小王：嘿，小李，我们正在为合肥市科技局开发一个新的科研管理系统。你知道在这个系统中科研绩效是如何被评估的吗？
小李：是的，小王。我们打算引入一个算法来自动评估每个研究人员的科研绩效。这样可以更公平地分配资源。
小王：听起来不错。你能给我展示一下这部分代码吗？
小李：当然可以。我们使用Python编写了一个简单的性能评估函数。代码如下：
def calculate_performance(researcher):
publications = researcher['publications']
citations = researcher['citations']
projects = researcher['projects']
impact_factor = researcher['impact_factor']
# 计算绩效分数
performance_score = (len(publications) * 0.3 + sum(citations) / len(citations) * 0.3 +
len(projects) * 0.2 + impact_factor * 0.2)
return performance_score
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小王：这个函数看起来很直观。它根据发表的文章数量、引用次数、参与项目数量以及影响因子来计算绩效得分。
小李：没错，而且我们还可以根据具体需求调整这些权重。例如，如果某一年度更重视项目合作，则可以增加项目的权重。
小王：这确实是一个很好的起点。我们可以继续优化和测试这个函数，确保其准确性和公平性。
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