档案信息化管理的风险识别与安全管理策略研究

大数据网络化快速发展的今天,档案信息化安全管理所面临的风险更加复杂和严峻。迫切需要按照档案信息化全生命周期分阶段深入细致讨论其面临的风险并制定风险管理策略。为了确保档案信息的真实性、完整性、可靠性、可用性、可读性、保密性,实现档案信息化建设安全管理目标,应用核对表法、流程图法、目标偏离法,三种方法相结合的风险识别方法,对档案信息化生命周期的四个阶段的风险加以识别、分析,找出关键风险因素。档案信息化安全管理风险因素主要为人为(含制度)因素、管理因素、技术因素三方面。从四个阶段的三方面风险因素入手分析,综合构建风险策略框架,既兼顾共性风险,又各有侧重。风险策略由以下四个方面组成:理顺档案管理方和第三方权责关系,明确二者既是合作又是监督与被监督关系的管理策略;应用区块链技术解决档案信息化管理安全性的技术策略;强化监督管理使管理形成闭环的制度策略;探讨档案管理者职业敬畏心和过硬技能的人才策略。以上为档案信息化安全管理工作提供可行的参考。     

高校图书馆读者需求识别方法探析

从读者角度对国内部分高校图书馆开展的调查进行分析,针对收集高校读者需求信息的三种主要方法,即基于图书馆和数字平台的读者数据挖掘需求信息,使用问卷调查收集读者需求信息,以及采用校内访谈形式捕获读者需求信息,分析三种方法的应用以及优势和局限性,旨在为高校图书馆识别读者需求提供参考。     

装帧设计需要换位思考

书籍的装帧不是简单地给书穿上美丽的外衣,中国人信奉"相由心生",这的确有道理.然而,美编往往被人看作是独立工作的艺术家,有些文字编辑也习惯于把书籍的装帧放在工作的最后一环来考虑,这就极易造成封面设计风格与内文气质、图书类型特征的脱节,不能将书籍的核心信息准确地传达给读者.这样,无论外观设计得多么赏心悦目,都只会误导消费者并严重影响书籍的销量,使得装帧失去了对书籍的识别功能、诱导功能与导购功能.     

隐性新闻信息的获取与识别

新闻敏感是识别新闻的一种能力,综合反映记者的思想和认识水平、实际工作经验,以及对客观事物的观察、判断能力。作为记者必须具有新闻敏感,这是新闻职业对记者的素质要求。     

抛锚式教学法在生物复习教学中的应用

<正> 抛锚式教学法是由温特比尔特认知与技术小组(Cognition and Technology Group at Vanderbilt,CTGV)在约翰·布朗斯福特(John Bransford)领导下创立的,它是以包含某种问题或任务的情境作为"锚",引导学生识别问题、提出问颢、解决问题的一种教学模式。     

基因工程中工具酶的有关问题解答

<正>1限制性核酸内切酶是如何命名的?怎样理解其识别序列的特异性和切割位点的特异性?限制性核酸内切酶的命名,目前主要以Smith和Nathans的命名系统为基础,     

例析限制酶切割难题现象

<正>近年来,选择合适限制酶对目的基因和质粒进行切割似乎成为高考的一个热点,如江苏、天津等地的高考试题中,多次涉及限制酶切割目的基因和质粒的问题。由于考生对限制酶识别序列及切割点产生的黏性末端认识不清,导致该类试题时常成为难题。这类试题考查的能力主要包括以下几个方面。     

谎言终结者

世界上有许多人会说谎,但说谎者的鼻子并不会变长。长期以来,如何识别谎言是一个令人纠结的大难题,善于察言观色的人可能会识破那些"菜鸟级"的说谎者,但对于那些面不改色心不跳的"资深"谎言制造者就无能为力了。"测谎仪"的使用已经有80多年的历史,"测谎仪"是一种多参量心理测试仪,主要测试被测者因心理刺激而引起的多种生理参量的     

在线健康社区生态系统架构与关键影响要素识别研究

[目的 /意义]健康信息污染、健康信息利用效率过低等在线健康社区信息生态问题,严重影响在线健康社区用户对在线健康信息需求的满足,为此研究从信息生态视角出发,识别出对在线健康社区生态系统具有关键影响作用的要素,进而提出对其优化的思路。[方法 /过程]首先,在文献梳理的基础上,界定在线健康社区生态系统的内涵,并阐述维系在线健康社区生态系统动态平衡的价值;其次,结合信息生态理论识别在线健康社区生态系统的5个维度及44个构成要素,进而识别出在线健康社区生态系统的架构;最后,采用模糊集理论-DEMATEL法的研究方法,进一步从构成在线健康社区生态系统的44个要素中认清对其起到关键影响作用的12个要素。[结果 /结论 ]通过计算在线健康社区生态系统各构成要素的原因度、中心度、影响度与被影响度,可划分出在线健康社区生态系统各构成要素的属性,其中共包括25个原因要素与19个结果要素。研究有助于明晰对在线健康社区生态系统起到关键影响作用的要素,为优化在线健康社区生态系统提供参考依据。     

自动迭代聚类数据集训练的虚假信息识别方法

随着互联网虚假信息日益泛滥,自动识别虚假信息成为互联网信息治理的迫切需求。互联网上虚假信息伴随新事件不断产生,导致识别虚假信息的有监督统计机器学习模型需要不断更新迭代。每次迭代更新都需要构建新的训练集,以便新的虚假信息能在训练集中得以体现。为此,本研究提出一种动态迭代更新训练集构筑机器学习模型的虚假信息识别方法,设计基于核密度估计的迭代聚类方法对虚假信息数据集进行迭代聚类。在每一个自动得到的聚类中,按比例分别选取训练集样本和测试集样本构造分类器的训练样本集和测试样本集,使新产生事件的样本能够在训练集中得到体现。研究结果显示,基于核密度估计的迭代聚类方法划分数据集训练得到的虚假信息分类器,与随机划分数据集策略相比,能够显著提升虚假信息分类准确度。