图书馆数字资源访问统计研究   总被引：10，自引：0，他引：10  

马建霞 《图书馆杂志》2005,24(8):25-29

分析了国内外图书馆数字资源访问统计的研究现状，探讨了进行图书馆数字资源访问统计的方法，比较了数字资源访问统计的指标，并就目前我国图书馆数字资源访问统计存在的问题进行了讨论。  相似文献   

论图书馆权利   总被引：14，自引：0，他引：14  

马静 《图书馆杂志》2005,24(12):24-26

图书馆权利是图书馆历史发展的必然要求，其基本内涵包括图书馆权利和读者权利两个方面．图书馆有收集和提供信息资料的自由，并保证读者享有自由、公平、公正利用图书馆获取文献信息资料的权利和自由。图书馆的自由与平等原则要求图书馆在服务过程中坚持以人为本，实施无等级差别服务、无身份界限服务和无歧视服务。公益性文化事业单位的性质和经费短缺之间的现实矛盾，决定短期内图书馆在运行过程中还不能完全实现免费利用，这一问题，应通过政府加大投入来逐步解决。本文对图书馆权利从历史和现实、理论和实践、中国和外国的对比中作了深入的分析.  相似文献   

数字资源管理系统的研究、设计与实现   总被引：1，自引：0，他引：1  

吴旭  许运红  马自卫 《现代图书情报技术》2005,21(11):19-23

设计研发了一套基于DC和XML的数字资源建设基础系统平台。系统支持对文本、图像、音频和视频等多媒体信息的数字化采集、加工、著录、存储、组织和发布等功能。本文从系统技术体系结构和系统功能模块技术实现等方面予以阐述。  相似文献   

龙舒本《王文公文集》考     

马德鸿  胡光 《新世纪图书馆》2005,(1):55-57

论文对龙舒本《王文公文集》的体例、与其他版本系统的关系以及其刊刻时间等方面进行了分析。  相似文献   

数字信息资源的基础管理性元数据初探     

王绍平 《新世纪图书馆》2005,(5):7-10

论文提出管理性元数据是元数据在信息资源管理层面上的拓展.对管理性元数据的研究应从信息资源管理的总体来把握其特征,信息资源生命周期的基础管理环节为完整地理解、全面地把握、切实地研究管理性元数据提供了符合实际需求的切入点.论文还提出基础管理性元数据的研究将在信息资源管理层面推进信息资源的共建、共享、共管.  相似文献   

论革命历史类博物馆展陈的特点     

马英民 《中国博物馆》2005,(2):46-51

我国革命历史类博物馆及其展陈与其他类型博物馆相比，在其历史、主题、体系、内容、物、形式、环境及参考国外经验等方面，均存在着自身的特点或特殊性。只有全面、深入地探讨和认识这些特点和特殊性，才能从此类馆展陈的实际出发，找出适宜于其生存、发展的展示理念与手法。  相似文献   

我国信息资源共享实践及理论研究进展   总被引：53，自引：0，他引：53  

马费成  裴雷 《情报学报》2005,24(3):277-285

本文通过回顾信息资源共享的历史发展,研究信息资源共享的实践和理论进展,提出了信息资源共享的关键和目前存在的问题  相似文献   

以流程再造为导向的图书馆组织结构模式探析     

马春晖 《情报资料工作》2005,(3):83-85

文章探讨了业务流程再造在图书馆管理中的重要意义,提出组织结构应采用以流程为导向的新型模式,并在此基础上制定了提高图书馆管理绩效的业务流程再造的原则和策略。  相似文献   

The Hispanic market for book publishing     

Sarah Alonso 《Publishing Research Quarterly》2005,21(3):46-76

  相似文献   

Analysis of Statistical Question Classification for Fact-Based Questions   总被引：1，自引：0，他引：1  

Donald Metzler  W. Bruce Croft 《Information Retrieval》2005,8(3):481-504

Question classification systems play an important role in question answering systems and can be used in a wide range of other domains. The goal of question classification is to accurately assign labels to questions based on expected answer type. Most approaches in the past have relied on matching questions against hand-crafted rules. However, rules require laborious effort to create and often suffer from being too specific. Statistical question classification methods overcome these issues by employing machine learning techniques. We empirically show that a statistical approach is robust and achieves good performance on three diverse data sets with little or no hand tuning. Furthermore, we examine the role different syntactic and semantic features have on performance. We find that semantic features tend to increase performance more than purely syntactic features. Finally, we analyze common causes of misclassification error and provide insight into ways they may be overcome.  相似文献