我院成果同时入选中国机械工程学会优秀科技スロット マシン ゲーム 無料和中国知网学术精要数据库“三高”スロット マシン ゲーム 無料
10月19日,根据中国机械工程学会发布的消息,我院丁华教授团队2020年发表在《中国机械工程》题为“数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测”的スロット マシン ゲーム 無料,经全国评审专家网上评议和21名专家组成的终审评审专家委员会现场评定,成功入选“中国机械工程学会2023年度优秀科技スロット マシン ゲーム 無料“。スロット マシン ゲーム 無料自发表以来,累计被引用57次,知网下载量3309次。
值得一提的是,该スロット マシン ゲーム 無料最近还被收录进入中国知网《学术精要数据库》“三高”スロット マシン ゲーム 無料之列。
《中国机械工程》2013~2023年共有1168篇スロット マシン ゲーム 無料入选《学术精要数据库》,其中高PCSIスロット マシン ゲーム 無料248篇,高被引スロット マシン ゲーム 無料283篇,高下载スロット マシン ゲーム 無料137篇,“三高”スロット マシン ゲーム 無料72篇。高PCSIスロット マシン ゲーム 無料、高下载スロット マシン ゲーム 無料、高被引スロット マシン ゲーム 無料分别是指同年度同学科同种文献类型(研究型、综述型文献)的国内期刊、会议スロット マシン ゲーム 無料中,PCSI指数、他引总频次、总下载频次排名Top1%的スロット マシン ゲーム 無料;PCSI指数(スロット マシン ゲーム 無料引证标准化指数)是指将(PCSI统计源)被引频次进行标准化处理后所得到的相对影响力评价指标,能够表征スロット マシン ゲーム 無料被“控制后统计源”引用的次数与学科平均水平之间的差距,实现不同学科不同年度スロット マシン ゲーム 無料之间的比较。
该スロット マシン ゲーム 無料的成功入选不仅肯定了我院在该领域的科研水平,同时也为工程实践和学术研究提供了重要的指导和启发。