小李：最近我在研究兰州的科研管理平台，想看看有没有什么技术上的突破。
小王：哦，你是说那个基于大数据和人工智能的系统吗？它确实对科研绩效有帮助。
小李：对，我听说他们用了一些数据分析的方法来评估科研成果。你能给我一个简单的例子吗？
小王：当然可以。下面是一个Python代码片段，用于计算科研项目的绩效评分：
def calculate_performance(research_data):
score = 0
for project in research_data:
# 假设每个项目有论文数、经费、专利数等指标
paper_count = project['papers']
fund = project['funds']
patent_count = project['patents']
# 简单加权评分
score += (paper_count * 0.3) + (fund * 0.4) + (patent_count * 0.3)
return score
data = [
{'papers': 5, 'funds': 200000, 'patents': 2},
{'papers': 3, 'funds': 150000, 'patents': 1}
]
print(calculate_performance(data))
小李：这个逻辑很清晰，看来他们的系统是用这样的算法来评估绩效的。
小王：没错，而且他们还结合了机器学习模型，不断优化评分标准，提高准确性。
小李：那他们在兰州的应用效果怎么样？
小王：效果很好，科研人员的效率明显提升，平台也帮助管理者更科学地分配资源。
小李：听起来很有前景，我也想尝试开发类似的系统。
小王：那就从基础做起，先掌握数据处理和算法设计吧。
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