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1.
[目的/意义]面向“十四五”的高校图书馆文献信息资源建设既是整体规划的重要组成部分,又是图书馆的服务保障与基础条件。明确编制过程、调研重点、发展思路与实施措施,对于高校图书馆中长期的文献信息资源建设战略有重要的指导作用和现实意义。[方法/过程]结合文献调研与行业观察和分析,采取案例研究、政策文本解读、比较研究等方法,总结高校图书馆制订文献信息资源建设“十四五”规划的策略与发展思路。[结果/结论]文献信息资源建设的总体思路是赋能存量、做优增量和把握变量,针对新发展阶段高校图书馆的目标与任务,提出具体的实施策略。  相似文献   
2.
【目的】 分析《海洋科学进展》和《海洋学报》的高被引论文,为《海洋科学进展》的发展和创新提供参考。【方法】 通过中国知网检索《海洋科学进展》和《海洋学报》的高被引论文,从被引频次、下载次数、论文类型、学科分布及第一作者等信息分析了两刊优势学科、高被引论文类型,并对两刊被引频次及下载次数进行相关性分析。【结果】 对两刊近10年被引频次排名前20论文的下载次数和被引频次进行了相关性分析,发现其相关系数均大于0.5;对两刊在网络盛行前后各5年被引频次排名前50论文的被引频次及下载次数进行相关性分析,发现网络发展使得其相关性均有下降趋势。【结论】 网络发展加剧了期刊间的竞争,期刊的数字化建设不容忽视。在日趋平等、便利的网络平台上,准确的期刊定位和具有原创性观点的高质量论文仍是科技期刊发展的根本。  相似文献   
3.
目的:探讨不同负荷运动训练对大鼠骨骼肌线粒体三羧酸循环的影响及其机制。方法:将雄性Wistar大鼠50只随机均分为5组:安静对照组(C)、低负荷运动训练组(LT)、中等负荷运动训练组(MT)、高负荷运动训练组(HT)和极高负荷运动训练组(ST),每组10只。各运动组分别进行6周的跑台运动训练。训练方案结束后,取腓肠肌样本,提取线粒体,测定线粒体柠檬酸合成酶(CS)、异柠檬酸脱氢酶(ICD)和α-酮戊二酸脱氢酶(α-KGDHC)活性;线粒体Ga2+含量、胞浆NADH、NAD+、ATP和ADP含量,以及ICD mRNA转录水平。结果:(1)不同负荷运动训练组线粒体CS、ICD和α-KGDHC的活性均显著高于安静对照组(P < 0.01),且CS和ICD活性由高到低顺序均为:MT组 > HT组 > ST组 > LT组 > C组,α-KGDHC活性由高到低顺序为:HT组 > MT组 > ST组 > LT组 > C组。(2)不同负荷运动训练组线粒体Ca2+ 含量均显著高于安静对照组(P < 0.01),其含量由高到低顺序为:MT组 > HT组 > ST组 > LT组 > C组;胞浆NADH/NAD+和ATP/ADP的比值均显著低于安静对照组(P < 0.01),其比值由低到高顺序为:MT组 < ST组 < HT组 < LT组 < C组。(3)不同负荷运动训练组ICD mRNA转录水平均高于安静对照组(P < 0.01),其水平由高到低顺序为: MT组 > HT组 > ST组 > LT组 > C组。结论:低负荷、中等负荷、高负荷及极高负荷运动训练均可提高大鼠骨骼肌线粒体三羧酸循环功能,且中等负荷运动训练效果最佳。其机制与胞浆NADH/NAD+和ATP/ADP比值、线粒体摄钙能力及限速酶基因的表达有关。  相似文献   
4.
【目的】 为我国学术期刊开放获取(Open Access,OA)政策的制定提供建议。【方法】 使用网络调查法和案例分析法,调研国内外学术期刊OA政策现状,分析国内政策的不足及国外政策的经验。【结果】 国内学术期刊OA政策存在政策不健全、政策分散、政策简单等问题;国外学术期刊在版权许可、质量控制、费用、自存储等方面已构建较完备的OA政策体系。【结论】 从建立合作参与的政策模式、完善的政策体系和评估与修订机制三个方面为制定我国学术期刊OA政策提出建议。  相似文献   
5.
孟婧  邱长波 《情报科学》2018,36(8):34-38
【目的/意义】比较中日两国 SCI论文中学科交叉合作网络的点度中心度和位置简化图的差异,为我国学科 交叉合作的科技政策提供参考依据。【方法/过程】以 2015年 Web of Science数据库中 SCI收录的中日具有学科交叉 合作性的论文为研究对象,利用社会网络分析法,对中日学科交叉合作网络的特征进行对比分析。【结果/结论】我 国学科交叉合作网络中影响力较高的是工程科学、材料科学、化学和物理学;位置简化图连线较少、关系简单,经济 与商学和精神病学/心理学处于孤立位置。日本影响力较高的学科是工程科学、材料科学、化学、物理学、临床医学 和生物学与生物化学;位置简化图连线较多、关系复杂,没有孤立位置。我国应该提高临床医学、生物学与生物化 学的影响力,加强理学、工学、生命科学和医学学科之间的交叉合作。  相似文献   
6.
[目的/意义]医暴舆论空间积聚的情感能量推动观点衍化并深刻影响事件发展趋势,识别不同维度的情感认知且关注能量特征可有效循迹医患冲突的情感焦点。[方法/过程]以情感维度为能量源、情感能量特征为能量波构建医暴舆论情感能量域空间模型,能量源基于关键词云划分为自我认知、民生民意、社会发展三大维度,能量波以各认知维度的情感倾向、情感强度与扩散速度综合刻画能量趋势,最终依据能量域模型立体剖析突发医暴事件舆论空间。[结果/结论]结果显示,能量域空间模型能够真实反映医暴舆论情感演化趋势;各能量源均持续积聚负向情感能量;民生民意为医暴舆论的情感焦点。  相似文献   
7.
[目的/意义] 以北京师范大学图书馆"二十四节气"传统文化立体阅读推广为例,探讨基于中华传统文化的高校图书馆立体阅读推广模式。[方法/过程] 论述高校图书馆开展中华传统文化阅读推广的意义及采用立体阅读模式的必要性,从活动准备、活动内容和特点、活动效果评价三方面阐述北京师范大学图书馆"二十四节气"传统文化阅读推广工作。[结果/结论] 提出高校图书馆以立体阅读模式开展中华传统文化阅读推广的策略。  相似文献   
8.
李静 《美育学刊》2020,(2):8-13
随着我国教育改革不断推进,基础教育美术课程改革也进入深水区,美术教育发展面临许多新问题、新情况和新挑战,其中,要求美术教师专业化成为许多矛盾汇聚的焦点。在职美术教师的发展起点在于职前培养,而培养职前美术教师的关键之一是相关课程的设置与实施过程。故从我国学校美术课程观历史发展脉络出发,倡导建立美术课程内容与教育哲学观念、理解与实践之间紧密联系的观点,基于“实践智慧”,提出组织具有批判性质、经验性质和体验性质三种特点的高等师范学院美术教师教育课程模式设置与实施思路。  相似文献   
9.
ABSTRACT

As an important part of art and culture, ancient murals depict a variety of different artistic images, and these individual images have important research value. For research purposes, it is often important to first determine the type of objects represented in a painting. However, the mural painting environment makes datasets difficult to collect, and long-term exposure leads to underlying features that are not distinct, which makes this task challenging. This study proposes a convolutional neural network model based on the classic AlexNet network model and combines it with feature fusion to automatically classify ancient mural images. Due to the lack of large-scale mural datasets, the model first expands the dataset by applying image enhancement algorithms such as scaling, brightness conversion, noise addition, and flipping; then, it extracts the underlying features (such as fresco edges) shared by the first stage of a dual channel structure. Subsequently, a second-stage deep abstraction is conducted on the features extracted by the first stage using a two-channel network, each of which has a different structure. The obtained characteristics from both channels are merged, and a loss function is constructed to obtain the classification result. This approach improves the model's robustness and feature expression ability. The model achieves an accuracy of 84.24%, a recall rate of 84.15%, and an F1-measure of 84.13% when applied to a constructed mural image dataset. Compared with the AlexNet model and other improved convolutional neural network models, the proposed model improves each evaluation index by approximately 5%, verifying the rationality and effectiveness of the model for automatic mural image classification. The mural classification model proposed in this paper comprehensively considers the influences of network width and depth and can extract rich details from mural images from multiple local channels. An effective classification method could help researchers manage and protect mural images in an orderly fashion and quickly and effectively search for target images in a digital mural library based on a specified image category, aiding mural condition monitoring and restoration efforts as well as archaeological and art historical research.  相似文献   
10.
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