基于CAS理论我国生物医药产业创新集群演化动力机制研究

研究我国生物医药产业创新集群演化动力机制,为促进我国生物医药产业创新能力提升提供决策依据。运用复杂适应系统理论模型,分析生物医药创新集群的聚集、非线性、流、多样性特征与标识机制、内部模型机制和积木机制。在此基础上建立生物医药创新集群演化机制的回声模型,运用不完全信息下的重复静态博弈分析主体互动作用,并运用涌现模型分析系统涌现机制。生物医药产业创新集群是复杂适应系统,具备其所有特征;创新集群主体通过流空间网络实现交互学习并适应性调整自身行为;通过交互学习,创新集群主体产生了与其他主体合作创新的可能性,但是否真正实现合作创新取决于主体间竞争合作博弈的结果;涌现推动生物医药产业创新集群演化发展。涌现包括知识涌现和创新网络的涌现,通过涌现创新集群产生新的更优的系统功能和结构,可实现生物医药产业创新集群的可持续发展。     

“热质交换原理与设备”教学方法的总结与探讨

“热质交换原理与设备”是建筑环境与能源应用专业的专业基础课之一,是将专业课程中有关流体的传热传质原理及相关热质交换设备的内容取出,经整理归纳而形成的一门技术基础课。基于该课程的特点,对这门课程的教学实践做了总结,本文提出了符合新教学大纲要求的“四个结合”的教学方法,以便进一步提高教学质量和教学水平,经过教学实践的检验,这种教学方法收到很好的效果。     

Topic discovery based on text mining techniques

In this paper, we present a topic discovery system aimed to reveal the implicit knowledge present in news streams. This knowledge is expressed as a hierarchy of topic/subtopics, where each topic contains the set of documents that are related to it and a summary extracted from these documents. Summaries so built are useful to browse and select topics of interest from the generated hierarchies. Our proposal consists of a new incremental hierarchical clustering algorithm, which combines both partitional and agglomerative approaches, taking the main benefits from them. Finally, a new summarization method based on Testor Theory has been proposed to build the topic summaries. Experimental results in the TDT2 collection demonstrate its usefulness and effectiveness not only as a topic detection system, but also as a classification and summarization tool.     

日本期刊《药物和生物医学分析》审稿过程实例分析

分析日本SCI源学术期刊《药物和生物医学分析》论文的审稿过程及审稿意见,体会到该刊审稿非常注重时效性和学术性,审稿专家还兼具主要的编校职责,富有敬业精神,在遣词造句方面也审得非常仔细。     

How medical practice evolves: Learning to treat failing hearts with an implantable device

In this article we propose that medical practice evolves as a result of progress along three different pathways: improvement in the ability to develop effective medical technologies, learning in medical practice, and advances in biomedical scientific understanding of disease. The relative importance of these three pathways varies from case to case, and often they interact strongly. More specifically, we argue here that in cases of therapeutic innovation where a new medical technology is involved the advance in medical practice is driven largely by the ability to develop and use effective medical artifacts and the interactive sequence among these interdependent pathways often starts with what is learned in practice and not in science. While we state this argument in general, we develop it in detail in a longitudinal and contextual case study of the emergence and evolution of a treatment for advanced heart failure based on an implantable device, the Left Ventricular Assist Device (LVAD). Our findings show that an essential aspect of the evolution of the LVAD therapy is collective and cumulative learning that requires experience that only can be gained through the actual use of LVADs. We discuss the theoretical and policy implications that follow from our understanding of how medical practice evolves for research on the evolution of medical practices and new medical technologies, and policies about the evaluation of rapidly moving medical practices and clinical research involved in their advancement.     

医学院校生物医学工程专业人才培养模式探讨

本论文简要介绍了我国生物医学工程学科的发展和目前高等院校开设生物医学工程专业面临的问题,并从优化课程设置和创新实践体系两个方面着重对医学院校生物医学工程专业的人才培养模式进行探索与创新,为培养复合型应用型人才提供一种新的思路。     

江苏省生物医药专利合作网络特征及演化分析

本研究对1999-2019二十年间江苏省生物医药领域专利进行检索,收集了专利公开年份、专利人、专利地址等信息,并进行了统计描述分析,同时通过专利合作人信息构建了专利合作网络,分析了专利合作网络的演化特征。分析结果显示：江苏省生物医药专利合作网络表现出明显的演化特征,网络规模不断增加,同时网络中节点的合作关系也趋于紧密,网络呈现出多中心特征。     

江苏省生物医药产业专利产学研合作网络演化分析

江苏省作为生物医药产业大省,江苏省生物医药产业的产学研合作创新对于区域产业的发展有着重要意义,研究分析了江苏省2005-2019十五年江苏生物医药产业产学研专利合作数据,应用软件绘制了产学研专利合作网络图并进行分析,同时分析了不同时期产学研专利合作网络的演化特征,研究结果揭示：在不同阶段产学研合作网络表现出明显的演化特征,高校在江苏省生物医药产业的专利合作中占有重要地位,围绕高校形成了多个合作子网络,而且有越来越多的高校进入生物医药产业的产学研专利合作中,形成了多中心的合作网络。     

《艺概·赋概》研究综述

《艺概·赋概》是晚期近代赋论中最为重要的成果。它内容丰富,论述简单明确,可以说是古典赋论的终结。文章从注释、批评史、赋学研究专著、学术论文四个方面,对从1935年开始到现在的《赋概》研究进行一个系统的梳理。相对来说,《赋概》一直是《艺概》研究中冷门的部分,它还没有引起人们的重视。综合讨论《赋概》的研究现状,不仅可以对前人的研究进行总结探讨,也可以对后来学者研究《赋概》提供参考。     

基于机器学习的自动文摘研究综述

探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等主要过程;重点分析3种主要的机器学习算法：朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场,阐释3种算法的基本思想,在对相关研究进行系统梳理的基础上,给出作者的思考;对3种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。