孙宝琦与汉冶萍公司

孙宝琦是一个在汉冶萍公司发展历史中扮演重要角色和起过重要作用的人物。晚清时期,因具有相似的家庭环境和早期的人生经历,孙宝琦同盛宣怀建立了良好的私人友谊,并十分关注汉冶萍的发展。辛亥革命后,汉冶萍的发展形势急剧恶化,面临中央政府的"国有"、地方官绅的"省有"及日本的合办等多重挑战。为维护汉冶萍的既得利益并使其能继续发展,孙宝琦以汉冶萍和轮船招商局为抓手,尽力调和盛宣怀与袁世凯之间尖锐的利益冲突。为此,孙宝琦还参与推动轮船招商局和汉冶萍所谓的"国有",获得袁政府的支持,消弭了地方官绅的攘夺。日本提出"二十一条"后,汉冶萍公司成为中日交涉的重大议题之一。在袁政府的部署下,孙宝琦卸任外交部长,专事折冲日本提出的中日合办问题,为接管汉冶萍作准备。1915年底,为谋取政府的资金支持,孙宝琦为汉冶萍公司牵线1200万元的通惠借款,最终因日本干预而流产。在担任公司近十年的董事长期间,孙宝琦虽政务缠身,无法深度参与汉冶萍公司的经营与管理,但在很多关键时期利用其特殊身份为稳定汉冶萍大局和创造良好的发展环境做出了自己的努力。     

论图书馆人力资本管理

简述人力资本与人力资源、人力资本管理与人力资源管理两组不同的概念。认为应从促进现代图书馆学创新、图书馆知识管理、图书馆可持续发展的角度来认识图书馆人力资本管理的作用。提出正确树立图书馆人本管理理念、确立图书馆人力资本需求、确定图书馆人力资本投资方式和建立图书馆人力资本管理的激励与约束机制等人力资源管理的实施策略。     

基于汉英双语语料库的汉英词典编撰研究

汉英词典对于跨语言信息检索、计算机翻译等许多领域具有重要意义。为了利用双语语料库获取汉英词典 ,本文在对四种常见的基于共现信息的词汇对译计算模型进行研究之后 ,以对数相似性模型为基础 ,采用迭代策略实现了翻译词典获取。实验表明 ,该方法能够有效地提高词典获取的正确率 ,提高词典编撰效率     

再论数字图书馆教育

探讨数字图书馆教育环境的变化、数字图书馆教育核心课程的设计、数字图书馆教育的新模式--远程教育与弹性学习,并提出了加强我国数字图书馆教育的3种措施.     

医学论文的要素及撰写中常见问题的分析

从编辑学角度对医学科技论文的要素及撰写中常见的问题进行分析,简述<肿瘤防治杂志>编辑部在工作实践中发现的来稿内涵质量存在的问题及防范措施.     

高职院校图书馆多元化延伸服务探索与实践——以苏州卫生职业技术学院为例

分析高职院校图书馆教师和学生两大用户群体的信息需求特点,介绍苏州卫生职业技术学院图书馆以用户为中心构建学科服务平台和班级服务平台、开展多元化延伸信息服务的实践,并就提高高职院校图书馆信息服务的整体水平提出建议。     

数字学术中心:图书馆服务转型与空间变革——以北美地区大学图书馆为例

[目的/意义] 研究北美地区大学图书馆数字学术中心服务创新模式与空间资源配置以及再造过程,为国内大学图书馆转型和发展提供参考和借鉴。[方法/过程] 采用典型案例分析法,对北美地区10所大学图书馆构建数字学术中心情况进行比较分析,概括其服务模式和空间变革的主要方式。[结果/结论] 北美地区大学图书馆数字学术中心是集服务转型与空间变革于一体,提供数字学术研究支持和服务创新集成的新型图书馆空间,它将是未来大学图书馆中最开放、最有创造力和最具创新精神的服务功能。对我国大学图书馆数字学术支持服务的发展有一定的启示意义。     

科学数据开放共享活动中不同利益相关者动力分析

[目的/意义]研究科学数据开放共享动力，以为我国科学数据开放共享实践提供理论指导。[方法/过程]运用利益相关者理论和规范分析法，解析不同利益相关者参与科学数据开放共享的动力。[结果/结论]利益相关者理论可以用于指导科学数据开放共享实践。科学数据开放共享利益相关者主要包括政府、研究机构、研究资助机构、图书情报机构、数据中心、行业协会、出版社、研究人员、其他企业、用户等。这些利益相关者都可从科学数据开放共享受益，拥有不同的利益和动力。     

基于深度学习的古籍文本自动断句与标点一体化研究

［目的/意义］ 中国拥有海量的古代典籍,利用计算机对古籍文本进行自动断句与标点有助于加快古籍资源的转化利用。现有研究主要存在两个亟待解决的问题。首先,将古籍断句与标点分为两个串行任务,会引起错误传递。其次,自动标注的标点也较为混乱,对长距离可嵌套的成对引号标注研究较少。［方法/过程］ 通过对大规模古籍语料库的标点符号频率统计,结合现有标点符号用法标准,明确古文自动标点的符号体系。根据点号含有断句信息,提出断句标点一体化处理方案,直接在没有断句的古籍文本上进行自动标点。并通过设计多元引号标记集和段首填充占位符,解决长距离可嵌套成对引号的自动标注难题。算法上根据序列标注方法,采用SikuRoBRETa-BiLSTM-CRF在1亿多字的繁体古籍文本语料上完成模型训练。［结果/结论］ 在开放测试集《左传》上,点号标注的F1值为77.09%,断句达到91.72%;对单个引号的标注F1值达到89.28%,成对引号为83.88%。结果表明本文的方法有效地提升了古籍文本的自动断句与自动标点效果,有效地解决了引号的自动标注问题。     

中文Deep Web的大小、质量及分布

Deep Web中包含着大量高质量内容,当前的搜索引擎技术还不能对其进行搜索,研究Deep Web的大小、质量及分布情况将有助于找到对其进行有效搜索的方法和技术.以网络蜘蛛采集的2006年10月的数据为样本,利用统计、概率等定量方法和定性方法,首次对中文Deep Web的大小、质量及分布情况进行调查,得出概况如下:① Deep Web大小比Surface Web 的大240倍以上;②包含的文件总数量和总存储量分别为507亿、11 700TB;③可搜索数据库数量超过3万个;④内容质量较高;⑤内容主题分布不均匀.