数字图书馆互操作综述

互操作是实现数字图书馆 (DLs)的集成或联邦所面临的中心问题。文章对DLs互操作的研究现状及关键技术进行了综述与讨论 ,主要内容包括 :⑴DLs互操作协议、DLs中间件、DLs中的信息发现、语义互操作和元数据互操作 ;⑵DLs互操作的实现方法及评价标准。最后 ,指出了DLs互操作今后的研究方向。     

图书馆实施业务外包及其策略

图书馆将非核心功能工作通过合约外包给社会机构来完成，从而达到降低成本、节约人力资源，提高工作效率，提升竞争优势的目的。业务外包在图书馆的应用主要集中在事务性工作和采编工作方面，随着信息时代的到来，图书馆服务功能的变化，业务外包在图书馆的应用将日益扩展，有着更大的发展空间。     

基于知识发现的异质数据源学术资源检索分类系统设计*

阐述了本系统设计的背景，以及知识发现的相关知识。介绍了异质数据源的互操作和文本分类的方法，以及本系统的结构框架、工作流程和相关元数据信息。最后指出了本系统的创新点和优点，以及应用前景。     

KDD活动的开展及其价值分析

介绍了数据库知识发现（KDD）活动的展开要求，着重从它的技术处理流程来分析它的特性及其存在价值与意义。     

少数民族古籍的收集与保存

少数民族古籍收集保存工作包括:古籍的收集、整理、典藏;库房管理;古籍开发利用,等等。应当提高对少数民族古籍工作的认识,制定发展策略,建立有利于古籍工作的机制,加强对少数民族古籍的收藏、保护和开发利用工作。参考文献6。     

数学探究式教学的目标定位与路径选择

开展数学探究式教学的必要性已成共识,但教学观察与调研表明,在数学课堂上,大部分学生数学探究精神匮乏、探究能力低下,对探究的策略与方法十分生疏,教师因学生探究费时和教学用时紧张,无法给学生腾出充裕的思考时间。合理开展数学探究式教学,必须正视以上课堂教学实情,依教情时常开展探究示范教学,让学生掌握探究的策略与方法,依学情在学生探究时点拨激励,助其形成主动探索的能力与习惯。     

Coordinating multiple representations of polynomials: What do patterns in students' solution strategies reveal?

We investigate the strategies used by 64 advanced secondary mathematics students to identify whether a given pair of polynomial representations (graphs, tables, or equations) corresponded to the same function on an assessment of coordinating representations. Participants also completed assessments of domain-related knowledge and background skills. Cluster analysis of strategies by representation pair revealed patterns in the participants' strategy use. Two clusters were identifiable on tasks that required matching equations to graphs and graphs to tables. We identified overlap between these two clusters, suggesting that while the representation pair influenced strategy choice, there was also a general distinction between students who used more and less sophisticated strategies. However, students who used more sophisticated coordination strategies were similar to the others on measures of domain-specific knowledge or background skills. We consider implications for future investigations testing interventions to promote coordinating representations.     

基于用户兴趣度量的知识发现服务精准推荐

[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。     

再谈高校有偿实习创新

论述了在知识经济时代顺应素质教育的要求，在高校进行学生有偿实习的必要性、重要性和作用，分析了存在的困难和问题，提出了如何有效开展有偿实习的若干建议．     

基于粗糙集理论的知识发现

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类等方面得到了广泛应用。介绍Rough Set理论的基本思想及分析了粗糙集方法的特点,描述一种基于粗糙集理论的知识发现步骤,并以实例作出说明。