网络环境下图书馆管理创新的思考

信息资源网络化是信息资源的一种新型运动形式,其发展给图书馆管理活动带来了巨大的压力.在这压力面前,我国图书馆惟有实行全方位、多层次的管理创新,才能增强自身的活力,在网络化大潮中立于不败之地.     

新经济时代企业集成运作系统的创新

文章分析了现行以CIMS为主的企业集成运作系统在新经济时代存在的重技术轻管理、重系统内集成轻系统外整合、系统运行的灵活性和高效性矛盾突出等问题,指出这些问题已成为影响企业参与新经济市场竞争,获得竞争优势的严重障碍;在此基础上提出了企业集成运作系统的创新思路;建立以计划为核心的管理集成系统(PCIMS),并提出该系统在我国的推广建议。     

《古今图书集成》原文电子版及其对图书馆古籍工作的影响

在建国５０周年之际，广西金海湾电子音像出版社为了为共和国庆典添加光彩，隆重推出电子版《古今图书集成》，使这部大型典籍焕发出现代化青春，本文主要从《古今图书集成》原文电子版的问世，分析了对图书馆古籍工作的影响及在索引上的改进和存在的问题。     

一种改进的神经网络算法在销售预测中的应用

本文针对传统神经网络算法的不足之处给出了一种改进算法，且将该算法应用于销售预测中，获得了良好的预测结果，可作为预测商品销售的一种手段。     

技术集成与逻辑转换：2022两会报道创新

在媒体融合深化与新冠肺炎疫情的叠加影响下,2022两会报道从供给端转向需求端发力,实现了从技术变革到技术集成的传播生态演变,具体表现为传播主体多元融合、生产流程集中化智能化、内容表达分化等变化。在媒体融合不断深化的背景下,两会报道需要以媒介逻辑重构生产理念、以平台逻辑创新实现精准触达、以表达逻辑创新培育情感受众,以此为两会报道创新提供参考。     

基于无监督图神经网络的学术文献表示学习研究

学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。     

基于主题模型的文本分类算法性能比较SSCI

文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。     

成群结队打天下

职场关系网是CIO们经常忽视的工作之一,而这实际上对CIO非常有用。用于访问控制和移动设备安全的多模态生物特征识别技术,无代理备份和恢复软件、语义搜索和分     

集成管理模式中的高校教学档案编研创新初探

档案管理的目的是开发利用,而编研是开发利用的最佳途径。纵观20多年从编纂学理论到地方和学校档案馆的编研情况,大都存在着手段传统、形式单一的现象,除了编大事记、年鉴,就是研究自身的理论,涉及其它专业领域编研实践的很少,缺少交叉学科的介入。然而,教学评估给高校编研教学档案创造了空间。中国计量学院外国语学院在研究“高校教学档案系统开发集成管理模式”课题中,对教学档案的系统编研进行了大胆创新与实践,并取得了一定的成果。