内容概要：文档主要介绍了食用油品质检测与分析的四种技术手段。一是食用油品种识别，通过高光谱图谱结合GLCM算法提取油品纹理特征，再运用GA-SVM模型进行分类，最终以主成分分析散点图和层序聚类图展示分类结果。二是食用油的掺假鉴别，采用SI-PLSR方法建立油茶籽油掺假量预测模型，通过掺假浓度可视化预测图像直观展示掺假程度。三是理化定量预测，利用PCR和PLSR算法建立酸价、过氧化值等理化指标的预测模型并展示预测结果图。四是转基因油品预测，通过对油光谱预处理后建模，以不同颜色油滴标识转基因与否。; 适合人群：食品科学领域研究人员、食用油品质检测技术人员及相关专业的高校师生。; 使用场景及目标：①帮助专业人员掌握食用油品质检测的前沿技术；②为科研教学提供案例参考，提升教学质量；③为实验室检测提供具体操作指导和技术支持。; 其他说明：文档中提到的技术手段均配有图示或动态演示，有助于更直观地理解各个步骤及最终结果。

家族企业是一种已经存在很长时间的独特类型的组织。 但是，直到最近才将其作为组织和管理研究的主流学科进行研究。 由于它们的异质性很大，因此在中国和其他国家的相关研究既呈现出共同的特征，又呈现出不同的特征，它们都嵌入了不同的环境中。 为了更好地理解家族企业的理论如何促进中国家族企业研究的发展，我们分析并比较了中国和世界其他国家家族企业研究的发展。 该论文建立在数据库，Web of Science（WoS）和中国社会科学引文索引（CSSCI）的基础上，并使用CiteSpace V（这是用于可视化知识领域的软件）。 结果表明：1）国内外对家族企业的治理，继承和绩效研究很多； 2。 2）在WoS文献中，文献已从公司治理转变为对家庭特征对商业策略和企业家精神影响的深刻理解； 3）对中国家族企业的大多数研究都是关于企业治理的。 然而，关于家族企业的定义和研究未能与中国文化和对“家族”的理解联系起来。 此外，诸如可持续发展，生态效率和家族企业的国际竞争等方面需要进一步探索。

本研究的目的是使Ponterotto，Baluch，Greig和Rivera（1998年）开发的“教师多元文化态度调查（TMAS）”适合希腊教师。 更具体地说，它检验了“教师多元文化态度调查（TMAS）”作为评估希腊教师多元文化态度的适当工具的可靠性和有效性。 问卷的希腊文版本由希腊不同地区的273名教师管理，并对其有效性和可靠性进行了测试。 数据分析导致了三因素结构。 结果表明，希腊版的“教师多元文化态度调查（TMAS）”是一种可靠的心理测度工具，可用于评估希腊教师对多元文化主义的风格。

这项研究的目的是评估在希腊人群的非临床样本中DASS-21的心理测量特性。 抑郁焦虑量表21（DASS-21）是一种自我报告工具，可测量焦虑，抑郁和压力。 验证是对12868名18至65岁的希腊成年人进行的。 结果表明，DASS21具有令人满意的信度和效度指标。 此外，量表的阶乘结构与许多国家以前的研究结果相符。 这项研究的结果表明，希腊DASS-21可以作为一种可靠且有效的手段来测量希腊人口的抑郁，焦虑和压力。

matlab精度检验代码多层中心 多层网络中的光谱中心度度量及其在科学计量学中的应用 由Giorgos Sideris编写和开发，2018年由Dimitrios Katsaros监督 论文文件 论文的位置在： reports/Spectral_centrality_measures_in_multilayer_networks_and_their_application_in_scientometrics.pdf 如何使用 ： 安装Matlab并打开它 克隆存储库 导航到Matlab上的项目文件夹 在biplex_data(coauthorship file, citations file,delimiter)使用biplex_data(coauthorship file, citations file,delimiter)或h_index(coauthorship file, citations file,delimiter)或c3_index(coauthorship file, citations file,delimiter)或c4_index(coauthorship fil

很棒的学术数据分析 学术数据分析的资源清单，包括数据集，论文和有关文献计量学，引文分析的代码以及其他学术共享资源。 可在线访问 目录 隶属关系 高度度量和尺寸 工具 发布数据集和分析的用户界面 收集开放获取文件的工具 研究论文分类工具 可视化 语言处理和信息提取 引文和元数据提取 出版地点 期刊 专题会议 工作坊 暑期学校 协会与社区 会费 用markdown-toc生成的目录 数据集 出版与引文 Arnet矿工 微软学术图 打开学术图-MAG + AMiner OpenAIRE研究图-在此处了解更多信息 语义学者语料库 CiteSeer 考研 用于引用字符串解析的CORA数据集 人文和多语言引文字符串解析Flux-CiM和ICONIP ，有关详细信息，请参见Neural ParsCit论文 社会科学对英语和德语引文的引文字符串解析数据-与Grobid和Cermine的比较 Cro

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针对视频图像中车辆检测问题,提出了一种基于计算机视觉的运动车辆检测方法。首先,选取最佳方差参数并利用双边滤波对图像进行预处理;再利用Surendra背景更新算法实时更新背景图像,采用粒子群(PSO)极大熵法求得背景差分图像的阈值;然后,将得到的二值图像进行形态学处理并检测出运动车辆。实验结果表明,该算法不仅适用于简单背景、车速较慢的环境中,而且在复杂背景、噪声较大、车速较快的情况下,该方法均能够克服外界环境的不利影响,准确地检测出运动车辆,提高检测的准确率。