智慧图书馆建设误区与建设策略

[目的/意义] 探究构建智慧图书馆的主要策略,回答什么是智慧图书馆,智慧图书馆是什么样式,建设智慧图书馆的策略,解决智慧图书馆建设中一些模糊不清的理论与实践问题,以拓宽视野。[方法/过程] 采用文献调研与实地调研相结合,梳理和分析图书馆发展历程,指出智慧图书馆建设中出现的误区,提出建设策略。[结果/结论] 提出构建智慧图书馆五大策略,即整体的目标分析与设计;从数据到大数据;多元数据的融合;协调合作与分步落地;创新环境营造。     

CrossCheck检测平台及信息核实在学术不端防治中的作用

采用CrossCheck检测平台(http://www.ithenticate.com/)对英文科技论文进行比对,通过分析查重比对结果可初步判断该论文是否涉嫌学术不端,进而判断该论文的新颖性和研究热门程度.查重比对可为编辑处理稿件提供有力的支持,为审者审稿提供必要的参考,以便给出公正的审理意见.另外,讨论了审者信息及作者信息的核实对干预学术不端行为的作用.     

基于DEMATEL模型的我国政府信息资源跨部门共享的关键影响因素研究

[目的/意义] 新时代下,跨部门的信息资源共享已经成为加快政府职能转变,提高政府服务效率和透明度的重要事业。明确目前政府信息资源共享有效实施的关键因素,无论对于政府准确把脉行动方向还是学界聚焦政府信息共享的根源性问题都有着重要的意义。[方法/过程] 通过综合集成法梳理出近年来被学界所关注的8个维度的政府信息资源共享影响因素,通过复杂系统DEMATEL模型,构建政府信息资源共享影响因素的关系矩阵。[结果/结论] 经测算,本研究发现11个影响政府信息资源共享实施的关键因素,这些关键因素主要集中在法规政策与标准维度、体制维度、机制维度和技术维度上。     

Using word embeddings in Twitter election classification

Word embeddings and convolutional neural networks (CNN) have attracted extensive attention in various classification tasks for Twitter, e.g. sentiment classification. However, the effect of the configuration used to generate the word embeddings on the classification performance has not been studied in the existing literature. In this paper, using a Twitter election classification task that aims to detect election-related tweets, we investigate the impact of the background dataset used to train the embedding models, as well as the parameters of the word embedding training process, namely the context window size, the dimensionality and the number of negative samples, on the attained classification performance. By comparing the classification results of word embedding models that have been trained using different background corpora (e.g. Wikipedia articles and Twitter microposts), we show that the background data should align with the Twitter classification dataset both in data type and time period to achieve significantly better performance compared to baselines such as SVM with TF-IDF. Moreover, by evaluating the results of word embedding models trained using various context window sizes and dimensionalities, we find that large context window and dimension sizes are preferable to improve the performance. However, the number of negative samples parameter does not significantly affect the performance of the CNN classifiers. Our experimental results also show that choosing the correct word embedding model for use with CNN leads to statistically significant improvements over various baselines such as random, SVM with TF-IDF and SVM with word embeddings. Finally, for out-of-vocabulary (OOV) words that are not available in the learned word embedding models, we show that a simple OOV strategy to randomly initialise the OOV words without any prior knowledge is sufficient to attain a good classification performance among the current OOV strategies (e.g. a random initialisation using statistics of the pre-trained word embedding models).     

物理课的预习方法

物理课的预习是课堂学习的“添加”和“催化”剂,现给同学们介绍几种预习方法,供参考。1标号法在上新课之前,大家应认真阅读新课,并且在课文中的重点句子下面标符号。例如,在预习《光的直线传播》这一课时,在“光在同一种物质里传播的路线是直的”这句话中“同一种物质”,“直”这六个字下面画小黑点,或画红线。又如在预习《电压》这一课时,对“电压是使自由电荷发生定向移动形成电流的原因”这句话不理解,可在这句话的后面画一个问号,以便上课时集中精力听老师讲解其含义,或者向老师提出此问题,请老师解答。2分析法上新课前同学们应根据本…     

关于算子(.V)的广义四则运算的图象实现

本文主要给出实数集R上的一般Fuzzy集关于算子(·V)的四则运算的作图方法.     

从孔子相貌引出的历史研究

岳麓版必修三第一课是“孔子与老子”，在研究了2007年广东高考历史试题的基础上，我对本课教学设计了这样的环节：     

高职水力学实验室开放实践与探索

根据高职院校的特点及其人才培养目标,建立并实施与之相适应的实训（实验）室开放运行机制。通过浙江同济科技职业学院水力学实验室开放过程的具体实践研究,加强实践育人功能及管理制度完善,成为实训教学完成的保障,不断实践促进实验室开放全面、深入地开展工作。