AI赋能公共图书馆适老化阅读服务研究--以杭州市为例

杭州市图书馆运用人工智能等技术,在中心馆-总分馆体系下构建了全市共享的图书馆适老化服务,为老年人在数字环境下提供阅读服务。通过对杭州市公共图书馆的自助转借系统、无障碍服务和设施开发、数字服务平台、“悦借”网络渠道、多元服务方式的分析,肯定了AI赋能下杭州市公共图书馆适老化阅读服务的成效。同时指出,杭图的适老化服务存在对老年人心理层面的关注不够,高层次智慧馆员缺乏等不足。有效提升图书馆适老化服务需要满足老年读者的需求,利用智能设备提高服务效能,加强老年人阅读素养。     

阅读视野与学术宗尚:洪奭周《洪氏读书录》考述

洪奭周所著《洪氏读书录》,选录书籍的标准混杂,且背离推荐初衷,有违推荐书目录的著录原则。然正因其取舍纠结,著录书籍甚繁,可藉此考察洪奭周所见中国与朝鲜书籍,还原其阅读视野。通过洪奭周所撰各书提要,亦可探赜其对中原历代学术风尚的真实宗尚。     

高校图书馆“十四五”发展中的若干关键词--以四川大学图书馆为例

文章以四川大学图书馆为例,从若干关键词入手,对高校图书馆“十四五”发展中的关键性问题进行探究,为推进高校图书馆“十四五”建设高质量发展提供参考。     

智慧图书馆建设思考与实践

文章主要探讨了智慧图书馆建设方面的问题,包括智慧图书馆概念辨析、智慧图书馆支撑技术、智慧图书馆组成要素、智慧图书馆实践、智慧图书馆建设的三大板块、十四五规划中智慧图书馆的建设、智慧图书馆相关思考七个方面,从理论到实践总结了智慧图书馆建设中的方方面面。     

高校图书馆抖音短视频建设现状调查及优化策略

随着5G时代的到来,短视频已成为宣传推广的重要阵地。文章运用网络调查的方法,对我国高校图书馆抖音短视频建设现状进行了调研。通过研究高校图书馆开通抖音短视频的相关数据,如院校分布、地域分布、认证情况、头像类型、开通时间、粉丝数量、获赞情况、作品更新情况及作品内容等,总结高校图书馆抖音号建设的基本情况,提出系统性优化策略,以期为其他高校短视频的发展提供有益借鉴和参考。     

国外高校图书馆同伴教育服务现状及启示

本文选取美国、英国、加拿大共14所高校图书馆作为调研对象,对其同伴教育的服务命名、服务模式、栏目设置、服务对象、开展形式5个方面展开系统调研,重点从宣传途径、服务内容及运行管理层面把握同伴教育服务成功的关键要素,并从拓宽宣传渠道、多方联合推广、创新服务形式、提升用户体验、加强评估反馈、注重管理监督等方面优化图书馆服务,以启示我国图书馆同伴教育服务的构建和发展。     

民国时期的图书馆展览及启示

文章从民国时期88种报刊文献产出的图书馆展览信息着手,整理展览的信息分布、时间分布、地区分布、机构分布等基础信息,分析图书馆展览的具体分类及对应特点,阐释图书馆展览具有加工、整合知识,鼓励求知精神;传播、扩散知识,促进文化交流;转化、应用知识,鼓舞民族情绪等整体作用,希望对当今图书馆展览及民国文献的整理开发与利用提供借鉴。     

中国共产党互联网思想的形成与发展

在我国互联网从无到有、快速发展,向世界网络强国迈进的过程中,几代中国共产党主要领导人根据所处时代背景和现实需要,提出一系列有关论述,推动我国互联网快速健康发展,逐渐形成一套立足中国实际的网信事业发展规范和原则,构建起中国共产党互联网思想的知识与理论体系。中国共产党互联网思想在改革开放初期科学技术快速发展浪潮中萌芽,在推进跨世纪发展战略实践中逐渐形成与发展,在科学发展观理念指导下与时俱进地加以调整和巩固,在新时代建设网络强国战略指引下不断创新突破。     

基于比较分析的科技计划项目评审对策研究--以山东省为例

[目的/意义]在深化项目评审、人才评价和机构评估改革的背景下,研究山东省科技计划项目评审改革的建议。[方法/过程]通过专家咨询的方式,研究山东省在项目评审方面的具体问题,提出对策建议。[结果/结论]从项目指南编制和发布机制、项目评审公开公平公正、评审专家选取使用、评审质量和效率、项目成果评价验收、科技计划绩效评估等方面提出对策建议。     

基于科研网络的潜在合作关系预测研究综述

[目的/意义]合理预测科研领域的潜在合作关系有助于优化资源配置,提升科研产出效率。从科研网络出发的潜在合作预测研究日益增长,需要系统总结。[方法/过程]在CNKI和Web of Science中检索并筛选出基于科研网络的潜在合作关系预测方法的研究,从年发文量、期刊分布对目标文献集进行统计分析。使用内容分析法,梳理出预测潜在合作关系的一般流程,描述步骤中的方法。[结果/结论]潜在合作关系预测一般流程为网络构建、特征提取与表示、合作预测和预测结果评价,其中构建的网络可分为同质网络、异质网络和二分网络,特征提取和表示可分为节点内容特征和网络结构特征,合作预测的方法主要有基于相似性的方法和基于机器学习的方法,预测结果评价的指标为AUC、Precision和Ranking Score;现有方法的局限性启示了未来潜在合作关系预测的发展方向。