分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-10-08 合作期刊: 《知识管理论坛》
摘要: [ 目的 / 意义 ] 学术博客的发展与用户使用紧密相关,探究哪些用户价值会引导用户使用学术博 客,分析用户价值间的关系。[ 方法 / 过程 ] 借鉴伍德鲁夫的顾客价值层次模型,采用阶梯法对 10 位使用 科学网博客的用户进行半结构化访谈,并对访谈内容进行编码。[ 结果 / 结论 ] 创建科学网博客用户价值 综合关联矩阵图,构建科学网博客用户价值层次模型,并发现 “ 博客写作 - 成就感 ” “ 博客阅读 - 学术交流 ” “ 推荐 - 传播效果 ” “ 好友互链 - 学术交流 ”4 条价值链关系。
分类: 其他 >> 综合 提交时间: 2023-03-28 合作期刊: 《中国科学院院刊》
摘要: 党的十八大以来,中央与地方财政按照以习近平同志为核心的党中央对科技创新的部署要求,充分发挥职能作用,出台了一系列支持科技创新的政策举措,有力促进了我国科技创新发展。文章分 3 个部分从9个方面回顾了 10年来财政支持科技创新的基本情况,对未来财政科技事业发展改革进行了展望。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 尽管已有研究发现数字以空间方式表征在人类记忆系统, 但是人脑如何完成数字的空间表征尚存争议。本研究两个实验在不同比例的数字字母(实验1)和不同比例的数字汉字(实验2)混合情境中考察了数字空间表征特点及其机制, 对上述争议进行了深入研究。结果发现:(1)当数字字母比例为“1 : 1”时, 数字加工中不出现SNARC效应。当数字字母比例为“1 : 6”和“6 : 1”时, 数字加工中均出现SNARC效应。即数字字母比例与数字SNARC效应之间呈倒“U”型关系。(2)数字汉字混合情境中数字汉字比例与数字SNARC效应之间同样呈倒“U”型关系。结果说明:(1)干扰刺激与数字混合呈现会影响数字SNARC效应。(2)干扰刺激加工对数字SNARC效应的影响受到数字与干扰刺激比例的调节, 且具有跨干扰材料的稳定性。研究结果意味着数字的空间表征是人类通过统计学习在线建构的, 支持了工作记忆理论。
分类: 力学 >> 应用力学 提交时间: 2023-03-20 合作期刊: 《应用力学学报》
摘要: 目的 研究中国骨科手术机器人发展现状,并对未来进行展望。方法 本研究从中国骨科手术机器人的发展入手,回顾20余年的发展历史,根据骨科手术机器人在脊柱、关节、创伤等不同骨科领域的应用,介绍发展现状,并根据骨科医疗对手术机器人的需求及行业发展特点及对未来进行展望。结果 骨科手术机器人作为新型高端医疗设备,可以协助医生准确、安全的完成手术。未来要继续提升骨科手术机器人的自动化程度,实现从功能辅助到相对自主,从而进一步提高临床应用效果。结论 骨科手术机器人可以超越医生的部分手术技能,实现良好的临床应用效果,未来将是医生和机器人深度合作解决患者疾患的新时代。
分类: 心理学 >> 认知心理学 提交时间: 2022-04-21
摘要: 尽管已有研究发现数字以空间方式表征在人类记忆系统,但是人脑如何完成数字的空间表征尚存争议。本研究两个实验在不同比例的数字字母(实验1)和不同比例的数字汉字(实验2)混合情境中考察了数字空间表征特点及其机制,对上述争议进行了深入研究。结果发现:(1)当数字字母比例为一比一时,数字加工中不出现SNARC效应。当数字字母比例为一比六和六比一时,数字加工中均出现SNARC效应。即数字字母比例与数字SNARC效应之间呈倒U型关系。(2)数字汉字混合情境中数字汉字比例与数字SNARC效应之间同样呈倒U型关系。结果说明:(1)干扰刺激与数字混合呈现会影响数字SNARC效应。(2)干扰刺激加工对数字SNARC效应的影响受到数字与干扰刺激比例的调节,且具有跨干扰材料的稳定性。研究结果意味着数字的空间表征是人类通过统计学习在线建构的,支持了工作记忆理论。
分类: 动力与电气工程 >> 电气工程 提交时间: 2019-03-05 合作期刊: 《电气工程学报》
摘要: 为了提高沿面型介质阻挡放电装置的放电特性,优化其结构设计,以螺环 型沿面放电作为研究对象,利用有限元仿真软件对沿面介质阻挡放电装置进行静电场 的仿真分析,研究高压电极线径、高压电极间距(螺距)等对沿面介质阻挡放电装置 静电场的影响。仿真结果表明:在气隙的同一位置,场强随线径的减小而非线性减小。 选取电极线径较小、介质厚度薄、较大相对介电常数的介质,均可以降低放电起始电 压,为结构优化设计提供参考依据。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-09-12 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 可靠的环境分析是实现智能车自动驾驶的核心技术,包括车辆识别、行人检测、碰撞避免等,其目标是实现驾驶的完全自动化。提出基于改进联合概率数据关联滤波器的智能车立体视觉多目标跟踪方法。利用立体视觉摄像头采集车辆及行人图像、视频;在Lie群下对传感器的不确定性进行建模,并采用欧几里德群算法对预处理的图像进行状态滤波;在可能存在车辆的区域内利用双目视觉去除误检,并获得车辆的位置信息;通过卡尔曼滤波器对测量的不确定度和预测目标运动的轨迹进行确认;运用改进的联合概率数据关联滤波器对车辆及行人的跟踪结果进行优化修正。实验结果表明,提出的方法可以有效解决智能车多目标跟踪问题,大幅度提升驾驶系统的自动化和智能化水平。相比其他较新的目标跟踪方法,提出的方法在跟踪精度和速度上具有明显的优势,且在跟踪车辆时不会产生明显的偏移、不会遗漏对行人的跟踪。