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复杂网络期刊权威发布_免费看期刊杂志网站(2024年12月精准访谈)

内容来源：安定传媒所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

复杂网络期刊

毕业论文必备科研工具清单撰写毕业论文时，充分利用各种科研工具可以大大提高研究效率和质量。以下是一些关键的工具和资源，助你一臂之力。文献检索工具 𐟔 Google 学术：覆盖各个学科领域的期刊文章、学位论文和专利，是学术研究的强大搜索引擎。 PubMed：医学和生命科学领域的研究者不可或缺的资源。 IEEE Xplore：工程和技术领域的研究者可以在这里找到大量的科技文献。参考管理工具 𐟓š EndNote：整理文献、插入引用和生成参考文献列表的得力助手。 Zotero：另一款广受欢迎的参考管理工具，同样适合各种研究领域。数据分析工具 𐟓Š SPSS：社会科学研究常用的统计分析软件。 R和Python：灵活且功能强大的数据分析工具，适用于多个研究领域。实验设计和数据收集工具 𐟓‹ 问卷星：在线调查工具，帮助你创建问卷并收集数据。实验室设备和仪器：根据研究领域的不同，选择合适的实验室设备和仪器。文本处理和排版工具 ✍️ Microsoft Word：通用的文本处理工具，具备丰富的排版功能。 LaTeX：适合需要专业排版的研究者。数据可视化工具 𐟓ˆ Tableau：创建引人注目的可视化图表。 Gephi：适用于复杂网络和数据可视化的工具。编程工具 𐟒𛊐yCharm和Visual Studio：支持多种编程语言的开发和调试。 Git：版本控制工具，用于管理和跟踪代码的版本。数据收集工具 𐟓‚ Scrapy、WebHarvy：灵活地收集和存储数据。数据库管理系统（如MySQL）：适用于复杂数据管理。虚拟会议和合作工具 𐟓ž Zoom和Microsoft Teams：支持在线会议、协作和远程团队合作。 Google Docs和OneDrive：实时协同编辑文档，无需在同一地点。统计软件 𐟓Š Excel：通用的电子表格工具，适用于数据整理、可视化和初步统计分析。 SAS：专业的统计分析系统，广泛应用于商业和医学研究。总之，这些科研工具为毕业论文研究提供了强大的支持，助你顺利完成研究任务。

浙大软件学院导师风采展示 𐟑袀𐟏렧”˜磊磊职位：浙江大学计算机科学与技术学院特聘研究员研究方向：自然语言处理、智能司法和基础大模型成果：在ACL、AAAI、EMNLP和NAACL等国际顶级会议上发表多篇论文。主持中国人工智能学会华为MindSpore学术奖励基金和阿里巴巴创新研究计划。 𐟑袀𐟒𛠦ˆ🥭基职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：时空大数据管理与智能分析成果：在CCF A类学术期刊或会议如VLDBJ、TKDE、SIGMOD等发表论文20余篇。获得数据库领域重要会议DASFAA2024最佳论文奖。 𐟑颀𐟒𛠥”秀职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：数据库查询优化、数据库测试和数据智能成果：在SIGMOD、VLDB、ICDE等数据库国际顶级学术会议发表论文十余篇。主持CCF蚂蚁基金项目和南网技术开发项目。 𐟑袀𐟒𛠥𝭦€达职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：三维计算机视觉成果：在TPAMI、CVPR、ICCV等期刊或会议发表多篇论文。获得CVPR最佳论文提名奖。曾获得全球IMC三维重建挑战赛冠军。 𐟑颀𐟒𛠥𜠦–‡桥职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：多模态智能、应用机器学习与鲁棒性学习成果：在TPAMI、CVPR、ICCV、ACL、NeurIPS等CCFA类期刊和会议上发表多篇论文。担任CVPR、ICCV、NeurIPS等期刊与会议的程序委员会成员或特邀审稿人。 𐟑袀𐟒𛠦𑪧🊨Œ位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：图计算系统、图学习框架、存储系统和数据库成果：已发表论文10篇，包括计算机系统领域和数据领域的国际核心会议和期刊IEEE/ACM MICRO、USENIXATC等。主持中国博士后科学基金面上资助项目。 𐟑颀𐟒𛠩‚“达臻职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：大模型及可视分析成果：在IEEEVIS、IEEETVCG、ACM KDD等CCF-A类可视分析、人工智能和人机交互会议/期刊上发表多篇论文。主持国家自然科学基金青年科学基金和国家重点研发子课题。 𐟑袀𐟒𛠧Ž‹皓波职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：弱监督学习、数据标注和结构化数据分析成果：在ICLR、NeurIPS、IJCAI、ACL、CVPR、TPAMI等CCFA类/清华A类顶级国际会议期刊上发表40余篇学术论文。主持国家自然科学基金青年基金和多项省级科研项目。 𐟑颀𐟒𛠦Ž振源职位：浙江大学特聘研究员研究方向：复杂网络攻击建模与检测系统设计成果：在ACMCCS、ESORICS等CCF-A/B类会议期刊上发表多篇论文。主持多项国家级和省级项目，包括CCF-绿盟“鲲鹏”基金和国自然联合重点基金项目。 𐟑袀𐟒𛠧侥䧤𚎊职位：浙江大学软件学院特聘研究员研究方向：对抗机器学习、可信人工智能等成果：在USENIXSecurity、CCS、NDSS、NeurIPS、ICCV、ICSE等国际顶级会议发表论文。主持多项国家及省部级科研项目，研究成果在电子商务等领域得到应用。 𐟑颀𐟒𛠧𝗤𚚥聊职位：浙江大学软件学院“百人计划”研究员研究方向：智慧教育、迁移学习和三维视觉等成果：在CCF-A类学术论文发表20余篇，主持或参与多项国家及省部级科研项目，包括国家自然基金重大项目和青年项目。入选中国科协青年托举人才计划，荣获中国科协优博奖。 𐟑袀𐟒𛠦œ𑩗𝥳𐊨Œ位：浙江大学软件学院特聘研究员研究方向：可解释的数据可视化、生成式视觉模型及垂直领域大模型对齐等成果：在IEEETVCG、CVPR、ICML、ACL等国际顶尖期刊和会议发表20余篇论文，累计Google Scholar引用量已达到1400次。

「人工智能」「智造中国」【我国科研人员利用人工智能指导葡萄育种】记者11月4日从中国农业科学院深圳农业基因组研究所了解到，该所研究员周永锋团队开发了一种利用人工智能指导葡萄育种的新方法，有望缩短育种周期，加速葡萄品种创新，并为其他多年生作物育种提供方法参考。此项研究成果4日在线发表于国际权威期刊《自然》旗下子刊《自然ⷩ—传学》。周永锋团队自2015年开始聚焦葡萄育种工作，2023年绘制了葡萄端粒到端粒的参考基因组，又进一步对包括野生和栽培在内的9个二倍体葡萄品种进行测序、组装，得到了18个端粒到端粒的单倍型基因组，并整合已有的基因组数据，构建了全面、准确的葡萄泛基因组。在此基础上，周永锋团队引入机器学习算法，解析了葡萄基因数据与葡萄性状数据之间的复杂网络关系，构建了葡萄全基因组选择模型。通过这一模型，科研人员可以快速地预测葡萄成熟后的性状，经数据分析验证，预测准确率达到了85%，有助于更好地选择优良品种。周永锋说，与杂交育种需要根据葡萄成熟后的表型作出判断相比，基于这种选择模型的全基因组选择育种技术，在葡萄幼苗时期就可以预测其成熟后的性状，可以尽早剔除掉不符合条件的幼苗，减少了不必要的人工成本和投入，在葡萄育种应用中有很大的应用潜力。目前，相关研究成果已获批国家发明专利6项，已申请国际专利1项。此研究由中国农业科学院深圳农业基因组研究所、南京农业大学、中国农业科学院郑州果树研究所、新疆农业科学院园艺作物研究所等机构的科研人员共同完成。（新华社客户端）

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