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期刊论文 653

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会议信息 12

年份

2023 33

2022 38

2021 49

2020 37

2019 38

2018 41

2017 41

2016 26

2015 32

2014 34

2013 24

2012 26

2011 26

2010 36

2009 19

2008 19

2007 30

2006 23

2005 28

2004 25

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关键词

风险分析 9

影响因素 6

能源 6

2020 5

ANSYS 4

分析 4

可持续发展 4

数值模拟 4

智能制造 4

隧道 4

DX桩 3

仿真技术 3

农业科学 3

抗击疫情 3

数值分析 3

数据分析 3

斜拉桥 3

有限元 3

环境 3

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检索范围：

排序：展示方式：

基于高等分析的钢结构设计——材料建模与应变极限 Research Article

Leroy Gardner, Xiang Yun, Andreas Fieber, Lorenzo Macorini

《工程（英文）》 2019年第5卷第2期页码 243-249 doi: 10.1016/j.eng.2018.11.026

摘要：

我们对于钢框架的结构分析通常通过梁单元来进行。在更高级截面中，局部屈曲阻止了具有这种转动能力的塑性铰的形成，除非出于计算需求而使用壳单元，否则我们需要对材料进行弹性分析。然而，本文证明了通过将连续强度法（CSM）及其应变极限纳入分析，可以在梁单元中有效地模拟局部屈曲。此外，通过进行几何非线性和材料非线性的高等分析，可确保无需进行额外的设计检查。对于一致的高等分析框架中任意细长比截面的分析问题， CSM 应变极限分析法均适用，同时还可以从荷载重新分配水平的优化中受益。

关键词：高等分析连续强度法局部屈曲材料建模应变极限

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高等植物叶片色域的理论研究

程晓舫,董金一,范学良,丁金磊

《中国工程科学》 2006年第8卷第12期页码 66-69

摘要：

利用叶绿素和类胡萝卜素的经典吸收光谱以及植物叶片中不含色素的其他物质成分的光谱，分别求得其在CIE1931色品图中的理论坐标，并根据色度学中的加法混色原理确定出高等植物叶色的理论域范围。

关键词：高等植物色素吸收光谱色度坐标色域

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我国高等医学教育质量保障体系建设研究

张志军,张阳,李一萱,于晓松

《中国工程科学》 2019年第21卷第2期页码 93-97 doi: 10.15302/J-SSCAE-2019.02.004

摘要：

医学教育承担着为医药卫生事业输送人才的重任，为了满足“健康中国”的战略发展需求，缓解医学人才稀缺的现状，提升高等医学教育人才输出的质量，亟需根据医学高等教育的特殊性和规律性建立一套完整的、科学的、行之有效的教学质量保障体系，用以保障医学教育改革与发展，逐步提升人才培养质量。本文从高等医学教育质量保障体系内涵出发，重点分析了目前我国高等医学教育质量保障体系存在的主要问题，并提出针对性对策及建议，为进一步探索和构建适合我国医学教育现状的多层次、科学、合理教育质量保障体系提供参考和依据

关键词：高等教育医学教育教育质量保障体系教学评估

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民办高等学校可持续发展的战略选择

范佛菊

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 204-208

摘要：民办高校在高等教育进入大众化阶段的过程中承担了一定的责任和义务，但同时其内部管理和办学行为等方面仍存在一些急待解决的问题。

关键词：民办高校发展战略选择

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SPSS在农业试验统计分析中的应用

会议日期： 2019年06月28日

会议地点：河南郑州

主办单位：郑州晟智科信教育培训中心

第五届大数据分析国际会议(ICBDA 2020)

会议日期： 2020年03月06日

会议地点：福建厦门

主办单位： ICBDA 2020

第四届计算与数据分析国际会议(ICCDA 2020)

会议日期： 2020年03月09日

会议地点：美国国际理工大学，美国

主办单位： ICCDA 2020

2019年中国药学会药物分析专业委员会学术年会

会议日期： 2019年09月14日

会议地点：中国/北京/东城

主办单位：中国药学会药物分析专业委员会

生物信息最新技术--基因组与转录组后期数据分析培训（合肥）

会议日期： 2019年07月10日

会议地点：安徽合肥

主办单位：中科成创（北京）生物技术有限公司

第五届IEEE云计算与大数据分析(ICCCBDA 2020)

会议日期： 2020年04月10日

会议地点：四川成都

主办单位： ICCCBDA 2020

恶意代码行为描述与分析综述 Review

Bo YU, Ying FANG, Qiang YANG, Yong TANG, Liu LIU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第5期页码 583-603 doi: 10.1631/FITEE.1601745

摘要：基于行为的分析是恶意代码自动分析和检测过程中的一项重要技术，近年来得到学术界和工业界极大关注。恶意代码行为分析技术，能够避免传统静态分析技术遇到的恶意代码混淆的障碍，也能够通过行为描述规范表达恶意代码样本多样化的行为类型。目前，虽有一些关注恶意代码行为分析的工作，但基于行为的恶意代码分析技术仍未成熟，目前尚未发现介绍当前研究进展和发展挑战的综述。本文从3个方面对恶意代码的行为描述和分析进行综述：恶意代码行为描述，恶意代码行为分析模型，可视化。首先，全面梳理了现有行为分析技术的分析目标、原则、特点和分类，包括现有行为数据类型和描述方法；其次，从多方面分析恶意代码分析的不足和挑战；最后，探讨了潜在研究热点。

关键词：恶意代码行为；静态分析；动态分析；行为数据表示；行为分析；机器学习；基于语义的分析；行为可视化；恶意代码演化