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250\u2013259(2015)”,“DOI”:“10.1145\/2684746.2689066”},{“key”:“32_CR2”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Arram,J.,Pflazer,M.,Kaplan,T.,Luk,W.:基因组数据基于参考的压缩的Fpga加速。摘自:2015年现场可编程技术国际会议(FPT)。IEEE,pp 9\u201316(2015)”,“DOI”:“10.1109\/FPT.2015.7393126”},{“key”:“32_CR3”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Arram,J.,Tsoi,K.H.,Luk,W.,Jiang,P.:遗传序列比对的硬件加速。In:应用可重构计算国际研讨会。Springer,Berlin,Heidelberg,pp 13\u201324(2013)”,“DOI”:“10.1007\/978-3642-36812-7_2”},{“key”:“32_CR4”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Arram,J.,Tsoi,K.H.,Luk,W.,Jiang,P.:可配置的短读映射加速。收录于:2013 IEEE第21届现场可编程自定义计算机国际研讨会。IEEE,pp 210\u2013217(2013)”,“DOI”:“10.1109 \/FCCM.2013.57”},{“key”:“32_CR5”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Awad,M.:Fpga超级计算平台:一项调查。摘自:2009年现场可编程逻辑和应用国际会议。IEEE,pp 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Dong“,”year“:”2015“,”unstructured“:”Dong,C.,Loy,C.C.,He,K.,Tang,X.:使用深度卷积网络的图像超分辨率。IEEE传输。模式分析。机器。智力。38(2),295\u2013307(2015)“,“期刊标题”:“IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“},{”key“:”32_CR17“,”unstructured“:”Dongarra,J.:关于sunway taihulight系统的报告。PDF(2016)。www.netlib.org.检索日期:2016年6月20日“},“doi”:“10.1029\/2018MS001420“,”volume“:”10“,”author“:”PD D\u00fcben“,”year“:”2018“,”unstructured“:”D\u100fcben,P.D.:集合模拟的新数字格式。J.高级模型。地球系统。10(11),2983\u20132991(2018)”,“期刊标题”:“J.Adv.Model。地球系统。“},{”issue“:”9“,”key“:”32_CR19“,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:“948”,“doi”:“10.1109\/TC.1972.5009071”,“volume”:”100“,“author”:“MJ Flynn”,“year”:“1972”,“unstructured”:“Flynn,M.J.:一些计算机组织及其有效性。计算。IEEE Trans.100(9),948\u2013960(1972)”,“日志标题”:“计算IEEE Trans.”},{“键”:“32_CR20“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”187“,“doi”:“10.1016\/j.cageo.2011.09.017”,“volume”:“43”,“author”:“H Fu”,“year”:“2012”,“unstructured”:“Fu,H.,Clapp,R.G.,Lindtjorn,O.,Wei,T.,Yang,G.:重温不同并行架构上的有限差分和光谱迁移方法。计算。地质科学。43,187\u2013196(2012)“,“新闻标题”:“计算。Geosci公司。“},{”issue“:”1“,”key“:”32_CR21“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“30”,”doi“:”10.1109\/MM.2013.111“,“volume”:“34”,“author”:“H Fu”,“year”:“2013”,“unstructured”:“Fu,H.,Gan,L.,Clapp,R.G.,Ruan,H.,Pell,O.,Mencer,O.,Flynn,M.,Huang,X.,Yang,G.:通过可重新配置的数据流引擎扩展反向时间迁移性能。IEEE Micro 34(1),30\u201340(2013)“,”期刊标题“:”IEEE Micro“},{“问题”:“7”,“关键”:“32_CR22”,“doi-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“72001”,“doi”:“10.1007\/s11432-016-5588-7”,“卷”:“59”,“作者”:“H Fu”,”年份“2016”,“非结构化”:“Fu,H.,Liao,J.,Yang,J.、Wang,L.、Song,Z.、Huang,X.、Yang,C.、Xue,W.、Liu,F.、Qiao,F.:神威太湖光超级计算机:系统和应用。科学。中国信息科学。59(7),72001(2016b)“,“新闻标题”:“科学。中国信息科学。},{“key”:“32_CR23”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Fu,H.,Clapp,R.G.:消除内存瓶颈:基于FPGA的三维逆时偏移解决方案。摘自:第19届ACM国际研讨会论文集,现场可编程门阵列,pp.65\u201374。ACM(2011)“,“DOI”:“10.1145\/1950413.1950429”},{“key”:“32_CR24”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Fu,H.,Liao,J.,Xue,W.,Wang,L.,Chen,D.,Gu,L在sunway-taihulight超级计算机上。摘自:《高性能计算、网络、存储和分析》,SC16:国际会议,第969\u2013980页。IEEE(2016a)“,”DOI“:”10.1109\\SC.2016.82“},{”issue“:”4“,”key“:”32_CR25“,”DOI断言“:”publisher“,”首页“:”40“,”DOI“:”10.1109\\MM.2017.3211107“,”volume“:”37“,”author“:”L Gan“,”year“:”2017“,”非结构化“:”Gan,L.,Fu,H.,Luk,W.等人:使用可重新配置的数据流架构解决中尺度大气动力学问题。IEEE Micro 37(4),40\u201350(2017)“,”journal-title“:”IEEE Micro“},{”issue“:”2“,”key“:”32_CR26“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”1“,”doi“:”10.1145\/2629581“,”volume“:“8”,”author“:”L 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TaihuLight超级计算机上对弹性偏移算法进行了百万级的模拟。2014年第24届现场可编程逻辑与应用国际会议(FPL)。IEEE,pp.1\u20136(2019)“,“DOI”:“10.1109\/CCGRID.2019.00016”},{“key”:“32_CR30”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Gan,L.,Fu,H.,Luk,W.等人:通过混合精度数据流引擎加速全球大气方程的求解器。2013年第23届现场可编程逻辑与应用国际会议,1\u20136(2013)“,“DOI”:“10.1109\/FPL.2013.6645508”},{“key”:“32_CR31”,“unstructured”:“Gorbachev,Y.、Fedorov,M.、Slavutin,I.等人:OpenVINO深度学习工作台:神经网络推理的综合分析和调整。摘自:IEEE国际计算机视觉研讨会会议记录(2019)“},{“key”:“32_CR32”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Guan,Y.、Liang,H.、Xu,N.、Wang,W.、Shi,S.、Chen,X.、Sun,G.、Zhang,W.和Cong,J.:Fp-dnn:使用rtl-hls混合模板将深层神经网络映射到fpgas的自动化框架。2017年IEEE第25届现场可编程定制计算机(FCCM)年度国际研讨会。IEEE,pp 152\u2013159(2017)“,“DOI”:“10.1109\/FCCM.2017.25”},{“key”:“32_CR33”,“unstructured”:“Guo,K.,Sui,L.,Qiu,J.,Yao,S.,Han,S.、Wang,Y.,Yang,H.:从模型到FPGA:软件与硬件的协同设计,以实现高效的神经网络加速。摘自:2016 IEEE Hot Chips 28 Symposium(HCS)32_CR34“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:”243“,”doi“:”10.1145\/3007787.3001163“,“volume”:“44”,“author”:“S Han”,“year”:“2016”,“unstructured”:“Han,S.,Liu,X.,Mao,H.,Pu,J.,Pedram,A.,Horowitz,M.A.,Dally,W.J.:EIE:基于压缩深度神经网络的高效推理机。ACM SIGARCH Compute。阿基特。新闻44(3),243\u2013254(2016)“,“新闻标题”:“ACM SIGARCH Compute。阿基特。新闻“},{“键”:“32_CR35”,“非结构化”:“Han,S.,Kang,J.,Mao,H.,Hu,Y.,Li,X.,Li,Y.,Xie,D.,Luo,H.,Yao,S.,Wang,Y.,et \u00a0al。:Ese:在FPGA上使用稀疏LSTM的高效语音识别引擎。在:2017 ACM/SIGDA现场可编程门阵列国际研讨会论文集,pp.75\u201384(2017)”},{“问题”:“2”,“key“:”32_CR36“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”78“,”doi“:”10.1109\/MCSE.2018.021651341“,”volume“:“20”,”author“:”J Hines“,”year“:”2018“,”unstructured“:”Hines,J.:迈向巅峰。《计算机科学与工程》20(2),78\u201382(2018)“,“journal-title”:“Compute Sci Eng”},{“key”:“32_CR37”,“unstructured”:“Hoang,D.T.:在Splash 2上搜索遗传数据库。收录:IEEE定制计算机器FPGA研讨会论文集。IEEE,第185\u2013191(1993)页“},{”key“:”32_CR38“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Hoshino,T.、Maruyama,N.、Matsuoka,S.、Takaki,R.:CUDA与OpenACC:具有内核基准和内存约束CFD应用程序的性能案例研究。2013年IEEE\/ACM第13届集群、云和网格计算国际研讨会。IEEE,136\u2013143(2013)“,”DOI“:”10.1109\/CCGrid.2013.12“},{”key“:”32_CR39“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Hou,J.,Zhu,Y.,Kong,L.,Wang,Z.,Huang,T.:利用FPGA加速apache spark的案例研究。摘自:第17届IEEE计算与通信信任、安全和隐私国际会议\/第12届IEEE大数据科学与工程国际会议(TrustCom\/BigDataSE)。IEEE,pp 855\u2013860(2018)“,”DOI“:”10.1109\/TrustCom\/BigDataSE.2018.00123“},{”key“:”32_CR40“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Kamil,S.、Datta,K.、Williams,S.,Oliker,L.、Shalf,J.、Yelick,K.:模板计算的隐式和显式优化。摘自:2006年内存系统性能和正确性研讨会论文集。pp.51\u201360(2006)“,“DOI”:“10.1145\/1178597.1178605”},{“key”:“32_CR41”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Korcyl,G.,Korcyl.,P.:以dirac-wilson算子为例,为基于fpga的平台优化共轭梯度算法的实现(2020)。arXiv:2001.05218”,“DOI:”10.2232\/1.334.0313“},“key“:”32_CR42“,”doi由“:”crossref“,”nonstructured“断言:”K\u00e4stner,F.,Jan\u00dfen,B.,Kautz,F.,H\u00fcbner,M.,Corradi,G.:在PYNQ上利用动态部分重新配置的卷积神经网络的硬件/软件代码设计。2018年IEEE国际并行和分布式处理研讨会(IPDPSW)。IEEE,pp 154\u2013161(2018)“,”DOI“:”10.1109\/IPDPSW.2018.00031“},{“问题”:“8”,“关键”:“32_CR43”,“DOI-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“2374”,“DOI”:“10.1002\/cpe.3565”,“卷”:“28”,“作者”:“AG Lawande”,“年份”:“2016”,“非结构化”:“Lawander,A.G.,George,A.D.,Lam,H.:Novo-G:基于多维圆环的可重构分子动力学簇。一致C.omput。实际。Exp.28(8),2374\u20132393(2016)“,“日记标题”:“Concurr C.omput。实际。实验“},{“key”:“32_CR44”,“unstructured”:“Li,H.,Fan,X.,Jiao,L.,Cao,W.,Zhou非结构化“:”Lin,T.Y.,Maire,M.,Belongie,S.,Hays,J.,Perona,P.,Ramanan,D.,Doll\u00e1r,P.、Zitnick,C.L.:微软coco:上下文中的通用对象。摘自:欧洲计算机视觉会议,第740\u2013755页。Springer(2014)“,“DOI”:“10.1007\/978-3-319-10602-1_48”},{“key”:“32_CR46”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Lu,L.,Liang,Y.,Xiao,Q.,Yan,S.:评估FPGAS上卷积神经网络的快速算法。摘自:2017年IEEE第25届现场可编程自定义计算机器国际研讨会(FCCM),pp.101\u2013108(2017)“,“DOI”:“10.1109\/FCCM.2017.64”},{“key”:“32_CR47”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ma,Y.,Cao,Y.、Vrudhula,S.、Seo,J.S.:一种用于不同深度卷积神经网络的高通量FPGA实现的自动RTL编译器。2017年第27届现场可编程逻辑与应用国际会议(FPL),pp.1\u20138(2017)“,“DOI”:“10.23919\/FPL.2017.8056824”},{“key”:“32_CR48”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ma,Y.,Cao,Y.、Vrudhula,S.、Seo,J.S.:在深度卷积神经网络的FPGA加速中优化循环操作和数据流。参见:2017年ACM SIGDA现场可编程门阵列国际研讨会论文集,第45页,201354(2017),“DOI”:“10.1145”:“3020078.3021736”},{“键”:“32_CR49”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Nakahara,H.、Fujii,T.、Sato,S.:FPGA上二进制卷积神经网络的完全连接层消除。2017年第27届现场可编程逻辑与应用国际会议(FPL),IEEE,pp.1\u20134(2017)“,“DOI”:“10.23919\/FPL.2017.8056771”},{“问题”:“10”,“关键”:“32_CR50”,“DOI-asserted-by”:“出版商”,“首页”:“1591”,“DOI:“10.1109\/TCAD.2015.2513673”,“卷”:“35”,“作者”:“R Nane”,“年份”:“2015”,“非结构化”:“Nane,R.,Sima,V.M.,Pilato,C.,Choi,J.,Fort,B.,Canis,A.,Chen,Y.T.,Xiao,H.,Brown,S.,Ferrandi,F.等人:fpga高级综合工具的调查与评估。IEEE传输。计算。辅助设计。集成。电路系统。35(10),1591\u20131604(2015)“,“期刊标题”:“IEEE Trans。计算。辅助设计。集成。电路系统。“},{”key“:”32_CR51“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Osburn,J.,Anderson,W.,Rosenberg,R.,Lanzagorta,M.:NRL cray xd1的早期经验。2006年HPCMP用户小组会议(HPCMP-UGC'06)。IEEE,pp 347\u2013353(2006)“,”DOI“:”10.1109\/HPCMP-UGC.2006.21“},{“问题”:“2”,“关键字”:“32_CR52”,“DOI-asserted-by”:“publisher”,“首页”:“27”,“DOI”:“10.1145\/3140659.3080254”,“卷”:“45”,“作者”:“A Parashar”,“年份”:“2017”,“非结构化”:“Parashar,A.、Rhu,M.、Mukkara,A.、Puglielli,A.、Venkatesan,R.、Khailany,B.、Emer,J.、Keckler,S.W.、Dally,W.J.:Scnn:压缩解析卷积神经网络的加速器。ACM SIGARCH计算。阿奇特。新闻45(2),27\u201340(2017)“,“新闻标题”:“ACM SIGARCH Compute。阿基特。新闻“},{“key”:“32_CR53”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Prost-Boucle,A.,Bourge,A.,P\u00e9trot,F.,Alemdar,H.,Caldwell,N.,Leroy,V.:fpga上卷积三值神经网络的可扩展高性能架构。2017年第27届现场可编程逻辑与应用国际会议(FPL)IEEE,pp 1\u20137(2017)“,“DOI”:“10.23919\/FPL.2017.8056850”},{“key”:“32_CR54”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“邱,J.,王,J,姚,S.,郭,K.,李,B.,周,E.,于杰,唐,T.,徐,N.,宋,S.等:深入研究卷积神经网络的嵌入式fpga平台。在:《2016 ACM/SIGDA现场可编程门阵列国际研讨会论文集》,第26\u201335页(2016)“,DOI”:“10.1145\/2847263.2847265”},{“key”:“32_CR55”,“DOI asserted by”:“crossref”,“nonstructured”:“Rahman,A.、Oh,S.、Lee,J.、Choi,K.:卷积神经网络fpga加速器的设计空间探索。从事:欧洲会议展览设计、自动化和测试(DATE)。IEEE,pp.1147\u20131152(2017)“,“DOI”:“10.23919\/DATE.2017.7927162”},{“key”:“32_CR56”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Redmon,J.,Farhadi,A.:Yolo9000:更好,更快,更强。In:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录。pp.7263\u20137271(2017)”,“DOI:”10.1109\/CVPR.2017.690“},”{“issue”:“2”,“key“:”32_CR9“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“119”,“doi”:“10.1049\/iet-its.2019.0481”,“volume”:“14”,“author”:“DC Riel”,“year”:“2020”,“unstructured”:“Riel,D.C.,Juan,Y.,Ko,S.B.:使用深度学习和OpenVINO的车牌分割和识别系统。IET智能交通系统14(2),119\u2013126(2020)“,“journal-title”:“IET智能运输系统”},{“key”:“32_CR57”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Sheng,J.,Chen,Y.,Sanaullah,A.,Papamichael,M.,Herbordt,M.C.:fpga云上的Hpc:3D FFTS和分子动力学的含义。2017年第27届现场可编程逻辑与应用国际会议(FPL)。IEEE,1\u20134(2017)“,“DOI”:“10.23919\/FPL.2017.8056853”},{“key”:“32_CR58”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Shi,F.,Li,H.,Gao,Y.,Kuschner,B.,Zhu“DOI-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Targett,J.S.,Niu,X.,Russell,F.,Luk,W.,Jeffress,S.,Duben,P.:精度越高,精度越低:浅水方程的精度和分辨率勘探。2015年现场可编程技术国际会议(FPT)。IEEE,第208\u2013211页(2015)“,“DOI”:“10.1109\/FPT.2015.7393152”},{“key”:“32_CR60”,“unstructured”:“Tech,M.:编程mpc系统白皮书。Tech.rep.(2013)”}、{“密钥”:“32 _CR61”,“非结构化”:“The Corerain:Solution(2019)。http://www.Corerain.com\/.2019年10月访问”}标题“:”规范图标记的可重构硬件加速。应用可重构计算国际研讨会”,“作者”:“DB Thomas”,“年份”:“2007年”,“非结构化”:“Thomas,D.B.,Luk,W.,Stumpf,M.:规范图标记的可重构硬件加速。应用可重构计算国际研讨会,第302\u2013313页。Springer,Berlin,Heidelberg(2007)“},{“key”:“32_CR63”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Venieris,S.I.,Bouganis,C.S.:fpgaconvnet:在fpgas上映射卷积神经网络的框架。摘自:2016年IEEE第24届现场可编程定制计算机国际研讨会(FCCM)。IEEE,pp.40\u201347(2016)”DOI“:”10.1109\/FCCM.2016.22“},{“key”:“32_CR64”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Venieris,S.I.,Bouganis,C.S.:基于fpga的卷积神经网络的潜伏驱动设计。摘自:2017年第27届现场可编程逻辑与应用国际会议(FPL)。IEEE,pp.1\u20138(2017)”,“DOI”:“10.23919\/FPL.2017.8056828”}key“:”32_CR65“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wang,J.,Lou,Q.,Zhang,X.,Zhu,C.,Lin,Y.,Chen,D.:嵌入式FPGA中加速混合极低比特宽神经网络的设计流程。2018年第28届现场可编程逻辑与应用国际会议(FPL)。IEEE,第163\u20131636页(2018)“,“DOI”:“10.1109\/FPL.2018.00035”},{“key”:“32_CR66”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wei,X.、Liang,Y.、Li,X.,Yu,C.H.、Zhang,P.、Cong,J.:TGPA:用于低延迟cnn推理的分块管道体系结构。摘自:计算机辅助设计国际会议论文集。pp.1\u20138(2018)“,“DOI”:“10.1145\/3240765.3240856”},{“key”:“32_CR67”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wei,X.、Yu,C.H.、Zhang,P.、Chen,Y.、Wang,Y.,Hu,H.、Liang,Y.和Cong,J.:基于FPGAS的高通量CNN推理的自动脉动阵列结构合成。摘自:《2017年第54届设计自动化年会论文集》,第1\u20136(2017)页“,”DOI“:”10.1145\/3061639.3062207“},{”issue“:”12“,”key“:”32_CR68“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first 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57\u201368(2016)“,”DOI“:”10.1109\/SC.2016.5“},{”issue“:”11“,”key“:”32_CR72“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“2072”,“DOI”:“10.1109\/TCAD.2017.2785257”,“volume”:“38”,“author”:“C Zhang”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Zhang,C.、Sun,G.、Fang,Z.、Zhou,P.、Pan,P.和Cong,J.:咖啡因:面向深度卷积神经网络的统一表示和加速。IEEE传输。计算。辅助设计。集成。电路系统。38(11),2072\u20132085(2018)“,“期刊标题”:“IEEE Trans。计算。辅助设计。集成。电路系统。},{“key”:“32_CR73”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang,C.,Li,P.,Sun,G.,Guan,Y.,Xiao,B.,Cong,J.:优化基于fpga的深度卷积神经网络加速器设计。摘自:2015年ACM \/SIGDA现场可编程门阵列国际研讨会论文集,第161\u2013170页(2015)”,“doi”:“10.1145\/2684746.2689060“},{”key“:”32_CR74“,”doi断言“:”crossref“,”非结构化“:”Zhang,C.,Prasanna,V.:cpu fpga共享存储系统上卷积神经网络的频域加速。在:2017 ACM\/SIGDA现场可编程门阵列国际研讨会论文集,pp.35\u201344(2017)“,”doi“:”10.1145 \/3020078.3021727“},{“key”:“32_CR75”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Zhang,X.,Wang,J.,Zhu,C.,Lin,Y.,Xiong,J.、Hwu,W.m.,Chen,D.:Dnnbuilder:一种为FPGAS构建高性能DNN硬件加速器的自动化工具。In:2018 IEEE \/ACM国际计算机辅助设计会议(ICCAD),IEEE,pp.1\u20138(2018)“,”DOI“:”10.1145\/3240765.3240801“},{”issue“:”1“,”key“:”32_CR76“,”DOI-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1”,“DOI”:“10.1145\/3177885”,“volume”:“15”,“author”:“W Zhao”,“year”:“2018”,“unstructured”:“Zhao,W.、Haohuan,F.、Fang,J.、Zheng,W.,Gan,L.、Yang,G.:在Sunway TaihuLight超级计算机上优化卷积神经网络。ACM架构与代码优化事务15(1),1\u201326(2018)“,“日记标题”:“ACM架构和代码优化事务”}],“容器标题”:[“CCF高性能计算事务”],“原始标题”:[],“语言”:“en”,“链接”:[{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/s42514-020-00032-x.pdf“,“content-type”:“application\/pdf”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“text-mining”},{“URL”:“https:\//link.springer\com/article\/10.10007\/s4254-020-00032-x\/fulltext.html”,“content-type“:”text\/html“,”content-versiion“:”vor“,”intended-application“:”text-mining“},{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/content\/pdf\/10.1007\/s42514-020-00032-x.pdf”,“content-type”:“application\/pdf”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“similarity-checking”}],“deposed”:{“date-parts”:[2022,10,27]],“date-time”:”2022-10-27T20:56:57Z“,“timestamp”:1666904217000},“score”:1,“resource”“:{”primary“:{”URL“:”https:\/\/link.springer.com/10.1007\/s42514-020-00032-x“}},”副标题“:[],”短标题“:[],”已发布“:{”日期-部件“:[[2020,6]]},“引用计数”:76,“日志发布”:{“问题”:“2”,“发布-打印”:{“日期-部件”:[2020,6]}}、“alternative-id”:[“32”],“URL”:“http://\/dx.doi”。org\/10.1007\/s42514-020-00032-x“,”关系“:{},”ISSN“:[”2524-4922“,”2524-930“],“issn-type”:[{“value”:“2524-4922”,“type”:“print”},{“value”:“5224-4930”,“type”:“electronic”}],“subject”:[],“published”:{“date-parts”:[[2020,6]]},“assertion”:[{“值”:“2020年2月14日”,“order”:1,“name”:“received”,“label”:“received”,“:”2020年4月17日“,”订单“:2,”名称“:”接受“,“label”:“Accepted”,“group”:{“name”:“ArticleHistory”,“label”:“ArticleHistory”}},{“value”:“2020年6月11日”,“order”:3,“name”:“first_online”,“label”:“first 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