NATURE出版模式

分析Nature杂志的办刊宗旨和主要特色，介绍Nature杂志的出版者——自然出版集团的经营模式，包括其服务对象和用户需求以及自然出版集团的经营方针。通过Nature在创办新刊合作出版和科学新闻网站的运行，预测其最新发展趋势；在此基础上，提出对我国科技期刊发展的借鉴和启示。     

虚拟参考咨询服务系统评价的理论探讨

认为虚拟参考咨询服务作为一个完整的系统，应该包括系统平台建设、信息资源组织、服务开放度、咨询服务质量、系统规章制度建设5个部分。以改进参考咨询服务的质量和提高咨询服务效率为中心，对建立虚拟参考咨询服务的评价指标问题进行讨论。     

甘肃省书目资源共享体系建设思考

根据甘肃省图书情报自动化发展现状，提出甘肃省书目资源共享体系建设的思路、方法。对于目前尚未实现自动化管理的图书馆，以中心/成员馆模式实现自动化管理，成员馆之间形成集中式的联合目录数据库；对于已实现自动化管理的图书馆，由于各个系统之间存在不兼容问题，Z39．50协议为基础建设全省虚拟联合目录体系。分析了建设甘肃省书目资源共享体系的重要性、必要性和可行性，最后指出了异构系统联合中可能遇到的问题。     

公共图书馆与城市竞争力的关联性

本文从城市竞争力的核心、城市竞争力的本质、城市竞争力的基础三个方面，阐述了城市竞争力与公共图书馆的关联性，以期能引起城市公共行政管理者对公共图书馆发展的关注。     

中国公共图书馆精神的哲学式解读

文章在区分“世界意义”公共图书馆精神和“中国意义”公共图书馆精神的基础上,明确提出当代中国公共图书馆事业发展呼唤“中国意义”的公共图书馆精神,即中国公共图书馆精神,其当代哲学内涵是,具有科学理性和人文理性的平民化精神。     

数字参考咨询服务是加快高职院校图书馆发展的途径

指出在高职院校图书馆发展过程中，要加快发展数字参考咨询服务的意义和途径，要加强队伍建设。     

高性能视频加密算法研究

视频信息已经成为数字图书馆的主要信息存储方式，其版权和安全已经成为一个重要的问题。讨论了几种典型的视频加密算法，并提出了一种新的高效视频加密算法。     

莲花山上"花儿会"

在甘肃南部的康乐、临潭、卓尼、渭源四县交界上,由各地歌手组成演唱小组找其它小组对唱,一问的崇山峻岭之间,有一条岷山的支脉,这条支脉因为一答,相互诘难,进行竞赛,谁的歌多,谁唱得好,一座山而闻名,这就是著名的莲花山。莲花山古称西就算优胜。“洮岷花儿”就是在莲花山花儿会或其它崆峒,早在明朝之初就被辟为佛教和道教名山,它的地方浪山会上演唱的。因此,“花儿”的原始名称也主峰海拔3578米,顶峰高耸,形如莲瓣,又恰似莲蕊叫“唱山”或“山场”。“唱山”或“山场”的山区而得名。整个山峦岚气笼罩,满目绿海,犹如一朵初必是当地较有名的…     

数字图书馆包装层生成技术研究

包装层是对应于特定信息源的一种特殊程序,是实现异构信息源集成的关键。数字图书馆的包装层可以作为数字图书馆的智能前端代理,负责把来自中介层的统一查询表示映射为针对具体数字图书馆的查询格式,并从得到的查询结果中提取出用户需要的信息,提交给中介层。数字图书馆包装层生成的关键技术主要有:查询映射机制,查询服务调用机制,结果提取与转换机制。图6。参考文献5。     

Two-stage statistical language models for text database selection

As the number and diversity of distributed Web databases on the Internet exponentially increase, it is difficult for user to know which databases are appropriate to search. Given database language models that describe the content of each database, database selection services can provide assistance in locating databases relevant to the information needs of users. In this paper, we propose a database selection approach based on statistical language modeling. The basic idea behind the approach is that, for databases that are categorized into a topic hierarchy, individual language models are estimated at different search stages, and then the databases are ranked by the similarity to the query according to the estimated language model. Two-stage smoothed language models are presented to circumvent inaccuracy due to word sparseness. Experimental results demonstrate that such a language modeling approach is competitive with current state-of-the-art database selection approaches.