《中南大学学报(自然科学版)》来稿须知

<正>《中南大学学报(自然科学版)》(ISSN 1672—7207,CN 43—1426/N)是教育部主管、中南大学主办,刊登矿物、冶金、化学、材料、机械、信息、地质、采矿、土木、能源、交通、环境等专业学科论文的科技期刊,自2011年起改为月刊,国内外公开发行。该刊一贯突出学科专业特色,坚持学术质量与编校质量并重的原则,逐渐在高校学报界脱颖而出,目前,已取得一系列成绩和荣誉,如先后荣获首届国家期刊奖、第二届国家期刊奖     

习近平的新时代科技创新全球视野

 当前世界新一轮科技与产业革命正蓄势待发，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平以全球视野提出了新时代科技创新的指导思想。习近平指出：新时代中国必须采取科技创新全球视野系列举措，瞄准世界科技前沿，实施科技开放创新；构建世界科技命运共同体，实现世界各国合作共赢共享发展；采取"非对称性"赶超战略，取得后发超越；全面提升科技创新全球化，增强科技创新全球竞争力和世界影响力。分析表明，新时代习近平科技创新全球视野是引领和指导中国科技创新发展和建成世界科技强国的重大方略。     

强化创新驱动 支撑转型发展——李强省长在全省科学技术奖励大会上的讲话

4月15日,全省科学技术奖励大会在杭召开,大会表彰了为国家和我省科技创新与现代化建设作出突出贡献的科技工作者。这是我省科技界一年一度的盛事,也是科技创新成果的一次集中展示。省委书记、省人大常委会主任夏宝龙等出席并为获奖单位和个人颁奖,省委副书记、省长李强讲话。省领导袁家军、赵一德参加会议。会议表彰了2014年度浙江省科学技术奖获得者,市县党政领导科技进步目标责任制考核优秀单位,第四批省特级专家。浙江大学的"粒子填充改性高分子复杂体系流变学及其应用"等291项成果分获省科学技术奖一二三等奖。李强代表省委、省政府向获奖单位和个人表示祝贺,向广大科技工作者表示问候和敬意。"创新浙江"微信公众号全文刊登了李强省长在大会上的讲话,本刊特此转发。     

重卡驱动桥壳疲劳稳健性与轻量化设计

驱动桥壳轻量化设计对于提高承载能力、降低生产成本具有重要的意义.本文在驱动桥壳有限元分析和疲劳分析计算的基础上建立驱动桥壳多目标优化模型，对重型卡车驱动桥壳进行参数化设计，建立正交试验表，利用田口方法和综合评价方法对驱动桥壳的疲劳性能稳健性和质量进行优化设计.优化结果表明，此方法可以应用于驱动桥壳的多目标优化，优化后驱动桥壳的疲劳稳健性能得到提高，减轻了质量，因此节约了桥壳材料，降低了生产和运营成本，提高了设计水平.     

如何开展高中生物自主讨论式教学

高中教育随时间的发展，已经从传统的教师灌输式教学逐渐发展成学生自主讨论式教学（这种教学模式在下文中简称高效课堂）。如何在有限的时间，激发学生对生物学科问题的兴趣，正确地引导学生探究问题的本质，是高效课堂核心问题所在。     

基于云计算的金融企业用户风险分析研究

风险评估一直是银行客户管理方面最为关注的一个方面，关于它的研究也一直是金融领域的一个热点。云计算采用了一种资源共享的IT技术和管理方式，提供了一种更高效的数据存储能力和挖掘能力，面对这一新兴技术的发展，金融行业在客户管理领域面临革命性的改变，传统的商业银行客户分析模式将向大数据接轨。其中，云计算模式能够快速的识别细分客户，方便获取和采集客户的信息，从而更好地评估客户价值。该文针对这一现状，从银行客户风险的角度出发，探究海量数据挖掘的情况下云计算评估模式的优势以及应用框架。     

也谈“力学性能”

笔者读到《中国科技术语》2015年第1期赵中平的《mechanical properties中文译名演变过程及定义》一文,很受启发,但也有一些不同看法。该文斩钉截铁地说,"力学性能"并不存在,只有"机械性能",恐怕事实并不那么简单。问题的起源大概是对英文中mechanical和mechanics的理解。我们查找一本英文辞典(比如Webster’s New World College Dictionary),便可以知     

创新开展新时期科技名词规范化工作,努力发挥支撑服务作用

科技名词规范化工作具有深厚的历史基础和现实需要,是支撑科技创新和经济社会发展的一项基础性系统工程。当前,中国特色社会主义进入新时代,我们要深刻领会“新时代”的丰富内涵,深化认识科技名词规范化工作的特殊意义,创新开展各项工作,更好肩负起新时代赋予的历史使命。     

基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。