分类： 其他 >> 综合 提交时间： 2024-06-13 合作期刊: 《高校图书馆工作》
摘要： 为了更加精准地把握交叉学科的研究热点与发展态势,研究提出一种计算主题学科交叉度的方法, 并结合主题强度综合识别热点交叉主题,对各主题的未来发展趋势进行预测。研究选取Web of Science 数据 库中2000—2019 年基因工程领域的论文进行实证分析,首先采用LDA 模型挖掘主题,然后通过计算主题强 度和主题学科交叉度识别热点交叉主题,最后划分时间窗口,绘制主题强度及主题学科交叉度的变化趋势 图,并对结果展开分析。实证结果表明:基因工程领域共有21 个重要主题,涵盖7 个热点主题,14 个学科交 叉主题,2 个热点交叉主题;根据主题强度变化趋势,将21 个主题划分为3 个上升型主题,7 个下降型主题和 11 个平稳型主题,其中大部分主题的学科交叉程度呈现上升趋势。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2024-01-26
摘要： 为了更加精准把握交叉学科研究热点与发展态势，本研究提出一种计算主题学科交叉度的方法，并结合主题强度来综合识别热点交叉主题、对交叉主题未来发展进行预测。本研究选取Web of Science数据库2000-2019年基因工程领域论文进行实证分析，首先采用LDA模型挖掘主题，然后通过计算主题强度和主题学科交叉度识别热点交叉主题，最后划分时间窗口，绘制主题强度及主题学科交叉度的变化趋势图并对结果展开分析。实证结果表明：基因工程领域共有21个重要主题，其中7个热点主题，14个学科交叉主题，2个热点交叉主题；根据主题强度变化趋势，将21个主题划分为3个上升型主题，7个下降型主题和11个平稳型主题，大部分主题的学科交叉程度呈现上升趋势。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学技术其他学科 提交时间： 2025-03-13
摘要： 随着医学影像技术的快速发展，医学影像数据的应用已成为现代医疗中的重要组成部分。神经网络训练需要大量的医学影像数据，然而，获取高质量、标注完整的医学影像数据往往面临着高成本、时间消耗以及数据隐私等问题。为了克服这些挑战，数据扩充技术应运而生，尤其是基于深度生成模型的数据扩充方法，因其在生成高质量合成数据方面的潜力而受到广泛关注。本文主要内容包括生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）、变分自编码器（Variational Auto-Encoders, VAE）、扩散模型（Diffusion Models，DM）等模型的原理、应用及其在医学影像领域的最新进展，分析了现有方法的优缺点，并探讨了未来研究的方向。
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