科研管理平台在农业大学中的应用与排名分析

小明：最近我在研究农业大学的科研管理系统，感觉挺复杂的。你有没有接触过类似的系统？

小李：有啊，我们学校用的是一个基于Spring Boot的科研管理平台。它能帮助老师提交项目、审核进度，还能自动统计成果数据。

小明：听起来不错。那这个平台是怎么处理排名的呢？比如哪些老师的项目排名靠前？

小李：平台里有一个算法模块，会根据项目的资金、发表论文数量、成果转化率等指标进行加权评分，然后生成排名。我写了一个简单的Python脚本来做这个计算。

小明：能看看代码吗？我想学习一下怎么实现排名逻辑。

小李：当然可以。这是个示例代码：

    def calculate_rank(projects):
        scores = {}
        for project in projects:
            score = project['funding'] * 0.4 + project['papers'] * 0.3 + project['conversion'] * 0.3
            scores[project['name']] = score
        sorted_projects = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
        return sorted_projects

    projects = [
        {'name': '水稻基因研究', 'funding': 500000, 'papers': 12, 'conversion': 8},
        {'name': '智能农业系统', 'funding': 300000, 'papers': 9, 'conversion': 10}
    ]

    print(calculate_rank(projects))
    

小明：明白了，这个逻辑很清晰。不过农业大学的科研平台可能还要考虑更多因素，比如团队规模或者合作单位。

小李：没错，实际中我们会用更复杂的模型，甚至引入机器学习来预测项目潜力，从而优化排名算法。

小明：看来这个系统不仅是管理工具，更是提升科研效率的关键。

小李：是的，未来这种平台还会集成更多AI功能，进一步推动农业大学的科研发展。