CN116431871A - 智慧实验室的信息化管理方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及信息化管理技术领域，提供智慧实验室的信息化管理方法及系统。通过对数据资源库进行区块分割得到多个数据存储区块，根据用户的研究项目信息与目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果并从多个数据存储区块中获取标识存储区块并将资源调用传输至用户。采用本方法能够解决现有技术中存在无法基于用户需求并自动化反馈符合用户需求的共享科研资源信息，导致科研资源信息共享对于用户进行科学研究参考使用辅助作用甚微的技术问题，实现了基于用户需求自动反馈符合用户需要的科研资源信息，提高用户使用共享科研资源信息的体验感，进而实现提高科研资源共享在科研中的辅助功能的技术效果。

Description

智慧实验室的信息化管理方法及系统
技术领域
本申请涉及信息化管理技术领域，特别是涉及智慧实验室的信息化管理方法及系统。
背景技术
在当前的技术环境下，虽然已经有许多科研资源信息共享平台，但是这些平台中存在一个缺陷，即无法基于用户需求自动化反馈符合用户需求的科研资源信息。这意味着，用户需要通过手动搜索或浏览海量的科研资源信息才能找到符合自己需求的信息。
这种情况下，科研资源信息共享对于用户进行科学研究参考使用辅助作用甚微。因为用户需要花费大量时间和精力，甚至可能会错过一些重要的信息，造成科学研究的滞后。
综上所述，现有技术中存在无法基于用户需求并自动化反馈符合用户需求的共享科研资源信息，导致科研资源信息共享对于用户进行科学研究参考使用辅助作用甚微的技术问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够实现基于用户需求自动反馈符合用户需要的科研资源信息，提高用户使用共享科研资源信息的体验感，进而实现提高科研资源共享在科研中的辅助功能的智慧实验室的信息化管理方法及系统。
智慧实验室的信息化管理方法，方法包括：根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
智慧实验室的信息化管理系统，所述系统包括：数据资源获得模块，用于根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；区块分割执行模块，用于按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；请求信息接收模块，用于信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；信息匹配执行模块，用于当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；存储区块获取模块，用于当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；资源调用传输模块，用于通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；
按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；
信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；
当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；
当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；
通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；
按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；
信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；
当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；
当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；
通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
上述智慧实验室的信息化管理方法及系统，解决了现有技术中存在无法基于用户需求并自动化反馈符合用户需求的共享科研资源信息，导致科研资源信息共享对于用户进行科学研究参考使用辅助作用甚微的技术问题，实现了基于用户需求自动反馈符合用户需要的科研资源信息，提高用户使用共享科研资源信息的体验感，进而实现提高科研资源共享在科研中的辅助功能的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
图1为一个实施例中智慧实验室的信息化管理方法的流程示意图；
图2为一个实施例中智慧实验室的信息化管理方法中得到信息匹配结果的流程示意图；
图3为一个实施例中智慧实验室的信息化管理系统的结构框图；
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
附图标记说明：数据资源获得模块1，区块分割执行模块2，请求信息接收模块3，信息匹配执行模块4，存储区块获取模块5，资源调用传输模块6。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
如图1所示，本申请提供了智慧实验室的信息化管理方法，所述方法包括：
S100:根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；
具体而言，在本实施例中，构建信息共享平台，基于信息共享平台实现各类科研机构和大专院校之间科研实验资源的数据共享。具体而言，信息共享平台允许科研机构和大专院校上传他们在进行各种实验项目研究过程中所获得的实验资源数据。同时，其他用户可以通过信息共享平台下载所需要的实验资源数据。采用这种方式，可以使得科研机构和大专院校之间加强资源共享，避免重复劳动和浪费时间、精力，从而更加高效地推进科学研究的进展。
各类科研机构和大专院校所上传的实验数据资源被存储于信息共享平台的数据资源库中，所述数据资源库中存储有若干个实验项目，每个实验项目由实验项目名称-实验数据资源构成，例如实验项目的实验项目名称为利用伴孢晶体制备高灵敏度的压力传感器，实验数据资源为研究利用伴孢晶体制备高灵敏度的压力传感器过程中的实验数据记录、实验成果资料、期刊论文、授权专利等。
所述实验室信息管理系统为应用于实验信息资源共享平台，进行数据资源库中零散的若干个实验项目的分类归纳，以及自动化分析用户资源共享请求，并将适配用户资源共享请求的实验数据资源调用反馈给发起资源共享请求的用户的综合管理系统。
基于所述实验室信息管理系统，在实验信息资源共享平台调用获取包含零散的若干个实验项目的实验数据资源的所述数据资源库。本实施例在获得所述数据资源库的基础上，进一步进行实验数据资源的精细化整理存储。
S200:按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；
在一个实施例中，本申请提供的方法步骤还包括：
S210:获取所述多个数据存储区块中每个存储区块的项目集合；
S220:对所述每个存储区块的项目进行价值识别，输出项目价值识别结果；
S230:设置价值划分阶梯，根据所述价值划分阶梯对所述项目价值识别结果进行阶梯划分，输出项目阶梯划分结果，其中，每一所属阶梯具有相同权限等级，且不同所属阶梯的权限等级不相同；
S240:根据所述项目阶梯划分结果对所述多个数据存储区块进行共享等级标识。
在一个实施例中，对所述每个存储区块的项目进行价值识别，输出项目价值识别结果，本申请提供的方法步骤S220还包括：
S221:对所述每个存储区块的项目进行识别，得到所属项目领域中的项目成熟度、项目罕见性以及实验可行性；
S222:根据所述项目成熟度、所述项目罕见性以及所述实验可行性进行项目价值识别模型训练，其中，所述项目价值识别模型的训练数据包括样本项目集对应的训练数据集、以及测试数据集，基于所述训练数据集进行训练，训练至收敛后通过所述测试数据集进行验证，当验证通过后，输出所述项目价值识别模型；
S223:根据所述项目价值识别模型，输出所述项目价值识别结果。
具体而言，应理解的，为确保研究对象的准确定义和标识，在科研实验中名称表达具有唯一指代性，例如膝关节唯一指代人体大腿骨(股骨)和小腿骨(胫骨和腓骨)之间的连接处。因而本实施例将名称表达唯一指代性作为实验项目之间的所述项目协同关系，所述项目协同关系指在某一研究领域或学科中，不同的科研实验项目之间存在相互协作、相辅相成的关系。例如膝关节置换治疗实验项目与膝关节保守治疗实验项目都存在膝关节一词，这两个实验项目之间存在所述项目协同关系。
因而本实施例对所述数据资源库中若干个实验项目名称进行关键词筛选，获得每个实验项目名称中具有唯一指代性的词语作为对应实验项目的项目标识，进一步基于项目标识一致性对于所述数据资源库中若干个实验项目进行聚类处理，完成对所述数据资源库的区块分割，得到多个数据存储区块，每个存储区块用于存储具有相同项目标识的多个实验项目，每个存储区块中的多个实验项目具有所述项目协同关系，每个存储区块对应一个项目领域，例如项目协同关系为膝关节的一个存储区块，对应于膝关节研究项目领域。
在本实施例中，所述多个数据存储区块中每个存储区块都存储有一个项目集合，所述项目集合中为存在项目协同关系的多个实验项目。本实施对所述每个存储区块的项目进行价值识别，基于对每个存储区块进行价值识别的方法具有一致性，本实施例以任意存储区块的价值识别为例进行项目价值识别方法的阐述。为便于理解，将随机存储区块定义为第一数据存储区块。
基于步骤S100可知，实验项目的实验数据资源包括实验数据记录、实验成果资料、期刊论文、授权专利。获得第一数据存储区块的项目集合中多个实验项目的多个实验数据资源，获得多组实验数据记录、多组实验成果资料、多组期刊论文和多组授权专利。
基于多组实验数据记录、多组实验成果资料、多组期刊论文和多组授权专利进行时间排序，获得最早实验数据记录时间、最早实验成果获得时间、最早期刊论文发布时间以及最早专利授权时间，进一步对多个最早时间排序获得与当前时间的时间跨度最远的时间长度(天)，作为所述项目成熟度的指标。
基于多组期刊论文获得期刊论文总计数量，基于多组授权专利获得专利总计数量，将专利总计数量和期刊论文总计数量加和结果作为所述项目罕见性的指标。
基于多论文平台获得所述多组期刊论文所包含的若干篇期刊论文的总计下载频次，获得多组授权专利所包含的若干个授权专利的总计授权使用频次，将总计下载频次和总计授权使用频次加和结果作为所述实验可行性的指标。
基于BP神经网络(误差反向传播神经网络)预构建项目价值识别模型，所述项目价值识别模型的输入数据为项目成熟度、项目罕见性以及实验可行性，输出结果为项目价值识别结果，所述项目价值识别结果为综合一类项目的研究时间、研究“冷门度”以及研究可行价值给出的综合评分结果。
所述项目价值识别模型的构建和训练方法具体如下：
获取所述项目价值识别模型的训练数据，获得样本项目集，所述样本项目集为由多个样本项目-样本实验数据资源构成的数据集，具体的采用获得所述项目成熟度、项目罕见性以及实验可行性相同方法，获得多个样本项目的多组样本项目成熟度、样本项目罕见性以及样本实验可行性。采用信函或公开渠道联系多学术领域的多位专家，使多位专家基于多组样本项目成熟度、样本项目罕见性以及样本实验可行性进行项目价值赋值，获得对应于多个样本项目的多组待定项目价值识别结果，对于每组待定项目价值识别结果进行均值计算，以消除专家主观因素造成的赋分结果偏差，获得多个样本项目的多个样本项目价值识别结果。
从而获得所述训练数据，所述训练数据为对应于多个样本研究项目的多组样本项目成熟度、样本项目罕见性以及样本实验可行性以及样本项目价值识别结果。
对所述训练数据按照9:1的划分方法进行数据划分，获得所述样本项目集对应的训练数据集、以及测试数据集，基于所述训练数据集进行训练，训练至收敛后通过所述测试数据集进行验证，当所述项目价值识别模型输出结果准确度高于96％时，表明所述项目价值识别模型训练合格，停止所述项目价值识别模型的训练，验证通过并输出所述项目价值识别模型。将第一数据存储区块的项目成熟度、项目罕见性以及实验可行性输入所述项目价值识别模型进行数据分析，输出第一数据存储区块的所述项目价值识别结果。采用获得第一数据存储区块的所述项目价值识别结果相同方法，获得多个数据存储区块的多个所述项目价值识别结果。
本实施例设置所述价值划分阶梯，所述价值划分阶梯为多个前开后闭的数据区间，每一数据区间对应一个权限等级，落入同一数值区间的一个或多个项目价值识别结果对应的一个或多个数据存储区块的权限等级具有一致性。
根据所述价值划分阶梯对所述多个数据存储区块的所述项目价值识别结果进行阶梯划分，输出项目阶梯划分结果，每一所属阶梯具有相同权限等级，且不同所属阶梯的权限等级不相同，根据所述项目阶梯划分结果对所述多个数据存储区块进行共享等级标识，所述共享等级标识为每个数据存储区块中实验数据信息的调用权限等级。
本实施例通过基于数据存储区块的实验数据信息获得时间、使用状态特性进行数据存储区块对应项目的价值分析，并进一步根据分析结果进行数据存储区块的权限等级定义，实现了科学设定每个数据存储区块中实验数据信息共享调用权限等级，为后续判断是否向共享用户提供数据存储区块的实验数据信息提供参考的技术效果。
S300:信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；
具体而言，在本实施例中，所述第一用户为计划通过所述信息共享平台进行实验数据信息浏览下载的不特定用户。所述共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息，所述目标共享资源信息为表征第一用户想要从所述信息共享平台下载获取的实验数据信息的大致内容，例如所述目标贡献资源信息为关于股骨头、关节置换手术以及术后恢复方面的科研实验资料。所述研究项目信息为表征第一用户当前研究或计划研究的科研内容计划的一段话，例如所述研究项目信息为研究关于抑制人工制造膝关节手术术后排异反应的临床干预方法。所述用户身份信息为包括第一用户学历、第一用户所属单位以及第一用户毕业证编号。
S400:当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；
在一个实施例中，如图2所示，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，本申请提供的方法步骤S400还包括：
S411:获取所述研究项目信息的研究领域关键词；
S412:获取所述目标共享资源信息的研究领域关键词；
S413:对所述研究项目信息的研究领域关键词和所述目标共享资源信息的研究领域关键词进行关键词语义相似度计算，输出语义相似度计算结果；
S414:根据所述语义相似度计算结果，输出标识资源所属领域的匹配度的信息匹配结果。
在一个实施例中，本申请提供的方法步骤还包括：
S421:获取所述第一用户的用户身份信息；
S422:根据所述用户身份信息，判断所述第一用户是否为权限用户，若所述第一用户为权限用户，获取项目匹配指令；
S423:根据所述项目匹配指令对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行匹配。
在一个实施例中，本申请提供的方法步骤还包括：
S422-1:若所述第一用户为权限用户，获取共享权限等级；
S422-2:对所述多个数据存储区块进行共享等级标识，输出等级标识的多个数据存储区块；
S422-3:基于所述第一用户的共享权限等级，对等级标识的多个数据存储区块进行等级匹配，将权限匹配成功的存储区块进行标识，输出所述可调用共享区块。
具体而言，在本实施例中，首先基于所述第一用户的用户身份信息，进行用户身份信息验证，判断所述第一用户是否为权限用户，以减少非法下载等风险，保障实验数据信息的安全。本实施例基于所述用户身份信息进行验证的方法为基于所述用户身份信息中的第一用户毕业证编号验证所述第一用户学历真实性、进一步根据所述第一用户学历和第一用户姓名验证第一用户所属单位真实性，从而基于交叉验证，验证用户身份的真实性。
应注意的所述第一用户所属单位为具有所述信息共享平台实验数据信息上传下载权限的大专院校或科研机构。若所述用户身份信息验证通过，则表明所述第一用户是否为具有使用所述信息共享平台进行实验数据信息获取的权限用户。
若所述第一用户为权限用户，则进一步基于所述第一用户所属单位获取共享权限等级，所述共享权限等级用于约束限制所述第一用户在所述信息共享平台可获取实验数据信息的范围。所述共享权限等级的确定方法为，预构建信息共享平台权限单位名单，权限单位名单中为多个大专院校、科研机构名称以及对应的共享权限等级，所述共享权限等级与所述共享等级标识存在等级映射关系。
本实施例在步骤S200对所述多个数据存储区块进行共享等级标识，输出具有所述共享等级标识的多个数据存储区块。基于所述第一用户的共享权限等级，对等级标识的多个数据存储区块进行等级匹配，将权限匹配成功的存储区块进行标识，输出备选调用共享区块，所述备选调用共享区块中包括K个项目领域的数据存储区块。
本实施例在获得所述备选调用共享区块的基础上，生成所述项目匹配指令，所述项目匹配指令用于在所述备选调用共享区块中基于所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行匹配，获得所述信息匹配结果。
本实施例基于所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行匹配获得所述信息匹配结果的具体方法如下：
基于BP神经网络构建研究领域关键词识别模型，所述研究领域关键词识别模型的输入数据为研究项目信息或目标共享资源信息的长句，输出结果为研究领域关键词。
所述研究领域关键词识别模型的训练方法为，获得不同用户给出的多个样本研究项目信息和/或多个样本目标共享资源信息，采用人工标注方法标注多个样本研究项目信息和/或多个样本目标共享资源信息中的研究领域关键词，获得多组样本研究项目信息-样本研究领域关键词，多组样本目标共享资源信息-样本研究领域关键词，将获得的样本数据作为所述研究领域关键词识别模型的训练数据并采用8:1:1的数据划分方法标识划分为训练集、测试集和验证集，基于训练集和测试集进行所述研究领域关键词识别模型的训练和测试，基于验证集进行所述研究领域关键词识别模型输出准确性验证，当所述研究领域关键词识别模型输出准确性高于85％时，认为所述研究领域关键词识别模型训练合格。
将所述研究项目信息或目标共享资源信息分别输入所述研究领域关键词识别模型获得所述研究项目信息的研究领域关键词和所述目标共享资源信息的研究领域关键词。
将所述研究项目信息的研究领域关键词和所述目标共享资源信息的研究领域关键词结合，作为目标领域关键词组。基于所述备选调用共享区块获得K个项目的K个研究项目领域。
采用现有语义相似度算法，计算所述目标领域关键词组和K个研究项目领域的语义相似度，获得K个语义相似度，对于K个语义相似度进行由大到小排序，获得最大语义相似度以及在所述备选调用共享区块对应的项目作为所述语义相似度计算结果，根据所述语义相似度计算结果，输出标识资源所属领域的匹配度的信息匹配结果，所述信息匹配结果为最大语义相似度在所述备选调用共享区块对应的项目。
本实施例基于第一用户信息分析确定用户权限以及用户所需信息领域，从而不断缩小从信息共享平台进行资源调用的范围，实现根据第一用户的信息共享请求信息反馈满足第一用户需求的资源的技术效果。
S500:当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；
具体而言，所述预设需求为一个预设的语义相似度数据，当所述信息匹配结果中的匹配度(最大语义相似度)满足预设需求，则所述备选调用共享区块中获得所述信息匹配结果对应的项目所对应的标识存储区块。
所述标识存储区块为可调用共享区块，所述可调用共享区块具体为最终提供给所述第一用户的一个项目领域的数据存储区块的项目集合所对应的多个实验项目的多个实验数据资源。
S600:通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
在一个实施例中，本申请提供的方法步骤还包括：
S610:通过所述信息共享平台对历史已共享的存储区块进行日志记录，得到共享日志记录结果；
S620:根据所述共享日志记录结果对已共享的存储区块进行共享标识，输出共享标识指数；
S630:以所述共享标识指数对每一待传输的标识存储区块进行序列化处理，将序列化处理结果发送至所述第一用户。
具体而言，在本实施例中，所述标识存储区块通常为一个，当所述标识存储区块为多个时，本实施例通过所述信息共享平台对多个所述标识存储区块的历史共享频次进行日志记录，得到共享日志记录结果，所述共享日志记录结果为多个所述标识存储区块的多个历史共享频次。
根据所述共享日志记录结果对多个所述标识存储区块进行共享标识，输出共享标识指数，所述共享标识指数为历史共享频次的无单位数值。
以所述共享标识指数对多个所述标识存储区块进行由大到小排序的序列化处理，基于序列化处理结果，将多个所述标识存储区块按照次序发送至所述第一用户。
本实施例通过根据多个所述标识存储区块在历史时间内的共享次数设定多个所述标识存储区块传输发送给第一用户的先后关系，实现了提高实验数据资源传输规律性，提高第一用户基于信息共享平台进行科研实验项目信息获取体验的技术效果。
在一个实施例中，如图3所示，提供了智慧实验室的信息化管理系统，包括：数据资源获得模块1，区块分割执行模块2，请求信息接收模块3，信息匹配执行模块4，存储区块获取模块5，资源调用传输模块6，其中：
数据资源获得模块1，用于根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；
区块分割执行模块2，用于按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；
请求信息接收模块3，用于信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；
信息匹配执行模块4，用于当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；
存储区块获取模块5，用于当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；
资源调用传输模块6，用于通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
在一个实施例中，所述系统还包括：
资源信息获取单元，用于获取所述研究项目信息的研究领域关键词；
领域信息获取单元，用于获取所述目标共享资源信息的研究领域关键词；
相似度计算单元，用于对所述研究项目信息的研究领域关键词和所述目标共享资源信息的研究领域关键词进行关键词语义相似度计算，输出语义相似度计算结果；
信息匹配执行单元，用于根据所述语义相似度计算结果，输出标识资源所属领域的匹配度的信息匹配结果。
在一个实施例中，所述系统还包括：
用户信息获取单元，用于获取所述第一用户的用户身份信息；
匹配执行获取单元，用于根据所述用户身份信息，判断所述第一用户是否为权限用户，若所述第一用户为权限用户，获取项目匹配指令；
信息匹配执行单元，用于根据所述项目匹配指令对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行匹配。
在一个实施例中，所述系统还包括：
权限等级获取单元，用于若所述第一用户为权限用户，获取共享权限等级；
等级标识执行单元，用于对所述多个数据存储区块进行共享等级标识，输出等级标识的多个数据存储区块；
共享区块输出单元，用于基于所述第一用户的共享权限等级，对等级标识的多个数据存储区块进行等级匹配，将权限匹配成功的存储区块进行标识，输出所述可调用共享区块。
在一个实施例中，所述系统还包括：
项目集合获取单元，用于获取所述多个数据存储区块中每个存储区块的项目集合；
价值识别执行单元，用于对所述每个存储区块的项目进行价值识别，输出项目价值识别结果；
阶梯划分执行单元，用于设置价值划分阶梯，根据所述价值划分阶梯对所述项目价值识别结果进行阶梯划分，输出项目阶梯划分结果，其中，每一所属阶梯具有相同权限等级，且不同所属阶梯的权限等级不相同；
共享等级标识单元，用于根据所述项目阶梯划分结果对所述多个数据存储区块进行共享等级标识。
在一个实施例中，所述系统还包括：
项目识别执行单元，用于对所述每个存储区块的项目进行识别，得到所属项目领域中的项目成熟度、项目罕见性以及实验可行性；
识别模型训练单元，用于根据所述项目成熟度、所述项目罕见性以及所述实验可行性进行项目价值识别模型训练，其中，所述项目价值识别模型的训练数据包括样本项目集对应的训练数据集、以及测试数据集，基于所述训练数据集进行训练，训练至收敛后通过所述测试数据集进行验证，当验证通过后，输出所述项目价值识别模型；
识别结果输出单元，用于根据所述项目价值识别模型，输出所述项目价值识别结果。
在一个实施例中，所述系统还包括：
日志记录执行单元，用于通过所述信息共享平台对历史已共享的存储区块进行日志记录，得到共享日志记录结果；
共享标识执行单元，用于根据所述共享日志记录结果对已共享的存储区块进行共享标识，输出共享标识指数；
处理结果发送单元，用于以所述共享标识指数对每一待传输的标识存储区块进行序列化处理，将序列化处理结果发送至所述第一用户。
关于智慧实验室的信息化管理系统的具体实施例可以参见上文中对于智慧实验室的信息化管理方法的实施例，在此不再赘述。上述智慧实验室的信息化管理系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储新闻数据以及时间衰减因子等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现智慧实验室的信息化管理方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.智慧实验室的信息化管理方法，其特征在于，所述方法包括：
根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；
按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；
信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；
当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；
当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；
通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，方法还包括：
获取所述研究项目信息的研究领域关键词；
获取所述目标共享资源信息的研究领域关键词；
对所述研究项目信息的研究领域关键词和所述目标共享资源信息的研究领域关键词进行关键词语义相似度计算，输出语义相似度计算结果；
根据所述语义相似度计算结果，输出标识资源所属领域的匹配度的信息匹配结果。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述第一用户的用户身份信息；
根据所述用户身份信息，判断所述第一用户是否为权限用户，若所述第一用户为权限用户，获取项目匹配指令；
根据所述项目匹配指令对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行匹配。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述第一用户为权限用户，获取共享权限等级；
对所述多个数据存储区块进行共享等级标识，输出等级标识的多个数据存储区块；
基于所述第一用户的共享权限等级，对等级标识的多个数据存储区块进行等级匹配，将权限匹配成功的存储区块进行标识，输出所述可调用共享区块。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述多个数据存储区块中每个存储区块的项目集合；
对所述每个存储区块的项目进行价值识别，输出项目价值识别结果；
设置价值划分阶梯，根据所述价值划分阶梯对所述项目价值识别结果进行阶梯划分，输出项目阶梯划分结果，其中，每一所属阶梯具有相同权限等级，且不同所属阶梯的权限等级不相同；
根据所述项目阶梯划分结果对所述多个数据存储区块进行共享等级标识。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述每个存储区块的项目进行价值识别，输出项目价值识别结果，方法包括：
对所述每个存储区块的项目进行识别，得到所属项目领域中的项目成熟度、项目罕见性以及实验可行性；
根据所述项目成熟度、所述项目罕见性以及所述实验可行性进行项目价值识别模型训练，其中，所述项目价值识别模型的训练数据包括样本项目集对应的训练数据集、以及测试数据集，基于所述训练数据集进行训练，训练至收敛后通过所述测试数据集进行验证，当验证通过后，输出所述项目价值识别模型；
根据所述项目价值识别模型，输出所述项目价值识别结果。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过所述信息共享平台对历史已共享的存储区块进行日志记录，得到共享日志记录结果；
根据所述共享日志记录结果对已共享的存储区块进行共享标识，输出共享标识指数；
以所述共享标识指数对每一待传输的标识存储区块进行序列化处理，将序列化处理结果发送至所述第一用户。
8.智慧实验室的信息化管理系统，其特征在于，所述系统包括：
数据资源获得模块，用于根据实验室信息管理系统，获取实验项目的数据资源库；
区块分割执行模块，用于按照项目协同关系对所述数据资源库进行区块分割，得到多个数据存储区块，其中，每个存储区块用于存储一个项目的实验数据资源；
请求信息接收模块，用于信息共享平台接收来自第一用户的信息共享请求信息，其中，所述信息共享请求信息包括目标共享资源信息、研究项目信息以及用户身份信息；
信息匹配执行模块，用于当所述用户身份信息验证通过后，对所述研究项目信息与所述目标共享资源信息进行信息匹配，得到信息匹配结果，其中，所述信息匹配结果为资源所属领域的匹配度；
存储区块获取模块，用于当所述信息匹配结果中的匹配度满足预设需求，从所述多个数据存储区块中获取标识存储区块，其中，所述标识存储区块为可调用共享区块；
资源调用传输模块，用于通过所述信息共享平台，将所述标识存储区块中的资源调用传输至第一用户。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117056419A (zh) * 2023-07-20 2023-11-14 安徽国科检测科技有限公司 一种基于局域网的实验室检测数据共享系统
CN117436594A (zh) * 2023-12-19 2024-01-23 云南建投物流有限公司 一种企业客户的信息智慧管理方法与系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108197258A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 北京农业信息技术研究中心 一种科研信息管理系统及科研信息管理方法
CN109286657A (zh) * 2018-08-14 2019-01-29 同济大学 基于多系统的研发协同服务模型
CN113435209A (zh) * 2021-06-24 2021-09-24 台州师同人信息技术有限公司 基于共享实验室平台的数据管理方法及系统
CN114567464A (zh) * 2022-02-15 2022-05-31 山东衡昊信息技术有限公司 一种数据共享方法
CN115309995A (zh) * 2022-09-14 2022-11-08 北京航空航天大学 一种基于需求文本的科技资源推送方法和装置
CN115730895A (zh) * 2021-08-25 2023-03-03 中国电子科技集团公司信息科学研究院 一种科研项目管理与共享系统、方法
CN115795368A (zh) * 2023-02-07 2023-03-14 山东毓星智能科技有限公司 一种基于人工智能的企业内训数据处理方法及系统
CN115828320A (zh) * 2022-11-17 2023-03-21 昆仑数智科技有限责任公司 知识成果信息的权限控制方法、装置及电子设备

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108197258A (zh) * 2017-12-29 2018-06-22 北京农业信息技术研究中心 一种科研信息管理系统及科研信息管理方法
CN109286657A (zh) * 2018-08-14 2019-01-29 同济大学 基于多系统的研发协同服务模型
CN113435209A (zh) * 2021-06-24 2021-09-24 台州师同人信息技术有限公司 基于共享实验室平台的数据管理方法及系统
CN115730895A (zh) * 2021-08-25 2023-03-03 中国电子科技集团公司信息科学研究院 一种科研项目管理与共享系统、方法
CN114567464A (zh) * 2022-02-15 2022-05-31 山东衡昊信息技术有限公司 一种数据共享方法
CN115309995A (zh) * 2022-09-14 2022-11-08 北京航空航天大学 一种基于需求文本的科技资源推送方法和装置
CN115828320A (zh) * 2022-11-17 2023-03-21 昆仑数智科技有限责任公司 知识成果信息的权限控制方法、装置及电子设备
CN115795368A (zh) * 2023-02-07 2023-03-14 山东毓星智能科技有限公司 一种基于人工智能的企业内训数据处理方法及系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
刘冬邻: "高校科研资源的个性化融合推荐", 《重庆大学学报》, vol. 45, no. 7, pages 122 *
杨晓月: "基于用户需求的科研数据资源整合模式研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑（月刊）》, no. 02 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117056419A (zh) * 2023-07-20 2023-11-14 安徽国科检测科技有限公司 一种基于局域网的实验室检测数据共享系统
CN117056419B (zh) * 2023-07-20 2024-03-15 安徽国科检测科技有限公司 一种基于局域网的实验室检测数据共享系统
CN117436594A (zh) * 2023-12-19 2024-01-23 云南建投物流有限公司 一种企业客户的信息智慧管理方法与系统
CN117436594B (zh) * 2023-12-19 2024-03-12 云南建投物流有限公司 一种企业客户的信息智慧管理方法与系统

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