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131.
"中国高等教育数字图书馆数字资源建设研讨会暨首届国外引进数据库培训周"纪要 总被引：4，自引：1，他引：3
为了在CALIS成员馆中统一认识，明确数字资源的发展规划和实施方案，帮助成员馆全面了解整个引进数据库行业的发展趋势，合理搭配和使用引进数据库资源，由CALIS主办、厦门大学图书馆承办的“中国高等教育数字图书馆数字资源建设研讨会暨首届国外引进数据库培训周”于５月１４～１７日在厦门召开。来自国内各著名高校图书馆资源建设方面的负责人、专家及数据库商代表近２００人参加了会议。教育部高教司和厦门大学的领导也出席了本次会议。开幕式由CALIS管理中心副主任、北京大学图书馆馆长戴龙基主持，厦门大学副校长朱崇实致词，欢… 相似文献
132.
数字对象的唯一标识符技术 总被引：21，自引：5，他引：16
张晓林 《现代图书情报技术》2001,17(3):8-11
在数字信息环境中, 唯一标识符承担着唯一地和永久地确认数字对象、并将它们与其它数字对象或服务系统连接起来的功能。本文简要介绍唯一标识符的功能、要求和基本框架, 以及主要的唯一标识符系统。 相似文献
133.
数字时代的服务形式--网络服务 总被引：5，自引：0，他引：5
网络服务是伴着数字图书馆的出现而必然地出现的一种全新的服务形式，本文探讨了网络服务的优越性、网络服务的形式及内容和开展网络服务要注意解决的问题。 相似文献
134.
135.
［目的/意义］ 通过实验法研究发展性阅读障碍儿童在数字阅读与纸质阅读环境中汉字识别能力、语素能力、语音能力和阅读理解能力的差异,为发展性阅读障碍儿童数字阅读干预提供指导。［方法/过程］ 将参与实验的学生分为发展性阅读障碍组、同生理年龄组和纸质阅读同阅读水平组三组被试群体,对实验数据进行相关性分析,对比三组被试在阅读相关认知能力方面的差异。［结果/结论］ 在汉字识别能力、语素能力和语音能力方面,三组被试在数字阅读时的表现均逊于纸质阅读,其中发展性阅读障碍儿童受数字媒介的影响最大。在阅读理解能力方面,仅发展性阅读障碍儿童在数字阅读时阅读理解测试的表现差于纸质阅读,其余两组均在数字阅读时测试成绩更佳。 相似文献
136.
［目的/意义］ 中医药是中华文化的传承,对现代医学发展具有重要作用,应受到高度重视。利用数字技术组织中医古籍,对其进行保护与重用具有重要意义。［方法/过程］ 以简帛医药文献为研究对象,分别构建简帛医药书目本体和内容本体,并通过书目本体和内容本体的连接形成简帛医药文献本体模型;利用命名实体识别模型抽取实体概念,利用依存句法分析和规则的方法抽取实体关系,最终将简帛医药文献数据存入图数据库,实现简帛医药文献知识图谱可视化与检索查询结果呈现。［结果/结论］ 利用本体和知识图谱,提出简帛医药知识组织方法,建立具有逻辑关系的简帛医药知识链,形成中医药领域知识的语义网络,在中医古籍的智能化方面做出有益的探索,有助于中药知识的普及与传承。 相似文献
137.
艰涩的古汉语文法和线性的内容呈现方式是普通读者从史籍原文获取所需信息的两大障碍。该问题的解决需要实现史书知识重组与形式再造,即支持从时间、人物、地点等多个维度出发获取史书中的知识,并以图结构的方式呈现所返回的结构化知识以及对应的史书原文,从而在降低相关信息的获取与理解难度的同时,拉近读者与史籍原文的距离。然而,目前基于史书原文获取结构化知识的研究较少,已有研究自动化程度较低,且多在可视化呈现上与史书原文相割裂。因此,本研究提出并实现了史书多维知识重组与可视化系统,该系统包括史书多维知识建模、基于古籍智能处理技术的史书多维知识库自动构建与多维知识可视化三部分。最终将该系统应用于我国第一部纪传体史书《史记》,实现了其以人物、时间、地点、社会集团、职官等不同维度为中心的自动重组与可视化。 相似文献
138.
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。 相似文献
139.
清华大学图书馆学科馆员结合相关院系的特色培养计划,以信息共享、提升信息素养为目标,挖掘在信息素养、数字素养等方面的领先用户组成“信息达人”团队,发起“信息达人”分享计划,在本校师生中开展了一系列灵活、互动的信息素养能力提升活动,学科馆员也因此通过活动的策划和开展与用户群体构建了长期的合作共赢机制,打开了学科服务的新局面,获得读者广泛认可。本文详细分析“信息达人”分享计划实践的过程、重点和难点,以及相应的解决思路,与同行交流。 相似文献
140.
文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能,并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。在全部14种模型中,RoBERTa模型效果最佳,F值达到了97.28%,预训练模型中ALBERT在同等条件下训练速度最快。调用分词模型,构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库,对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS),为非遗文本自动分词及分词结果的多维可视化分析提供了工具。 相似文献