大中型工业企业科技经费与产值关系研究

文章利用Cobb-Doughs生产函数面板数据模型,重点研究了我国大中型工业企业科技经费投入与产值能力的关系,发现我国省际科技经费对大中型工业企业的产值能力的影响存在很大差异,尤其目前中、西部地区加大科技经费生产投入对大中型工业企业的产值能力的影响要大于东部地区.     

社会标签进展研究概述

近年来,社会标签的发展非常迅速,在信息组织和信息构建领域有着广泛的应用。社会标签的进展主要归纳为两个方面：①在各个领域中的应用进展;②与传统知识组织体系的关系探讨和融合研究。社会标签与知识组织体系的融合模式主要分为三种：①两者之间直接进行映射;②从分类表中抽取上下级关系和相关关系;③将分面分类的理论与方法移植到社会标签上,达到对标签词的组织和呈现。     

人类活动信息多尺度遥感影像提取的适用性比较——以灵武白芨滩自然保护区为例

人类活动干扰是自然保护区监测的主要内容,目前遥感技术已成为保护区人类活动干扰信息获取的重要手段。随着不同时空分辨率遥感数据源的不断涌现,如何选取最适宜的遥感数据源进行干扰信息识别,是目前本领域需要解决的问题。本研究选取目前常用的资源卫星（Landsat-8）、高分卫星（GF-1等）,针对保护区常见的6种人类活动干扰类型,选择2~30m多种影像进行了人类活动干扰信息识别,通过比较不同尺度数据的人类活动干扰信息提取结果,为自然保护区人类活动监测选择最适宜数据源提供支持。灵武白芨滩自然保护区的研究结果表明,较高分辨率的影像提取人类活动干扰的效果较好,内部均匀、分布集中、面积较大的人类活动干扰类型提取可以选取中、低分辨率影像为数据源,而分布离散、破碎、面积较小、细节要求较高的人类活动干扰类型提取需要选取高分辨率影像为数据源。研究成果可为保护区监测方案的制定提供决策依据。     

国内外图书馆在职教育的发展与趋势

<正> 现代科学技术的发展及其在图书馆领域中的应用,对世界各国的图书馆在职人员提出了新的要求:他们不但要有一定的实践经验和专业技能,而且还要有合理的智力结构和不断更新的专业知识。能否使图书馆在职人员成为适应图书馆事业发展变化的新型专业人才,已成为世界各国图书馆界普遍关注的问题。为此,图书馆员的在职教育比以往任何时候都受到各国政府的重视,纷纷采取措施,为图书馆在职人员提供学习的机会,创造进修培训的条件,积极开展继续     

1994年全国5～6岁幼儿基本体操表演者的身体形态研究

对１９９４年来自全国１６个省、市、自治区的２８个单位的幼儿基本体操参演队员进行了７项形态指标的测试（身高、坐高、体重、肩宽、胸围、上臂围、皮褶厚度），从中筛选出３５５名５～６岁幼儿为分析样本。研究表明：１）练习幼儿基本体操的“小运动员”与正常幼儿生长发育特点基本一致，幼儿基本体操的训练不会影响幼儿的正常发育。２）提供了幼儿基本体操“小运动员”形态指标的参考值。３）练习幼儿基本体操对幼儿“肥胖儿”的减少有益。     

竞争情报活动中的人际网络研究综述

文章概述了竞争情报活动中人际网络研究的现状，并从人际网络的构成、类型以及理论基础方面研究了人际网络的主要内容。     

勾勒清史经纬:大连图书馆藏清代内务府档案述略——参加清史纂修工程《档案·大连图书馆藏清代内务府档案》有感

通过对国家清史纂修工程的描述,分析了大连图书馆参加该工程的馆藏文献基础"清内务府档案",探讨了该档案的来源及史料价值,并阐述了参加此项工程对我们的启示及开发特色馆藏的意义.     

新农村建设与县馆服务创新的思考

文章论述在文化为新农村建设服务中,县级图书馆如何拓展生存发展空间,创新服务模式,挖掘潜能,增强自身活力,在新农村建设大潮中积极进取,为提高农民整体素质,达到农村富裕、自身发展之双赢。     

浅论Google向学术领域的发展及其对图书馆的影响

文章介绍了Google向学术领域的发展及存在的问题.阐述了在Coogle时代图书馆面临的困境和挑战,指明发扬人的主动精神是图书馆发展的重要出路.     

Smoothing document language models with probabilistic term count propagation

Smoothing of document language models is critical in language modeling approaches to information retrieval. In this paper, we present a novel way of smoothing document language models based on propagating term counts probabilistically in a graph of documents. A key difference between our approach and previous approaches is that our smoothing algorithm can iteratively propagate counts and achieve smoothing with remotely related documents. Evaluation results on several TREC data sets show that the proposed method significantly outperforms the simple collection-based smoothing method. Compared with those other smoothing methods that also exploit local corpus structures, our method is especially effective in improving precision in top-ranked documents through “filling in” missing query terms in relevant documents, which is attractive since most users only pay attention to the top-ranked documents in search engine applications.