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    近年来深度学习在数字图像处理领域取得了突破性进展,在物体识别、分割等应用上,基于深度学习的图像处理在技术表现上远好于传统方法。在植物杂交预测研究领域,如何应用深度学习技术提升植物杂交预测的效率已成为研究人员十分关注的一项研究问题。本综述对近几年基于深度学习的植物杂交预测方法进行概述,同时对 Web of Science 中的相关文献从国家、机构、作者、研究热点与前沿等方面进行计量分析,最后对基于深度学习的植物杂交预测研究的未来趋势进行展望。 植物杂交育种是指遗传性不同的植物,或同一植物的不同类型与个体之间的雌雄配子进行有性结合,以获得杂种,继而选择培育新品种的方法[1]。目前,杂交育种仍是培育植物新品种最常用、效果最好的途径之一。然而传统的杂交试验资金投入大、时间周期长,杂交结果有很大的随机性,导致新品种培育成效不明显。随着计算机图像处理技术在植物育种中的应用,植物表型特征检测已经实现了无损和全自动化,利用图像采集设备获取植物数字图像,然后在计算机中应用深度学习技术进行处理,高效率的获取植物杂交性状与形态信息,从而达到较短实验期内高精度杂交性状获取与预测的目的,将是未来植物杂交育种的发展趋势。

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    基于文献计量学方法,分析山东省农业科学院主办科技期刊的发展现状和学术影响力水平,以《山东农业科学》为例,对期刊进行综合性指标评价。研究发现,办刊中存在载文学术水平低、稿件编审规范化程度不足、出版周期长等问题,需要从关注学科发展、规范编审制度、创新发展模式等方面提高提高期刊的学术竞争力和行业知名度。 科技期刊作为科技成果发表和信息传播的载体,是科学交流的主要工具,在科学技术活动中起着非常重要的作用。科技期刊不仅是传播研究成果的媒介和科研人员交流思想、研究成果的平台,同时也是反映科学技术产出水平的窗口,被誉为整个科学史上最成功的无处不在的科学情报载体。 科技期刊评价是对科技期刊在科学活动和文献交流中的学术水平及其质量的优劣做出客观、全面的评价活动[1]。利用文献计量学方法,对科技期刊的评价指标进行量化分析,可以直观地揭示期刊发展的变化趋势和规律,为把握期刊的质量、发展趋势提供依据,也为期刊的办刊定位、选题策划等提供参考,从而有助于提高期刊的学术水平和竞争力[2],对加快农业科研成果的传播具有重要的现实意义。

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    高尿酸血症作为一种慢性非传染性疾病,其治疗药物市场需求较大,已成为医药领域研究的热点。本文基于智慧芽数据库,利用专利计量分析的方法,对降尿酸药物专利的总体申请情况、专利的优先权国、专利热点技术领域等进行一系列分析。结果显示,降尿酸药物专利近几年的发明和创新十分活跃,且中国是最大的专利优先权国,机构以制药企业和高校为主。我国的专利权人布局则较为分散,目前没有垄断机构出现。本文对降尿酸药物专利进行深入分析,以期为新药开发和降尿酸治疗提供新的研究视角,为国内相关制药企业提供参考。 高尿酸血症(HUA)是指在正常嘌呤饮食状态下,非同日两次空腹血尿酸水平男性高于 420μmol/L,女性高于 360μmol/L,即称为高尿酸血症。尿酸是人类嘌呤化合物的终末代谢产物。嘌呤代谢紊乱导致高尿酸血症。本病患病率受到多种因素的影响,与遗传、性别、年龄、生活方式、饮食习惯、药物治疗和经济发展程度等有关。根据近年各地高尿酸血症患病率的报道,目前我国约有高尿酸血症者 1.2 亿,约占总人口的 10%,高发年龄为中老年男性和绝经后女性,但近年来有年轻化趋势。

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    山东省农业科学院图书馆前身是1959年建成的院图书情报资料室,新馆于2012年正式建成,承担着为全省农业科研创新提供文献信息支撑的重要职能。经过多年的建设与发展,现已成为全省的农业科技文献资源保障、情报研究和知识服务中心。目前共拥有馆藏纸质文献20余万册,包括印本图书10余万册、印本期刊5余万册、内部资料5余万册。

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