论数字图书馆基于内容的多媒体数据查询和检索技术

数字图书馆基于内容的检索 (CBR) ,是指根据媒体对象的语义和上下文联系进行检索 ,它具有从媒体内容中提取信息检索和大型数据库 (集 )的快速检索等特征。基于内容的多媒体数据查询主要提供两种形式的查询说明 :示例查询说明和表格说明。图 1。参考文献 6。     

基于Web服务器的XML数据库技术

目前,一个W eb服务器能够容纳大量的各种各样的内容,使得数据量出现了指数级的增长,这相应地也要求要有更有效的数据管理能力和更快、更精确的查询.而基于W eb服务器的XML数据库技术使W eb服务器中的数据处理更加简单化和动态化,在目前具有广阔的应用前景.     

模拟船舶电站数据采集系统软件的开发

运行良好的模拟船舶电站必需有输入输出速度快、功能强大的微机数据采集系统的支持。本文介绍了模拟船舶电站数据采集系统软件的开发方法。该方法在实际应用中能满足用户要求，并产生较好的经济效益。     

科学数据与科研档案的管理协同：调查与思考

[目的/意义] 立足国家科技信息资源管理的整体效益,以增强国家科技信息资源综合治理能力为目标,调查科学数据与科研档案管理协同的发展现状,探索相关推进策略。[方法/过程] 综合运用实地调查法、网络调查法、文献研究法、比较研究法和行动研究法,收集中、美、英、澳4个国家的科技主管部门、档案主管部门、科研资助机构、科研机构、科学数据管理机构、档案机构及相关国际组织的相关政策文本和实践材料,展开内容分析和后续研究。[结果/结论] 在政策层面,科学数据管理政策中与档案相关的规定集中体现在将档案馆视作存储基础设施及将归档视为科学数据管理活动;科研档案管理政策中与科学数据相关的规定集中体现在承认科学数据的档案属性,并将其纳入归档范围;科研资助机构的政策要求明确科学数据的归档和保存问题。在实践层面,国外在组织、政策、业务、服务等方面形成相对丰富的协同实践,国内的协同实践则刚刚起步。最后,从体制机制、政策体系、协作模式、业务融合、服务支撑、人才培养等方面提出推进管理协同的发展建议。     

大数据环境中的数字资源权益管理:关键问题与应对策略——2021年大数据环境中数字资源权益管理研讨会综述北大核心CSSCI

2021年7月28日,由中国科学院文献情报中心、武汉大学信息管理学院和武汉大学国家保密学院联合主办的"大数据环境中数字资源权益管理研讨会"通过网络会议方式成功召开。会议邀请图书情报、法律等领域的专家学者,围绕"大数据时代图书馆数字资源权益管理:方法与路径"这一主题进行了充分的研讨。本文以会议研讨内容为综述对象,结合国内外研究前沿,分析提出大数据环境中数字资源权益管理面临的四个关键问题和相应的解决路径。     

厚数据研究综述

文章通过回顾厚数据研究的理论起源和发展,利用WOS和CNKI检索相关文献,梳理国内外厚数据研究现状,剖析和解读研究中的前沿热点和问题,为后续研究提供支持和建议。当前国内外厚数据相关研究主要集中在厚数据定义研究、厚数据应用场景研究和厚数据分析方法研究等方面,未来应继续围绕基础研究问题进行深入探索和改进,并尝试在厚数据融合研究、厚数据方法研究和厚数据应用研究等方面不断进行拓展。     

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。     

基于GAN序列的卫星数据接收系统故障定位

现有的卫星数据接收系统故障定位方法受困于专家知识的难以获取。提出一种基于生成对抗网络(GAN)序列的故障定位方法GANseq。利用故障传播特性,将接收系统分解为M个信号处理单元(SPU),形成一个按照信号处理顺序排列的SPU序列;将故障定位问题转化为有序排列的M个异常检测子问题,其中第m个子问题为对前m个SPU的联合状态的异常检测;然后针对每个子问题采用基于GAN的状态参数检测模型,进而形成GAN序列;综合分析该序列在所有子问题上的检测结果以定位故障SPU。利用实际接收系统进行的实验证明所提出的GANseq不仅从数据驱动的角度完成了故障定位,而且在总体上降低了虚警率,并提高了定位精度。     

Web挖掘中的客户隐私权保护浅议

随着Web挖掘应用的日益广泛,隐私权保护研究不断增添新问题和新内容.本文分析了Web挖掘中客户隐私权被侵害的主要方式,并从政府、客户以及网络行业三个角度提出了Web挖掘中客户隐私权保护的策略.     

一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务

本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式.