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21.
语言是科学交流的载体,科学交流的语言分布反映了全球科技话语权的格局,本文基于科学推文视角揭示了非正式科学交流中的语言分布,并与基于科技文献的正式科学交流语言分布做了对比分析。研究发现:①科学推文语言集中分布在英语(91%)、日语(24%)和西班牙语(17%),而科技文献语言集中分布在英语(942%)、中文(43%)和土耳其语(04%);②科学推文和科技文献的语言分布均存在学科差异,体现出不同语言作者对特定学科关注度的不同;③除了沙特阿拉伯之外,世界各国即使母语不是英语,均以英语科学推文占主导地位,母语科学推文屈居第二;④英语、德语、日语、法语等语种的科技文献获得科学推文最多,而科技文献量和质量名列前茅的中文和土耳其语文献获得的科学推文很少。结果表明,英语俨然已经成为非正式科学交流中的通用语,提高中文在科学交流中的国际影响力任重道远。图3。表3。参考文献15。 相似文献
22.
【目的/意义】当前,对学科研究前沿的挖掘和探测成为学科知识创新服务的重要支撑。本文从整合主题的
视角出发,提出了学科知识网络构建与演化分析的框架,通过该框架实现学科研究前沿的挖掘和探测。【方法/过
程】整合主题的学科知识网络构建与演化分析框架主要包括三个部分。一是,基于主题挖掘与主题语义关联计算
相结合的视角,提出了整合主题的学科知识网络构建流程;二是,基于复杂网络结构分析理论提出了整合主题的网
络结构演化分析方法,以挖掘和探测前沿主题;三是,基于复杂网络演化建模与多 agent系统仿真建模方法,提出了
整合主题的学科知识网络演化建模框架,通过演化建模探索学科知识结构的演化机理。【结果/结论】以上整合主题
的学科知识网络构建流程和演化分析、演化建模框架,形成了“主题挖掘→网络构建→结构演化→仿真建模”的研
究新思路,为学科知识创新服务提供了新的方法与工具。 相似文献
23.
[目的/意义]针对同一事件新闻报道与舆情评论既相互依存又偏离的现象,通过话题识别与主题关联分析,探索新闻报道引发的舆情评论在主题内容与时间阶段上的异同,拟为研究以舆情评论表达的舆情事件和以新闻报道表达的社会现实之间的共振与偏离,进而为探究社会舆情传播规律提供参考,为服务政府科学决策提供依据。[方法/过程]以拉斯韦尔(5W)模型、LDA主题模型和Python工具为基础,设计研究思路和流程,从腾讯新闻和知乎平台上抓取新闻报道和评论的数据,经过处理加工过后加以分析挖掘。[结果/结论]研究发现:舆情事件主题会一定程度偏离社会现实主题,衍生出更多隐性主题;舆情事件与社会现实的发展走向较一致;此外,社交媒体相较于新闻媒体所衍生的舆情事件主题更多,而两者反映的社会现实主题类似。 相似文献
24.
以设计过程为视角,探讨概念设计知识管理中知识流的内涵、特征和机理。结合知识流理论和SECI模型,依据概念设计过程分析概念设计中知识流的内容和流动模式;在知识流建模相关研究的基础上,对概念设计中的知识流节点进行分析和建模;基于角色模型分析角色与工作流、知识流之间的映射过程。根据概念设计过程,分析并揭示了概念设计中需求确认、总体方案设计、总体方案求解、方案评价和决策4个主要步骤的知识流动机制;对概念设计的知识流节点进行建模,按照知识汇集模式将概念设计知识流分为连续知识流、合并知识流、拆分知识流、广播知识流、循环知识流5类,按照知识传递模式将概念设计知识流可分为经验知识流、协作知识流、援助知识流3类;提出概念设计中基于角色模型的工作流和知识流整合模型,并以反后坐系统概念设计为例进行模型验证。通过本文分析和建模,能够在一定程度上揭示概念设计中知识流的内涵和机理。 相似文献
25.
[目的/意义]探索情报研究场景式服务及其发展路径,助推科技情报服务转型升级,提升国家科技情报项目的投入产出绩效。[方法/过程]剖析信息增值服务业态的“场景”内涵,阐释场景化科技情报服务在价值创造逻辑上的变化;研究情报服务场景化要素,构建场景式情报服务体系模型并进行实例阐释;并从项目管理角度,分析场景式情报服务的发展路径。[结果/结论]场景式作为信息服务的新模式,促使服务价值功能创造、服务价值体验传递、服务价值供给主体发生改变;服务内容通过体系模型中的形式化表达转化为符合场景要素的服务方案,可作为新实践当中的实现方式;项目驱动或服务驱动的情报项目管理方式对科技情报服务转型有重要影响。 相似文献
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27.
28.
本文旨在构架基金项目研究主题挖掘与动态演化分析的情报研究流程,通过对表征基金项目标题、摘要与学部的数据进行关联建模和挖掘,从项目内容层面上探究基金资助领域研究涉及的主题特点、范围侧重、发展方向及演化脉络。首先利用RAKE (rapid automatic keyword extraction)关键词抽取算法从基金数据中的标题和摘要中抽取关键词,通过术语切分等方式获得核心关键词;然后,采用Google的word2vec深度学习工具对核心关键词进行词向量建模,并使用k-means算法对生成的词向量进行聚类,挖掘相应的研究主题;进而对主题分布进行统计分析,且通过WMD (word mover’s distance)算法计算主题之间的相似度,以分析研究主题演化趋势,并识别出演化主路径。实证研究发现,以美国NSF (National Science Foundation)数据中AI (artificial intelligence)领域为例,所提方法流程能够识别出AI领域的多个主题,且能识别出不同学部的主题侧重;在发展过程中,研究主题演化呈现出大量分裂与融合的复杂态势,演化路径明晰,侧重点突出,... 相似文献
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本研究旨在揭示多学科交叉综合领域内的核心学科并分析学科间内在联系与演变,以此来分析领域内学科态势。以人工智能领域为研究对象,探讨该领域内相关学科的分布,分析学科相互间的关联和研究相似性及演化,为科学研究和政策制定提供支持。对文献资料进行预处理后,用关键词表征学科研究内容,并通过词袋模型构建学科向量;分别从基础统计、共现分析和相似性分析来研究学科的分布、人工智能与其他学科之间以及两两学科之间的相似性与演化。结果表明,人工智能领域内以计算机科学和工程为核心,以数学为基础,并逐渐延伸到社会科学、生物科学等领域,由单一的理论和技术研究向多学科应用领域发展。领域内学科的多元化也促进了管理学和法学等学科研究内容的转变。本研究分析路径可以在一定程度上揭示学科研究的跨学科发展趋势。 相似文献