介绍一款好飞的普及型遥控特技模型飞机

从1998年，笔者开始带队参加全国青少年航空模型锦标赛P3A-2项目以来，一直在寻找性价比较高、适应青少年比赛的该项目模型飞机。最早让学生选用的是天津加邦模型公司生产的一款模型飞机，王辅南使用该型模型飞机获得了2000年全国青少年锦标赛P3A-2项目的个人冠军。该机停产后，也曾让学生选用过珠海星宇公司出品的YOGI40和雷达行的AUROM30模型飞机，但总不能满足性能要求。     

专家共同探讨协商民主理论 国内第一套全面译介西方协商民主理论丛书面世

10月13日上午，中央编译出版社邀请国内协商民主理论领域的研究学者，举行了别开生面的座谈会。参加座谈会的有北京大学政治学研究专家李强教授，北京大学政府学院雁继荣教授，中共中央统战部研究室，北京市政协等研究机构等十几位专家，他们分别就协商民主理论的主要观点、重要争论、思想渊源、代表人物和现实基础等内容进行了深入而又热烈的探讨，旨在为国内的政治实践提供新的规范性、制度性视角。     

排列组合中的棋子模型

黑白棋子摆成一排的问题，是数学中的一个典型问题．这个问题可以按其要求，分成以下两类.     

社交媒体用户消极使用行为：多源数据融合视角

[目的/意义]通过融合不同来源数据的方式探索社交媒体用户消极使用行为影响因素,为用户健康合理地可持续使用社交媒体提供理论支撑,并为平台改进服务提供参考信息。[方法/过程]对访谈数据进行三级编码,结合爬虫获取的包含部分受访者数据的用户行为轨迹数据分析社交媒体用户消极使用原因,构建社交媒体用户消极使用行为影响因素模型。[结果/结论]通过多源数据融合能够解决单一来源数据有效性不足问题。研究发现外部环境因素(任务情境、信息过载、社交过载、不良言论)和平台因素(系统功能、品牌形象、付费服务)通过内部个人因素(信息需求、认知差异、负面情绪、使用成本、使用习惯、隐私关注)影响用户使用社交媒体,产生潜水、屏蔽、间歇使用、转移、退出和抵制等不同程度的消极使用行为,一定程度上反映了用户作为弱势对象在技术环境下的自我保护。     

用户人格特质对互联网信息采纳行为的影响研究

[目的/意义]探究互联网情境下用户人格特质对互联网信息采纳行为的影响,为规制互联网行业发展及引导互联网用户信息采纳行为提供理论依据。[方法/过程]基于信息采纳模型、人格特质理论,探究用户人格特质变量对互联网信息采纳行为的调节效应。采用综合社会调查数据(CGSS),使用ologit回归模型对理论假设进行分析验证。[结果/结论]研究发现,信息采纳模型在互联网情境下更为重要,互联网信息质量与来源可信度决定互联网用户信息有用性的感知水平,进而影响信息采纳行为;用户人格特质变量对互联网信息采纳行为存在显著的间接影响力,且这种影响力存在显著的性别差异。     

基于信息交互视角的突发公共事件舆情反转治理路径研究

突发公共事件中的舆情反转对社会安定和政府公信力带来极大挑战。以社交媒体为依托,信息交互已成为影响舆情走向和公众情感的重要因素。信息交互视角下舆情反转治理的有效性研究,为政府在突发公共事件下的舆情治理和控制提供了重要决策参考。本文通过构建信息交互视角下的演化模型SFE_nI_nR,模拟不知情人群S、持有观点i的意见发表者I_i、持有观点i的潜在意见发表者E_i、持有观望态度的关注者F和对事件不感兴趣者R在社会网络中的竞争演化,并分析不同态度情景下系统演化特征以及解决策略及措施。研究结果表明,把握公告发布时机,可有效影响网民观点的演化;提高信息透明度,客观报道,可加快网民回归理性状态;贯通舆论体系,积极引导,可有效减少极端化、激进化的舆论扩散。     

主题图书馆服务用户满意度实证研究——以广州图书馆语言学习馆为例北大核心CSSCI

本文总结了主题图书馆服务用户满意度影响因素,并以广州图书馆语言学习馆为研究对象展开实证调查,运用结构方程模型方法研究各影响因素之间的关系。研究发现:专藏资源、馆员服务和主题活动对用户满意度有正向相关关系;主题活动对专藏资源满意度有正向相关关系;空间环境和宣传推广对主题活动满意度有正向相关关系。     

省级公共文化云微信用户持续使用意愿研究

对省级公共文化云微信用户的持续使用意愿进行研究,探索影响用户持续使用意愿的主要因素。以S—O—R理论为逻辑框架,整合ECM—ISC和D&M理论模型,同时引入沉浸体验变量,建立研究模型。通过问卷对“江苏公共文化云”微信用户进行持续使用意愿调查,再利用SPSS 26.0和AMOS 26.0软件对模型中所含变量与假设进行验证。用户满意度和感知有用性是影响省级公共文化云微信用户持续使用意愿的主要因素;期望确认度显著影响感知有用性和沉浸体验,间接影响用户满意度;服务质量显著影响期望确认度,间接影响感知有用性和沉浸体验;信息质量对感知有用性、期望确认度和沉浸体验的影响未能通过验证。     

数字人文视角下的非物质文化遗产文本自动分词及应用研究北大核心CSSCI

文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能,并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。在全部14种模型中,RoBERTa模型效果最佳,F值达到了97.28%,预训练模型中ALBERT在同等条件下训练速度最快。调用分词模型,构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库,对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS),为非遗文本自动分词及分词结果的多维可视化分析提供了工具。     

面向知识赋能的档案数据化编研:新逻辑及其实现

数据驱动下档案业务面临着全面转型,其中档案编研也将从依赖纸质材料、人工编排、手工书写的传统状态,转向依赖档案数据、自动或半自动化编排、机器书写的数据化状态,以解决传统编研在选材对象、加工方式和成果发布等方面的困境,改变档案编研固化、单维、线性、封闭的特征,而真正走向流动、多维、关联和开放,实现档案内容的快速增值与知识转化。以中国石油档案的数据化编研为案例,分析传统档案编研的基本流程如何迁移至编研系统或平台中,形成流畅的、人机互动的档案数据化编研流程,而具有七大功能模块的档案数据化编研系统功能参考模型,则为更多场景下的档案数据化编研提供了可复用方案。未来在充分的主体协同、齐全的系统架构、完善的标准体系、深度的数据转型和有效的人才培养保障下,档案数据化编研将更好地服务于社会知识生产、传播与服务,为知识社会发展赋能。