对我国体育法治化的思考

在实施社会主义市场经济的今天，我国体育法制应当向体育法治转移，在初步界定体育法治的含义之后，阐释了体育法治的必要性以及当前的任务。     

2000年武术散打规则变动的分析研究

文章介绍了2000年武术散打规则的修改，并对修改后的部分内容进行可行性分析。通过文献资料法及专家访谈法，就修改后规则的部分内容规定提出了一些相应的训练方法及对策。旨在为散打运动发展的客观决策提供依据，为散打运动的技术发展和教练员的训练提供参考。     

试析新赛制对羽毛球运动的影响

21分每球得分制在2006年的羽毛球比赛中试用,新赛制力求缩短比赛时间、增强对抗性、偶然性和观赏性,强调进攻和快节奏。目的在于把羽毛球运动推向普及,吸引更多的选手参赛、观众关注、企业赞助和电视转播。新赛制对选手提出了更高的要求。     

基于Jess规则的数据库通知服务

提出一种实现数据库通知服务的技术框架,使用Jess规则代替SQL编码来表达用户的数据监控策略,规则执行时先由规则解释器将规则翻译成SQL语句然后执行.使用这种方法,数据监控策略易于理解和接受,修改方便;其次,可在规则解释器中实现异构数据库系统之间的关联通知服务;最后,Jess规则还可以进行复杂的推理,实现通知业务的智能化.     

我国竞技健美操规则的改变及其对运动技术发展的影响

为进一步促进我国竞技健美操运动技术水平的提高，对我国1986～1994年期间5次颁布的竞技健美操规则进行了研究；结合多年参加该项目训练、比赛的体会，分析了我国竞技健美操运动技术发展的状况，并提出相应的训练手段。     

学科服务3.0模式研究与实践

［目的/意义］研究提出学科服务3.0模式,为科学大数据环境下学科馆员团队创新发展提供可借鉴的理论模型和实践参考。［方法/过程］面向科学大数据环境下科学研究新范式新形势,分析学科馆员代际演进趋势,从"创新组织方式" "提高能力素质" "转变工作方式" "拓展服务内容" "提升服务层次" "完善目标追求" 6个维度设计新型组织服务模式,建立"矩阵式+网状式"学科服务团队"双协同"协作体系,创新组织方式,按照"能力专业化""工作精准化"提高能力素质,根据"团队协同化" "过程嵌入化" "合作有温度""品牌高价值"转变工作方式,围绕"四重对象"、沿着科技创新产业链拓展服务内容、提升服务层次,支撑科技管理与决策。在此基础上,以中国科学院某研究所为例开展实证研究。［结果/结论］本研究所构建的学科服务3.0模式在当前科学大数据环境发展下,能有效提升学科服务建设效果,为学科用户提供更好的研究服务与决策支撑。     

高校图书馆数字资源配置多目标协同动态评价模型与实证分析

文章在建立数字资源配置多目标协同评价指标体系的基础上,构建了基于灰色关联投影法的资源配置多目标动态评价及障碍因子诊断模型,并以昆明理工大学图书馆2012—2020年数字资源配置的动态变化对模型进行了实证分析。实证表明:研究对象的多目标协同评价水平在研究期内缓慢提升,子目标之间的协调性逐渐增强,重心由内容评价逐渐转向使用评价;内容评价在整个研究区间内处于快速上升状态,系统评价是先快后慢地上升,使用评价是先慢后快地上升,成本与服务评价则一直处于缓慢上升状态;影响资源配置多目标动态评价的障碍因子类别、数目及障碍度都处于动态变化中,历年障碍因子总体上由内容与系统评价向使用与成本评价类因子转变。     

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。     

馆员—教师协同教学模式:信息素养教育的发展方向

协同教学能够集中团队成员的智慧,在西方日渐盛行.馆员-教师协同教学模式是实施信息素养教育的有效方式,和文献检索课程、在线信息素养教育交相辉映.文章探讨了馆员-教师协同教学模式的运行方式、馆员和教师的角色划分,分析了该模式面临的问题.     

基于本体构建的协同推荐研究

通过构建领域本体,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式。研究用户兴趣本体相似度的计算方法,并通过用户兴趣相似度进行垂直加权,通过时间新颖度进行水平加权,从而利用改进的加权关联规则挖掘算法对用户感兴趣的领域本体中的概念进行挖掘,实现面向内容的协同推荐。