让健康的课外书籍感染学生

21世纪是一个资讯的时代、一个信息的时代,信息的获取有着广泛的渠道,通过健康有益的课外书籍来指导学生,不但不会影响学生的学习,而且可以把学生带入探求新知的乐学情境,激发学生的学习兴趣.同时,有益的书籍也是抵制精神垃圾的重要阵地.     

如何选材

我们准备写作文的时候，心中也许早已想好了要表现什么样的主题，也拟好了引人注目的题目，但真正拿起笔来要写的时候，突然卡住了——在众多已掌握的材料里选取哪些，去掉哪些，总觉得每一个材料都舍不得丢掉。     

高校图书馆数字资源配置多目标协同动态评价模型与实证分析

文章在建立数字资源配置多目标协同评价指标体系的基础上,构建了基于灰色关联投影法的资源配置多目标动态评价及障碍因子诊断模型,并以昆明理工大学图书馆2012—2020年数字资源配置的动态变化对模型进行了实证分析。实证表明:研究对象的多目标协同评价水平在研究期内缓慢提升,子目标之间的协调性逐渐增强,重心由内容评价逐渐转向使用评价;内容评价在整个研究区间内处于快速上升状态,系统评价是先快后慢地上升,使用评价是先慢后快地上升,成本与服务评价则一直处于缓慢上升状态;影响资源配置多目标动态评价的障碍因子类别、数目及障碍度都处于动态变化中,历年障碍因子总体上由内容与系统评价向使用与成本评价类因子转变。     

基于主题模型的文本分类算法性能比较SSCI

文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。     

山西闻喜上郭—邱家庄遗址M1、M8发掘简报北大核心CSSCI

上郭—邱家庄遗址位于山西省闻喜县桐城镇,2021年由山西省考古研究院等单位组成的联合考古队对上郭古城北城墙及城内开展考古工作,发掘了8座墓葬,其中M1和M8两墓并列,间距3米,为夫妻异穴合葬墓。两墓出土器物丰富,有铜礼器、玉石器、陶器等,墓葬年代为春秋晚期,为研究这一时期晋国历史文化提供了重要的考古资料。     

海尔首席张瑞敏的“励志”檄文

背景：当时海尔已创业6年，但许多人还陶醉在冰箱产品多年供不应求的成功之中。《成功了，再赢一次》为警示这种情绪所作。刊登在1991年1月15日海尔集团内刊《海尔人》报上。     

数字化背景下高校图书馆中文文献采访应考虑的问题

本文通过对国内中文文献数字化和高校图书馆中文采访现状和特点的分析,对高校图书馆在数字化背景下中文文献采访所面临的一些问题作了初步的探讨。     

都市报：做标题要有点娱乐精神

娱乐要有度，新闻不是八卦。让新闻标题娱乐读者，关键是从新闻中发现潜藏的娱乐因素——这里的关键是，娱乐元素确实是新闻中本来就有的，决不能生编硬造，不能违背新闻真实性原则。[编者按]     

独到 贴近 完整 传神——纸质媒体同源新闻优胜浅析

传媒业竞争日趋激烈的今天,独家新闻越来越少,同源新闻越来越多,同源新闻如何做好,是一个值得研究的问题。从最能揭示事物本质的角度写新闻一篇报道是否能在读者的目光接触的瞬间就引起读者的关注,并能让读者兴致勃勃地读下去,往往取决于报道中新闻点的选择,即是否从重要性和大     

高校图书馆借阅情况的统计与分析

本文利用数理统计的方法,对常熟理工学院图书馆借阅情况进行了统计与分析,就如何制定藏书规划、进行图书宣传、及时剔旧图书等问题,提出了建设性的意见。