基于曲线匹配的星载激光测高仪无场在轨几何定标方法     

陈林生  周梅  腾格尔  陈玖英  李传荣  唐伶俐 《中国科学院大学学报》2020,37(1):113-119

星载激光测高技术的快速发展急需有效的在轨几何定标方法来校正测高数据中的系统误差。探索一种基于曲线匹配的测高仪无场在轨几何定标方法。该方法利用激光足印高程曲线与DEM进行匹配获得激光足印控制点进而实现定标参数求解，无需到野外布设探测器定标场地。采用资源三号02星激光测高数据进行定标方法验证，并对定标结果进行精度评估。实验表明，经本文的定标方法校正后的测高数据的精度得到显著提升，验证了本方法的有效性。  相似文献   

以读者为中心的智慧图书馆研究     

曹树金  刘慧云 《图书情报工作》2019,63(1):23-29

[目的/意义]智慧图书馆是智能技术驱动下的一种新型图书馆模式。当前智慧图书馆的理论研究进入了纵深阶段。因此有必要对过去智慧图书馆的研究进行总结，思考智慧图书馆未来研究的方向。[方法/过程]总结近5年来国内外智慧图书馆研究的主题内容，包括智慧图书馆的基本问题、技术应用、实践案例、智慧服务以及智慧图书馆馆员。[结果/结论]认为智慧图书馆以大数据、人工智能等技术为支撑，建设的重点应当从馆员、资源和读者3要素入手，建立图书馆馆藏、图书馆馆员、图书馆读者的多维交互模式，为读者提供智慧服务。未来智慧图书馆的建设应以读者需求的精准识别为起点，重视读者体验，构建更加以读者为中心的图书馆。  相似文献   

基于深度学习的MOOC论坛探索型对话识别方法研究     

董庆兴  李华阳  曹高辉  夏立新 《图书情报工作》2019,63(5):92-99

[目的/意义]大规模在线开放课程论坛具有丰富的用户评论数据。从大量未区分的评论数据中，自动识别出知识密度较高的探索型对话并挖掘其潜在价值，对于改善教师教学质量以及提高学生知识水平具有重要影响。[方法/过程]首先利用GloVe方法训练词向量，加强对文本语义的理解，然后利用卷积神经网络自动学习文本特征，提出一种基于深度学习的探索型对话自动识别模型，并在学堂在线平台《心理学概论》课程论坛标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示，利用GloVe方法预训练词向量以及在训练过程中不断对词向量进行学习修正能够提高模型效果。该模型识别探索型对话的F1值为0.94，相较于传统的朴素贝叶斯方法（0.88）、逻辑斯谛回归方法（0.89）、决策树方法（0.88）以及随机森林方法（0.88）取得较大提升，具有较高的实用性和较低的学习成本。  相似文献   

体育锻炼促进本科女生学习效率的实证研究     

果梅  刘振卿  李鑫  刘鹏飞  陈萍 《体育科技文献通报》2020,(5):85-86

本研究通过量表信效度检测、设计量表、相关性分析,以北京工业大学本科女生群体作为调查对象,探究本科女生体育锻炼与其学习效率是否具有相关性。最终通过数据分析得到,本科女生体育锻炼与其学习效率成正相关性,故基于"线上线下"、"课上课下"角度一级北京工业大学校园资源建设的实际情况,提出相对应的措施来促进北京工业大学本科女生体育锻炼水平,进而提升其学习效率。  相似文献   

高校图书馆参与公共文化服务体系影响因素研究     

曹国凤  贾晓彦  张丽 《图书情报工作》2019,63(6):35-40

[目的/意义]构建高校图书馆参与公共文化服务体系影响因素模型，为高校图书馆公共文化服务发展提供理论和实践参考。[方法/过程]通过对10所高校26位采访对象的深度访谈，采用扎根理论方法，探索性研究高校图书馆参与公共文化服务体系影响因素，并构建其扎根理论模型。[结果/结论]高校图书馆参与公共文化服务体系影响因素主要包括4个主范畴：高校及其图书馆归因、政府机构归因、公众用户归因、其他归因。其中高校及其图书馆归因是主导性因素，政府机构归因是保障性因素，公众用户归因是驱动性因素，其他归因是制约性因素。在此基础上，提出高校图书馆深度参与公共文化服务体系策略。  相似文献   

科学数据共享研究现状与展望   总被引：2，自引：0，他引：2  

毕达天  曹冉  杜小民 《图书情报工作》2019,63(24):69-77

[目的/意义] 分析科学数据共享的研究现状及其发展趋势，为促进国内相关理论研究与实践进展提供参考。[方法/过程] 通过对国内外文献进行梳理和归纳，提炼出与科学数据共享研究相关的三大类主题：科学数据共享发展需求、科学数据管理共享模式与机制和科学数据服务共享度与服务效果，并构建科学数据共享管理分析框架，该框架体现上述三类主题之间的因果关联，强调科学数据共享管理与服务的合理面、重要度、关键性。[结果/结论] 国内外现有研究尚存不足，未来研究在加强实证研究、着眼管理机制完善的同时，还需注重共享服务模式的创新。  相似文献   

Wearable skin-like optoelectronic systems with suppression of motion artifacts for cuff-less continuous blood pressure monitor     

Haicheng Li  Yinji Ma  Ziwei Liang  Zhouheng Wang  Yu Cao  Yuan Xu  Hua Zhou  Bingwei Lu  Ying Chen  Zhiyuan Han  Shisheng Cai  Xue Feng 《国家科学评论(英文版)》2020,7(5):849

According to the statistics of the World Health Organization, an estimated 17.9 million people die from cardiovascular diseases each year, representing 31% of all global deaths. Continuous non-invasive arterial pressure (CNAP) is essential for the management of cardiovascular diseases. However, it is difficult to achieve long-term CNAP monitoring with the daily use of current devices due to irritation of the skin as well as the lack of motion artifacts suppression. Here, we report a high-performance skin-like optoelectronic system integrated with ultra-thin flexible circuits to monitor CNAP. We introduce a theoretical model via the virtual work principle for predicting the precise blood pressure and suppressing motion artifacts, and propose optical difference in the frequency domain for stable optical measurements in terms of skin-like devices. We compare the results with the blood pressure acquired by invasive (intra-arterial) blood pressure monitoring for >1500 min in total on 44 subjects in an intensive care unit. The maximum absolute errors of diastolic and systolic blood pressure were ±7/±10 mm Hg, respectively, in immobilized, and ±10/±14 mm Hg, respectively, in walking scenarios. These strategies provide advanced blood pressure monitoring techniques, which would directly address an unmet clinical need or daily use for a highly vulnerable population.  相似文献   

公共图书馆茶文化阅读推广探究——以济南泉茶文化推广为例     

吴伟  张咏梅  曹艺 《山东图书馆季刊》2020,(2):71-75,85

茶文化作为中华优秀传统文化的代表之一,在新时代的大潮下应不断传承发扬。公共图书馆作为文献信息的传播枢纽,作为文化传承、传播和创新的重要基地,理应在茶文化传播工作中扮演重要角色。本文以实践工作为例,根据泉茶文化特点,通过开展读者调查,打造了茶文献特色专架,开展了沙龙、讲座、展演等活动,构建了包括开放性、综合性、体验性和生活化特点的“OCEL”公共图书馆特色茶文化阅读推广模式,助力茶文化阅读推广。  相似文献   

Ancient Mural Classification Method Based on Improved AlexNet Network     

Jianfang Cao  Hongyan Cui  Qi Zhang  Zibang Zhang 《文物保护研究》2020,65(7):411-423

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   

中外情报学论文创新性特征研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

曹树金  闫欣阳  张倩  卓伊玲 《图书情报工作》2020,64(1):80-92

[目的/意义] 综合运用定性与定量相结合的方法对近年中外情报学论文的创新性进行分析和对比，揭示情报学领域研究的创新性特征，发现领域学术论文中创新句内部的知识关系，进行更细粒度的论文创新性分析，为研究领域创新点深层次利用提供条件，同时丰富科技论文创新性监测的途径，促进科学研究创新。[方法/过程] 从句子级创新性识别出发，选取中英文各两种情报学期刊作为样本，采用信息抽取和机器学习的方法，将创新句的抽取从现有的摘要扩展到全文，充分利用句子结构和句法特征识别领域创新内容，探讨近年中外情报学论文在创新对象、主题、类别等方面的特征，并做对比分析，最后通过对自动分类的论文集合进行定性的内容分析，总结归纳出中外情报学论文创新的表达范式。[结果/结论] 从创新的表达来看，中外情报学论文创新句的分布情况基本一致，英文期刊论文创新的表达更丰富。从创新性特征来看，英文情报学期刊论文创新主题较集中，而中文主题多样和分散；具体方法的创新是近年情报学领域的创新热点，而在研究方法上创新不足；中英文情报学期刊论文的创新性特点都反映了应用研究、实证研究的成果较多，而理论创新推动缓慢的趋势。  相似文献