跨学科研究

滨田·巴德尔如今，有许多技术娴熟且才华横溢的研究科学家在整个行业工作，并运用他们的能力来解决其领域中具有挑战性的问题。然而，很少有科学家找到能够动态结合多种学科（跨学科研究）、创新思想和软件方法，以使用（大）数据分析和数值模拟来解决复杂的现实世界问题的科学家。 我是一位数据科学家，具有广泛而深入的技能，并且在统计分析、物理过程的数值建模、数据可视化、软件开发以及项目管理和领导方面拥有超过二十年的经验。我是一个独立于软件的开发人员，可以轻松快速地在不同平台之间切换并掌握新的解决方案。 我首先接受过航空航天工程和地球科学方面的培训，并且在编程、数学、统计和物理学方面发展了我的技能，以应对空气动力学

数据挖掘是一个跨学科的领域，涉及到数据库技术、统计学、信息科学、机器学习、可视化等多个方面。要了解数据挖掘的基础，得从这些学科出发。其实，对于开发者来说，掌握这些技能会让你的工作变得更高效。比如，机器学习和数据可视化是常见的工具，是在复杂数据集时，搭配使用效果不错。你可以利用这些技术快速构建模型，数据，通过可视化展示结果，让数据变得更易于理解。如果你是做相关开发的，下面这些资源挺适合你，直接帮你找到一些实用的工具和资源，省下不少时间。

邵俊明 ：男，电子科技大学教授。受国家留学基金委LMU-CSC（慕尼黑大学-留学基金委）项目资助，于2008年赴德国慕尼黑大学计算机科学系数据挖掘小组攻读博士学位。在攻读博士期间，主要从事数据挖掘的理论研究及其在脑科学等交叉学科中的应用研究。其相关论文发表在数据挖掘的三大顶级会议（ACM SIGKDD，IEEE ICDM，SIAM SDM）及权威期刊IEEE TKDE上。在数据挖掘理论研究的同时，并致力于将其应用于大脑神经影像及水文水资源等交叉学科领域，取得了一批原创性研究成果。

东华大学的学科科研发展报告，是我最近看到的一个还蛮有料的资源。如果你做教育领域的数据可视化或者科研趋势挖掘的项目，这份基于SCI-E和JCR 期刊分区的统计数据，真挺适合拿来参考一下。研究的角度比较全面：有学科结构分布、有国际合作、还有基金论文产出这些纬度，数据来源也靠谱，用的是 2005 到 2009 年间被 SCI-E 收录的论文，研究基础打得还不错。文中不仅给出了各学科产出能力的对比，还对东华大学未来科研方向做了点判断，蛮适合做横向院校对比。你要是做高校科研趋势、学术产出分布可视化，里面的结构和方式可以借鉴。顺手也一并整理了几个相关的数据资源，像SCI 期刊影响因子、东华大学 2008

研究生科研管理系统提供链接数据库和GUI界面，适用于数据库大作业和毕业设计。这些代码详细易懂，易于修改和个性化。

这篇论文通过山东省八所高校在 InCites 数据库中的科研数据，探讨了不同学科领域的学术产出和影响力。研究覆盖了化学、数学、工程学、生物学等多个领域，结合各高校的论文发表数量与引用频率，比较了科研实力差异。文中还对二级学科的科研成果进行了一些，更加全面地了解当前山东省本科院校的科研状况。如果你对学术数据或者高校科研水平比较感兴趣，这篇文章会是个不错的选择哦。值得一提的是，文中提到的相关数据库和工具对于进一步的数据挖掘和有，值得参考。

在高校科研能力评价中，研究了matlab10离散Hopfield神经网络的分类问题。

Origin 7.5，助力科研，前途无量！

基于“投入-活动-产出-效率”四段模式构建科研机构科技活动绩效综合评价指标体系，并运用多元统计分析方法，提出一种定量化的综合评价方法。该方法包括： 构建综合评价值的线性加权模型 确定指标权重的定量分析方法 利用排序和最优分割法进行级别划分 应用因子分析方法解析综合绩效成因

这个资源是专为那些对大学计算机基础教学感兴趣的朋友准备的，结合了交叉学科融合的视角，挺有深度的。你可以从中了解到多关于如何将计算机基础教学与其他学科结合的实践与研究内容。如果你是教育领域的工作者或者对教学方法感兴趣，这篇论文给出的思路蛮有参考价值的。它不仅仅是理论，还有一些实际的操作建议，比如如何设计课程、选择工具等，挺适合有一定基础的开发者或者教师去参考。 这篇论文涉及的内容也蛮广的，包括了计算机基础教学的方方面面。比如，在教学中如何引入计算机病毒、计算机组成原理等技术，能够你更好地理解计算机的基础构成和实践运作。如果你正想要提升自己的教学水平，或者对教学内容进行升级，不妨参考一下这些资源。