有机磷酸酯(organophosphate esters,OPEs)具有神经毒性、内分泌干扰活性和生殖毒性等毒害作用,其环境残留对生态安全和人类健康方面引起的潜在风险备受关注。本文从产品释放、环境排放以及环境多介质模型预测等方面阐述OPEs的污染赋存特征和环境迁移的主要途径。研究发现,OPEs的主要输入源是产品使用中的释放和点源、面源途径的环境排放,赋存在沉积物中的OPEs种类最多。收集和分析OPEs的环境赋存信息,可为建立和完善该类新污染物的风险管控体系提供参考。

为了解决现实应用场景中具有实时动态的复杂问答问题,提出一种结合图卷积神经网络和动态知识图谱的SpanBERT-GCN-LSTM模型。首先利用时序数据构建知识图谱,然后利用图卷积神经网络获取时序数据中的时间信息丰富知识图谱的表示,赋予知识图谱动态特征,最后将事实三元组拓展为带时间四元组表示,用于问答任务。为验证所提出方法的有效性设计了对比实验,结果表明:该模型评价值优于其他模型,能够较好地应用于在时序知识图谱问答任务。

党的二十大明确了以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴的使命任务,擘画了全面建设社会主义现代化国家的宏伟蓝图,为中国现代化建设提供了方向指引。教育是国之大计、党之大计。以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴,高等教育必须担当起基础性、战略性支撑作用。作为国家民委直属高校,要坚持以党的二十大精神为指引,深刻把握和全面领悟中国式现代化的五个重要特征与民族工作、教育工作的关系,聚焦铸牢中华民族共同体意识主线,落实立德树人根本任务,主动担当起服务教育强国、人才强国、科技强国战略和铸牢中华民族共同体意识的时代使命,全面推进高水平现代化综合大学建设,在以中国式现代化推进中华民族伟大复兴的历史进程中作出更大贡献。

为了加强对医学图像信息的保护,提出一种基于分段线性混沌映射的医学图像加密算法,采用多轮加密方式,提高加密算法的安全性。首先对原始图像进行随机数插入操作,使用分段线性混沌映射对随机数插入后的矩阵进行像素值替换,实现置乱,然后将替换后的矩阵与未经过替换前的矩阵进行按位异或操作,实现扩散;最后将得到的矩阵逆时针旋转90度,继续进行下一轮加密,经过四轮加密到最终的加密图像。经过实验仿真和安全性分析表明:本算法各项安全性能优越,可以有效抵抗噪声攻击等攻击方式,具有一定的鲁棒性,适用于医学图像加密。

针对目前目标跟踪算法大多采用模板匹配的方式,面对目标消失、遮挡、形变等情况会造成准确度下降的问题,提出一种基于特征增强的记忆唤醒目标跟踪算法。通过计算记忆帧和跟踪帧的相似性矩阵,将相似性矩阵作为权重对记忆帧进行特征检索,预测下一帧目标的位置;同时对跟踪帧进行记忆唤醒操作,着重学习跟踪目标局部特征,对后续检测、分类和跟踪具有指导性。该算法能有效改善跟踪漂移的问题,在Got-10k数据集上的实验结果表明,与目标跟踪算法时空记忆网络(STMTrack)相比,mAO值提高1.6%,适用于视频监控和无人车等场景。

为了解决混杂文本的自然图像水印去除问题,提出一种可见水印去除算法。该算法通过批量分类文件、锁定水印范围、规模化处理图像,形成端到端的便携式结构。经实验验证,该算法可以精确检测水印位置,并批量处理含水印图像样本,且对于水印文本与图像文本混杂的背景有高效处理结果。相较于其他方法,该算法可以更好对自然图像的文本水印进行去除。

针对弱监督语义分割过程中,类激活映射只关注影响分类结果的像素点,而忽略了图像内弱监督学习过程中出现的不确定像素点,导致类激活映射无法生成高精度热力图的问题,提出一种多类别标签弱监督语义分割热力图生成算法。通过将图像特征与种子区域生成的多类别标签相结合,构造一种注意力机制,使得算法可以关注到每类中的像素点,解决了弱监督语义分割过程中出现的不确定像素点分类问题,并生成高精度热力图,进一步提高弱监督语义分割算法的精度。在PascalVOC2012数据集进行仿真测试,与该算法同类激活映射相比,平均交并比提升14.57%。在无人车自主驾驶等领域具有较好的应用前景。

针对艺术字风格迁移只迁移风格图像的颜色特征、生成字形风格单一的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的风格迁移艺术字的方法。该方法首先通过字库提取多种类型字体,自动生成内容图像,再经过预训练VGG19网络提取风格图像的抽象特征表示。构造Gram矩阵作为图像风格表征,最后利用L-BFGS算法进行迭代优化,生成具有特殊风格的艺术字体。结果与市面上艺术字生成器产生的艺术字进行对比,本文的风格迁移艺术字兼具其纹理特征和颜色特征,更具有美感。

针对以往的显著性模型在文物检测中,边框突出类图像和背景复杂类图像对非显著性区域的背景做出反应的问题,有效地对文物图片进行显著性检测,构建了文物图像显著性数据集。使用了基于深层次的“层次集”网络(Deep Level Sets,DLS)算法的显著性检测,替换基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的VGG16网络,将其换为更有效的网络,并引入注意力机制。针对边框明显图像,对原始图像进行显著性检测后,根据设定的阈值判断其是否为边框明显类图像,从而判断是否应该重新输入到网络。与已有的算法进行定量分析与定性分析,在构建的文物数据集上进行的实验结果表明:该方法对于图像显著性区域的检测非常有效。

以蒙辽农牧交错区为研究区,通过InVEST模型,计算其2000年～2019年的产水量、土壤保持、碳固持和生物多样性保护等4种生态系统服务指标,分析各生态系统服务指标的空间分布格局及空间自相关性,探讨人类活动对蒙辽农牧交错带生态系统服务空间格局的影响。结果表明,2000年～2019年研究区产水量空间差异明显,呈现出东南高西北低的分布格局;20年间土壤保持呈现增加趋势;碳固持量整体偏低,生态系统多样性保护服务量较高,但也存在空间异质性。4种服务均呈现不同程度的空间自相关性,具有空间聚集性;2000年和2010年产水量的Moran's I分别为0.676 5、0.682 3,空间聚集性最强;生物多样性保护的Moran's I提高最明显,从2010年增长至大于0.7,具有较强的空间聚集性。

基于新工科背景和工程教育专业认证的核心理念,结合大连民族大学应用化学专业的专业特色和培养目标,提出适用于学校应用化学专业的实践教学改革措施。从专业实验教学、创新训练实践和实习基地建设三方面对“新工科”人才的培养提出建设措施,实现民族院校学生培养与国家高素质专业人才需求的无缝链接。以期对民族院校“新工科”专业实践课程建设提供借鉴。

针对目前三维人体姿态估计较多采用的混合方法面对人体部件遗漏、肢体欠匹配等情况出现估计结果误差较大的问题,提出一种均一化金字塔特征捕捉网络。通过在支路中加入金字塔特征捕捉模块,采取多尺度特征提取方法,增强对语义、纹理和姿态细节特征的提取能力;将金字塔特征捕捉模块应用于该网络三条支路,组成均一化金字塔特征捕捉网络,使热力、2D和3D图像更加精准。在3DPW数据集上的实验结果表明,与三维人体姿态估计网络相比,人体姿态误差明显降低,MPJPE值下降1.9%,PA-MPJPE值下降3.1%。对VR、AR和动作捕捉等场景具有一定的应用价值。

试图阐述高校体育课程思政建设中树立学生主体性的重要性与理论基础并探索其实施路径。通过文献资料梳理与逻辑分析后发现,当前高校体育课程思政研究与实践中存在学生主体性虚化现象,为使高校体育课程思政建设落地落实、见功见效,亟需明确高校体育课程思政建设中学生的主体地位。通过研究与尊重学生认知特点,遵循最近发展区理论安排教学内容;课程思政内容理解学生化,挖掘体育课程思政因子;保障体育教师的自主性,丰富教师知识结构,激励其积极参与课程思政建设。

通过分析探讨目前全日制专业学位研究生校外导师队伍建设中存在的不足,积极探索专业学位研究生校外导师队伍建设相关措施。提出校外导师的选聘标准应侧重于实践教学能力,进一步加强校内外导师交流合作,加强实践教学的过程监督和构建完善的模块化教学体系等举措。以大连民族大学生物工程专业学位研究生校外导师队伍建设为例,探讨了在新工科背景下,通过校内、外导师共同参与指导研究生,落实“双导师制”,创新工程教育模式,探索新工科的自主科学发展,构建研究生导师队伍建设长效机制的措施,旨在持续提高研究生培养质量。

癌症合成致死(SL)指两个非必要基因双突变会造成细胞死亡,而两基因分别突变则不会对细胞生长有影响;即在肿瘤细胞中发现一个特定的基因失活会导致肿瘤细胞死亡而正常细胞不会死亡。目前用于此研究的方法包括基因敲除模拟、基于知识数据挖掘与机器学习等,但大多倾向于假设癌症合成致死对象是相互独立的,未考虑潜在的共享生物机制且预测成本较高。因此本文提出了KG-GCNASL方法,基于知识图谱与图卷积网络及注意力机制等相结合的方法解决癌症合成致死预测问题,通过知识图谱所包含的合成致死信息传递合并到预测模型中进行消息的传递与预测,从而规避手动特性工程等问题。本文模型在AUC和F1值等指标已优于目前SL预测其它先进模型,证明该模型对SL预测的显著影响。

容器化部署Flink时,存在上下游算子的容器内存分配不均衡问题。提出基于深度学习的容器化Flink上下游负载均衡框架,使用CEEMDAN分解方法和BiLSTM相结合的预测方法预测Flink下游容器所需内存,并依据预测结果调整容器内存分配。实验证明:提出的上下游负载均衡策略可有效减少上游容器的等待时间,缓解下游容器的资源,计算效率提高约20%。

为解决人机对话系统研究中多轮对话历史信息的意图识别问题,提出了基于多任务学习的意图识别方法,对意图识别和语义槽填充两个任务进行联合建模,使用BERT和RoBERTa预训练模型作为语义编码器对这两个任务进行多任务联合学习,同时添加历史信息编码器,使用长短期记忆网络对历史信息进行语义建模。实验结果表明:意图识别的准确率明显优于其他现有模型,语义槽填充的F1值也得到了提升。

ESG报告用以反映企业在环境、社会与公司治理(ESG)方面的绩效,能够评价企业的可持续发展能力。上市公司践行ESG有助于其提高国际竞争力,有助于推动经济高质量发展,并且是实现双碳目标的有力抓手。ESG信息披露是ESG体系的重要组成部分,长远而言编制ESG报告是ESG信息披露的一种合理表达。以辽宁省为例,通过分析上市公司ESG信息披露的现状,发现披露比例总体不高,内容不够完整,披露不连续,披露质量有待提高,最后提出从政府、企业和社会层面完善上市公司ESG信息披露的建议。

在遥感图像变化检测中,由于深度学习模型没能充分利用多尺度特征,忽略不同尺度间的语义差距,从而导致伪变化;其次,由于成像角度不同、大气环境复杂、季节四季交替等因素也会所引起的伪变化问题,提出一种用于遥感图像变化检测的级联跨尺度网络,该网络设计了一种级联连接将浅层和深层特征图一起馈送到解码器中,以消除不同尺度间的语义差距;提出了一种跨尺度注意力模块来融合浅层和深层特征图中与变化信息一致的语义信息,以提高对伪变化的鲁棒性。在公开的变化检测数据集(LEVIR-CD)上进行了评估。实验结果表明:所提出的方法在性能上明显优于现有的最先进方法。

藤茶,学名显齿蛇葡萄(AmpeLopsis grossedentata),是生长在中国境内的一种野生茶,其有效成分以黄酮类化合物为主,此外还含有多糖、多酚、有机酸、甾体、挥发油、氨基酸和微量元素等。藤茶具有多种生物学活性,如降血糖、降血脂、抑菌、抗氧化、抗肿瘤、调节免疫等。藤茶全株可入药,在民族地区作为保健茶饮和中草药受到广泛关注。总结国内藤茶研究进展,对其化学组成、生物学活性及应用等方面进行综述,并对藤茶研究及应用中存在的问题进行讨论,为藤茶研究和开发利用提供理论支持。

以江西省文旅政务微信公众号 “江西风景独好”为例,运用文本分析法,对其运营现状与问题进行了系统梳理。提出提高推文质量、丰富传播形式,升级服务功能、强化资源整合,把握推送时机、增强传播效能,健全反馈机制、加强实时互动的运营优化策略。

为了探究多端元解混造成解混结果不确定性的原因,并进一步在解混中克服与降低该不确定性,详细分析了在二分类解混中,解混不确定性的两种表现形式,丰度固定时像元位置的不确定性和像元位置固定时丰度的不确定性,探究解混端元与不确定性的相互作用关系,进而提出一种可降低解混丰度不确定性的端元加权多端元解混方法。实验表明:混合丰度不确定性的存在,同时在保证解混精度的前提下验证了所提出的降低不确定性方法的有效性。

针对民族布艺图案复杂多样、语义提取、图像识别与检索困难等问题,以蜡染图案和织锦图案为例,提出一种图像检索算法,以提高匹配和检索民族布艺图案的准确度。结合民族布艺图案领域知识将民族布艺图案图像进行预处理,使用VIT为主干网络在哈希检索算法框架下进行图像检索。该方法优化了深度哈希检索算法,通过自身的自注意力机制提升了提取图案深层语义特征的能力,提高了深度哈希算法检索民族布艺图案的速度和精度。实验结果表明:提出的方法最佳检索精度可以达到95.32%。

ESG是企业绿色发展和长期价值创造的关键,数字化转型为增强企业ESG表现、实现高质量发展提供技术手段。基于长三角区域制造业上市公司2016-2021年面板数据,通过Python文本分析提取数字化转型关键词刻画企业数字化转型程度,实证考察数字化转型对企业ESG表现的影响以及企业高质量发展水平的作用机制。研究发现:(1)数字化转型显著促进了企业ESG表现,高质量发展水平在数字化转型与企业ESG表现关系间具有部分中介效应,经过稳健性检验与内生性检验后结论依然成立;(2)进一步分析发现,数字化转型的边际效应随着企业ESG表现的提升而逐渐增强;(3)在大规模企业、高新技术企业、成长期企业与成熟期企业中,数字化转型对企业ESG表现的正向促进作用更为显著。研究从高质量发展水平角度分析数字化转型对企业ESG表现的促进作用,丰富了企业ESG表现影响因素的研究,为数字化转型提升企业ESG表现提供理论建议与实践参考。

为了改善传统的气体传感器性能,将Ag-ZSM-5沸石与SnO₂材料以直接混合法制成复合气敏元件。用XRD、SEM、TEM分别对ZSM-5和Ag-ZSM-5两种沸石进行了表征测试与分析。制备了SnO₂、SnO₂/ZSM-5和/Ag-ZSM-5三种气体传感器进行了VOC气体的气敏对比测试。实验结果表明,与纯SnO₂传感器相比,SnO₂与Ag-ZSM-5混合的复合材料大幅改善了对甲醛气体的响应值。在检测50 ppm浓度的甲醛气体时,与SnO₂传感器相比,加入ZSM-5沸石材料后,响应值提高了36%;而加入Ag-ZSM-5沸石材料后,响应值提高了121%。为了验证实验结果的准确性以及探索Ag-ZSM-5沸石在微观方面对吸附气体的影响,结合基于DFT的第一性原理分析了Ag-ZSM-5沸石对甲醛气体分子气敏特性改善的机理。

药物关联(DDIs)是指同时或先后服用两种或两种以上药物时会导致意想不到的副作用产生。DDIs预测就是药物相互作用预测。由于实验室研究具有复杂、昂贵且耗时的缺点,因此需要发展新的预测方法来检测DDIs。DDIs预测方法可分为基于相似性、基于机器学习、基于知识图谱、基于分类、基于网络等五大类预测方法。分析了不同药物关联预测代表性方法的由来、使用场景、优缺点、作用及影响等,并阐述了DDIs预测研究所用到的数据来源。最后讨论分析了DDIs预测面临的挑战、解决方法及未来发展方向。

针对现阶段汉字笔画数据集划分时所含笔画类别较少的问题,设计符合汉字特征的生长控制策略和算法框架,实现汉字笔画小类别的划分。同时,采用统计学方法,对汉字不同笔画的出现频率进行分析,并探究笔画与汉字语义之间的联系,构建了新的汉字笔画数据集,为字体设计中汉字笔画拼接奠定基础。使用GB2312编码和Unicode编码对《信息交换用汉字编码字符集》中的6 763个汉字及32类笔画进行编码。通过对样本数据的实验验证,算法在汉字笔画的识别和统计分析方面表现良好,构建的汉字笔画数据集为汉字的研究以及文化传承提供了有力的技术支持。

以辽宁大连地区办公室建筑为能耗模拟研究对象,研究不同朝向单一立面窗墙面积比对建筑单位面积供暖、供冷以及平均能耗的影响规律,为大连地区办公室建筑不同朝向窗墙面积比的选择提供参考建议。研究采用Grasshopper开展参数化建模,提出基于Grasshopper功能插件Ladybug Tools的建筑能耗模拟流程,实现了从建模到能耗分析的一体化流程。结果表明:大连地区建筑能耗的变化趋势与窗墙面积比有关,窗墙面积比增大,供冷能耗和平均能耗均增大,而供暖能耗的变化趋势则和窗户朝向相关,因朝向不同而异。本研究以平均能耗限值为参考分析得出,大连地区办公室建筑可选择较大的南向窗墙面积比,适宜的东(西)向窗墙面积比,以及相对较小的北向窗墙面积比。

新时代推动科技的创新与发展、促进社会的不断进步、实现科技强国的目标,需要弘扬科学精神。加强对大学生科学精神的培养有助于为中国的科学事业提供优秀人才。坚持马克思主义的指导思想,对科学精神的内涵进行论述,对大学生科学精神发展现状进行了调查分析,并对大学生科学精神的培养提出了相关对策。

对国内外无人驾驶环境感知技术进行总结归纳,分析其在无人驾驶方程式大赛背景下的适用性。首先对环境感知技术依据使用传感器的不同,进行分别概述分析,包括基于视觉、基于激光雷达和基于传感器融合的环境感知技术;同时讨论了各类感知技术在无人驾驶方程式赛车领域内的适用性以及存在的问题;最后对无人驾驶方程式赛车的环境感知技术未来发展趋势进行讨论与展望。

探索西南地区现代化综合交通体系的建设方略。从时代需求、理论基础以及现实状况三方面出发,分析中国西南地区交通网络建设应该遵循的方向路径,并基于此提出相应的建设策略。西南地区现代化综合交通体系的构建应该肩负起新发展阶段畅通西南地区经济大循环的新使命,既有所侧重又全面系统地落实新发展理念,在新发展格局上为中国提供新动能。从交通网络建设的阶段论、模式论以及布局论出发,西南地区现代化综合交通体系的建设需要做好1.0阶段向2.0阶段的转变,大力发展通道经济模式,合理布局交通网络。从现实逻辑出发,西南地区现代化综合交通体系的建设应当着力解决各自为政、结构失衡、供需不匹配、运输效益低下等问题。构建西南地区的现代化综合交通体系对于推进交通强国建设具有重要支撑作用,以时代逻辑、理论逻辑以及现实逻辑为指引,西南地区现代化综合交通体系应当服务时代、遵循理论、立足现实,进而主动作为、科学建设、突破桎梏。

为适应土力学一流课程建设需求、增强课程的育人功能、紧跟学科发展动态及突出实践能力培养,编写了面向多专业方向的土力学新版教材。教材以学生发展为中心,以工程实践为导向,通过在专业知识中融入思政元素、新工科理念和工程教育专业认证思想,达到帮助学生构建土力学整体知识体系的目的。教材中实时加入思政元素、海绵城市、实践技能、最新成果等内容,完善了课程体系,以促进学生全面进步。经过试用,取得了良好效果。

中国共产党一经成立就肩负起中华民族伟大复兴的历史使命,领导中国人民探索中国特色解决民族问题的正确道路。在新民主主义革命时期,党在革命实践中不断加强理论探索,逐步确立起正确的中华民族观,对中国民族问题的复杂性做出正确的研判。党在解决中国民族问题的实践中丰富了民族平等的政策内涵,建立起最广泛的抗日民族统一战线,探索出解决中国民族问题的基本政治制度。党关于解决中国民族问题道路的早期探索启示着新时代民族工作,必须坚持党对民族工作的领导,必须坚持马克思主义民族理论中国化时代化,必须从中华民族伟大复兴的高度把握新时代民族工作。

针对滚动轴承故障识别问题,提出了一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和松鼠搜索算法(SSA)优化极限学习机(ELM)的轴承故障诊断方法。该方法首先通过ICEEMDAN对滚动轴承振动信号进行分解,得到若干本征模态函数(IMF);其次,根据相关系数筛选出相关性高,具有代表意义的IMF分量并计算出其奇异值来构建特征向量;最后,将提取到的特征向量输入到松鼠搜索算法优化后的ELM中进行故障识别。将所提出的方法应用于西储大学轴承试验台中滚动轴承的故障诊断与识别,其故障识别准确率达98.18%。诊断结果表明:该方法具有较高的精准度,并可将该方法推广应用于各类旋转机械滚动轴承故障的诊断与识别。

以数据科学与大数据技术专业为例,阐述了当前部分学校专业建设存在的专业教师短缺,实习实训平台无法完全满足教育和教学要求等问题,为了提高专业人才培养质量,这些高校多采用校企合作的方式进行校企联合培养,以达到提高学生实践能力的目的。为实现育人目标,分析了参与校企合作企业存在的问题,具体包括企业提供实训平台方面存在的问题和企业讲师存在的问题,通过量化不同知识点使用的虚化资源数和专业教师需具备的专业知识要求,为学校合理选择企业提供依据,从而达到学校合理选择校企合作企业,最终实现高质量人才培养的目的。

为加快实现民族地区的现代化,铸牢中华民族共同体意识,需要全面推进乡村振兴和建立全方位民族互嵌式格局。多民族聚居村落受自然地理环境、历史文化条件和经济原因等影响,在乡村振兴及民族互嵌构建中存在诸多障碍,为此需要构建两者的融通,形成互促机制。通过分析多民族村落的乡村振兴和民族互嵌的内在逻辑一致性,提出可以从培育新型村落主体,增强内生发展能力的角度构建主体共融机制;通过打造基于农民技能和当地资源禀赋的全方位村落发展格局,建立内容互促机制;通过打破地域局限,构建城乡融合的外源帮扶构建体制共通。研究认为通过三位一体的耦合机制的打造,促进民族村落乡村振兴和民族互嵌的深度融合,进而铸牢中华民族共同体意识,推动各民族共同繁荣发展。

选取2013-2020年沪深两市A股制造业上市公司数据为研究样本,分析客户集中度对社会责任绩效的影响。研究发现,客户集中度越高,企业社会责任绩效越低;而且商业信用在客户集中度与企业社会责任绩效之间起部分中介作用。此外,研究发现行业竞争程度加剧了客户集中度与商业信用的正向影响,进而影响企业社会责任绩效。基于商业信用的视角,丰富了对企业社会责任的路径机制研究,对提升企业社会责任绩效具有一定的参考价值。

中国正面临百年未有之变局、世纪疫情大爆发、数字经济带来前所未有的大变革,国际商务学科发展同样面临新的机遇、新的挑战,为加强国际商务学科建设,大连民族大学国际商学院举办了国际商务学科建设与学术前沿论坛,在综述此次论坛内容的基础上,分析国际商务学科发展的新环境、新要求,结合大连民族大学的发展特色,探讨了国际商务学科高质量发展的路径。

囿于仪器、场地和师资的限制,实验学习无法像理论学习一样方便和充分,而线上实验教学则提供了一个解决思路。根据实际情况,大连民族大学物理实验中心进行了线上实验教学的探索和实践,主要做法是:基于企业微信进行线上直播教学以及师生间即时交流,基于仿真实验网络平台进行实验测量及操作评定。实践表明:线上教学模式具有突破时空限制、激励学生学习热情等优势,但也有局限性。虚实结合、线上线下多元协作应该是大学物理实验课发展的一个重要选择,实践中需要合理组织、发挥各自优势。

学术期刊是学术交流和传播的主要渠道之一,高校学报在其中发挥着重要作用。学报和学科建设形成了学术共同体的关系。不同层次的学报,其办刊目标各有差别。以《大连民族大学学报》2006-2021年刊文为例,引用统计数据分析,结合办刊宗旨和学术期刊评价体系,探讨综合性学报稿源、服务对象、未来办刊走向,以期引起对综合性高校学报未来发展的关注。