10月19日，根据中国机械工程学会发布的消息，我院丁华教授团队2020年发表在《中国机械工程》题为“数字孪生与深度学习融合驱动的采煤机健康状态预测”的论文，经全国评审专家网上评议和21名专家组成的终审评审专家委员会现场评定，成功入选“中国机械工程学会2023年度优秀科技论文“。论文自发表以来，累计被引用57次，知网下载量3309次。

值得一提的是，该论文最近还被收录进入中国知网《学术精要数据库》“三高”论文之列。

《中国机械工程》2013～2023年共有1168篇论文入选《学术精要数据库》，其中高PCSI论文248篇，高被引论文283篇，高下载论文137篇，“三高”论文72篇。高PCSI论文、高下载论文、高被引论文分别是指同年度同学科同种文献类型（研究型、综述型文献）的国内期刊、会议论文中，PCSI指数、他引总频次、总下载频次排名Top1%的论文；PCSI指数（论文引证标准化指数）是指将（PCSI统计源）被引频次进行标准化处理后所得到的相对影响力评价指标，能够表征论文被“控制后统计源”引用的次数与学科平均水平之间的差距，实现不同学科不同年度论文之间的比较。

该论文的成功入选不仅肯定了我院在该领域的科研水平，同时也为工程实践和学术研究提供了重要的指导和启发。

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