深度学习领域、图神经网络领域。在当今信息化高速发展的时代，传统的论文匹配方法仅仅使用单一的关系图，导致匹配效果不佳。本发明首先将论文之间的多种关系图输入图卷积神经网络，做到了更准确地捕捉真实论文数据的复杂关系。然后在捕捉到多种关系的基础上，使用多层注意力机制，学习到了每一篇论文的最优表示。最后引入自动编码器模块，缓解了图卷积网络在学习多视图信息时产生的过平滑问题。结果表明，通过将多层注意力与多视图输入结合，并将自动编码器与图神经网络相结合，提高了对学术论文分类的精度，从而实现了数字图书馆中对论文与论文作者的高效匹配。

摘要： 本发明提供了一种学术论文审稿人的推荐方法，涉及计算机算法领域，不依赖复杂的文本分析，无需获取完整文本信息，计算成本低，有效性和准确性高；该方法包括：S1、根据待审论文的摘要和/或关键词从数据库中获取相关领域内已发表论文以及对应作者的数据；S2、根据获取的论文数据和学者数据构建学者‑论文双层网络模型；S3、进行作者匹配实验，根据实验结果确定最优扩散参数；S4、将待审论文以及其作者并入已构建的学者‑论文双层网络模型中，并结合已确定值的最优扩散参数，采用资源扩散的方式获得各学者的资源值；S5、根据各学者的资源值生成推荐列表并推荐相应学者作为所述待审论文的审稿人。