许培扬博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/xupeiyang 跟踪国际前沿 服务国内科研

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IP: 117.136.23.*   [119]ccgoodluck   2013-2-10 13:46
许教授,给您拜年了!祝您新年快乐!身体健康!吉祥如意!心想事成!福如东海!寿比南山!幸福美满!
我的回复(2013-2-10 14:23):谢谢你,新年好。
IP: 222.222.150.*   [118]杨文祥   2013-2-9 18:56
许老师新春快乐!
我的回复(2013-2-9 20:50):杨老师新年快乐!
我的回复(2013-2-9 19:12):杨老师,新年快乐!吉祥如意!
IP: 114.112.187.*   [117]navsky   2013-1-24 16:08
博客内容丰富,看了收获很多啊。
IP: 210.34.14.*   [115]黄荣彬   2013-1-11 13:56
砒霜和雄黄的现代故事(三)http://blog.sciencenet.cn/blog-279293-651921.html
聂广对中医的反思是正确的。
IP: 117.27.153.*   [114]黄荣彬   2012-12-8 10:48
中医告别西医http://blog.sciencenet.cn/blog-626289-640439.html
IP: 222.222.150.*   [113]杨文祥   2012-12-1 19:32
向许老师问好!
我的回复(2012-12-1 21:34):杨老师周末愉快!
IP: 1.203.9.*   [112]许培扬   2012-11-23 21:41
你们可以委托河南省医学情报所检索分析,目前还没有公开发布各医院这方面的分析数据。
IP: 219.154.142.*   [111]sugelan   2012-11-23 20:43
许老师,我是南阳市中心医院院办公室的,您这里有没有最新的医院科研成果、发表论文引用率的排行,因为我们刚听说我们医院有人说是在里面排的名次不错,但是我不知道在哪里找。。谢谢。。
IP: 121.28.236.*   [110]王树松   2012-11-18 22:38
许老师:医学科技创新方面的讲座最近讲过吗?
我的回复(2012-11-18 23:02):最近我们在济南办了查新培训班,我去讲课了。
IP: 125.91.87.*   [109]si295052643   2012-11-17 03:52
许老师  2012.12.21真的是世界末日吗.现在还有1个多月的时间呢
我的回复(2012-11-17 08:12):是啊,好好活几天啊。
IP: 202.118.47.*   [108]崔雷   2012-11-12 15:41
许老师,您跟garfield的合影怎么找不到了?我成都开会发言时候要用,给我一个呗?
我的回复(2012-11-12 15:46):崔老师,您好。
我的照片找出来发给您。您有我的信箱吗?xupeiyang@vip.163.com
成都会议我也去,能见到您很高兴。
IP: 221.11.20.*   [106]魏风军   2012-9-23 22:23
许先生,一直看您的博客,虽然学科差异(在读材料学博士),但是对您的这些计量学文献分析,觉得很有价值,不知道是否可以推荐几本计量学文献分析与统计的资料,也想学习下,觉得对自己研究很有助力,谢谢!电邮:packcn@163.com
IP: 136.148.97.*   [105]李天成   2012-9-10 21:10
许老师,节日快乐!
我的回复(2012-9-10 21:15):李老师节日快乐!
IP: 159.226.119.*   [104]程南飞   2012-9-10 13:09
许老师,教师节快乐!
我的回复(2012-9-10 14:55):程老师节日快乐!
IP: 222.35.21.*   [103]许培扬   2012-9-10 07:23
祝杨老师节日快乐!
IP: 180.77.199.*   [102]杨永田   2012-9-10 07:20
教师节快乐!
IP: 203.110.178.*   [101]俞强   2012-9-7 13:50
许教授:谢谢你对我博文的支持,但非常不好意思。我刚刚的博文写的匆忙,没有注意“根据”和“证据”的区别。现在我改了过来。如果这不是你支持的观点,你可以改过来,我也会说明一下。我脑子里面只有证据的概念,没有根据的概念,想了一下两者还是有区别的。  俞强
我的回复(2012-9-7 13:52):俞老师好。我非常支持你的观点,根据和证据都对,都需要。
IP: 222.35.21.*   [100]郭文姣   2012-8-31 14:44
如果是对参考文献聚类,就是共被引分析;如果是对施印文献聚类,就是耦合分析;被引频次知识筛选高影响力文献的一个指标;一般是对共被引频次聚类或是耦合频次聚类才对,就看你选的样本是什么了

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