一种提取标题内容作为文件名的方法

目前使用的各种文档中基于Office、Wps及文本格式的文件居多，提取其文件的标题内容作文件名能起到“见名生义”的作用。文中利用VB打开文件进行读取操作，提炼出标题内容并用函数过滤，使之成为合法的文件名，实行了对不规则文件的重命名。     

论图书馆泛在服务模式-5个性化服务模式的融合

通过介绍图书馆泛在服务模式和个性化服务模式的概念、特征、服务方式及服务内容等,指出二者具有相同的服务理念、服务对象和服务原则,认为图书馆泛在服务模式与个性化服务模式的融合可以提高信息推送的动态性和时效性,拓展服务方式和服务内容,促进图书馆员的发展以提高服务质量,二者是可以互补依存的。     

语文学习内容与方法探究

学习语文在当今信息时代有着重要的意义,语文是学习和工作的基础工具。本文先肯定语文在各学科中的重要位置,然后论述语文学习内容及其学习的方法。     

高等职业教育中个性化教学与个性化学习

当代高等职业教育的发展是我国教育在全球化经济政治文化等方面发生巨变的客观要求。为了更好地应对高等职业教育的要求,应对“双师型”教师的资格要求,高职教师要在不断提高自身专业素质的同时不断开发自身的教学潜能,从而在教学实践中形成个性化的教学方式,进一步帮助学生养成个性化学的学习习惯,为培养符合高职教育培养目标的“具有一定理论知识和较强实践能力的技术应用型人才”做出应有的贡献。     

基于知识点对象的个性化学习系统实施

提出了一套个性化学习系统实施方案.该方案以知识点对象为核心组织学习资源,通过数据挖掘等方法获取学习者在学习进度和学习风格两方面模型,并采用“学习内容提取算法”获取适合学习者知识水平的学习内容,再通过XSL技术,根据不同的学习风格模型,对相同的知识点对象进行不同表现和封装.     

基于建构主义的网络辅助教学个性化自主学习内容组织研究

从知识建构主义理论、教学内容知识理论、学生学习心理等角度对如何组织适合文献检索课个性化自主学习的网络辅助教学内容进行了探讨．     

泛在知识环境下的图书馆泛在服务的实现模式构建

在分析泛在知识环境下特征的基础上,就如何实现图书馆泛在服务构建了实现模型,探索泛在图书馆、手机图书馆、电视图书馆、知识社区、嵌入环境服务等具体实现方式。     

泛在学习内涵分析

泛在学习是一种＂无所不在＂的学习理念,一切支持＂无所不在的学习＂的外部环境——自然的、物理的、信息的、社会的是泛在学习发生与实施的环境基础。泛在计算与学习从本质上来讲没有衍生关系,而是新技术与应用领域的关系。理清泛在学习的定义及内涵,可为推进泛在学习的研究和实践进程提供参考。     

在个性化学习系统中艾宾浩斯遗忘曲线的应用

不同学习者对自己的学习情况有不同的期望。根据每个用户的学习期望以及该用户对知识点的掌握的情况给出相应的学习提示,是一个好的个性化学习系统的基本功能要求。在系统中,用户的学习期望是用户预设的。因此系统准确的评测用户对知识的掌握情况是实现功能的关键。由于人会随着时间对知识自然遗忘,因此系统对知识掌握情况评测并不能一次完成,这是一个动态的过程。艾宾浩斯遗忘曲线的数学模型和模糊数学评价方法给了我们新思路。     

泛在学习网络环境中的技术支持

泛在学习作为一种新型的学习模式,具有永久性、易获取性、即时性、交互性等特点,它是未来学习的一种方向。泛在学习网络环境为泛在学习的发生创设了条件,因此构建泛在学习网络环境尤为重要。本文从技术的角度出发,从三个方面论述了泛在学习网络环境中的技术支持。     

喜树碱提取方法研究

喜树碱是我国特有植物喜树中所含的具有显著抗癌活性的重要次生代谢产物.采用索氏回流提取、超声提取、碱法提取对喜树叶中喜树碱(CPT)进行研究,结果表明:提取喜树碱的最佳方法为,用95%的乙醇索氏回流提取6 h,样品不做任何处理.     

基于内容的个性化新闻推荐

不同的用户有不同的兴趣指向,个性化推荐的核心在于如何提高推荐命中率.以新闻文档内容特征为基础,用ICTCLAS完成分词和频数统计,建立基于内容的新闻文档模型和动态的用户兴趣模型,实现新闻文档的比较、分类和个性化推荐,并用SSHA框架技术对系统进行设计.     

基于移动Agent的个性化学习系统

针对学生学习过程中个体的差异，着重探讨了智能代理技术和基于案例推理在个性化学习中的应用，给出一个基于移动智能代理的网络化学习环境，讨论了该学习环境的体系结构、工作过程、推理机制、主要功能及其实现机制，最后利用Aglet移动Agent平台对系统进行了实现．     

基于知识状态的个性化学习资源推荐方法

针对现有的个性化学习资源推荐方法存在不能够从学习者的学习缺陷出发推荐学习资源的不足,提出一种基于知识状态的个性化学习资源推荐方法,它首先根据知识点之间的关联关系构建知识图谱,然后根据学习者知识状态进行推导生成待学习知识点向量,最后设计相似性迭代算法从学习资源库中匹配最适合学习者的学习资源.通过实验证明,该方法具有不错的推荐效果和性能.     

基于Web挖掘的个性化远程学习模型

传统的远程学习系统的主要不足是不能根据受教育对象个性特征的差异为用户提供个性化的远程学习环境。在此介绍的个性化远程智能学习模型，利用Web数据挖掘技术，通过对学习行为的跟踪，采集用户数据并对其进行分析，根据推理机制为用户提供个性化远程学习环境，充分满足用户个性需求。     

淫羊藿苷的提取分离与含量测定的研究

用超声醇提法、超声水提法、乙醇回流法从淫羊藿中提取苷类化合物，并进行初步分离，测其含量，结果表明：超声醇提法所得产品中淫羊藿苷含量最高，为72．2％；乙醇回流法次之，为64．3％；超声水提法最低，为62．8％。在该实验中，最佳提取方案是在40℃条件下，70％乙醇超声提取2次，每次30min，溶剂用量依次为药品用量的13倍、8倍。     

仙人掌中皂甙化合物的提取与含量的测定

采用有机溶剂法从仙人掌中提取皂甙化合物，用硅胶柱层析与SephadexG-75柱分别进行分离纯化，得到纯品，并建立了仙人掌总皂甙的测定方法，以浓硫酸氧化仙人掌皂甙化合物，采用紫外光分光光度法，在最大吸收波长276nm处找出最佳的显色条件为：浓硫酸用量为2．0mL，反应温度60℃，反应时间80min，相关系数r=0.9898，变异系数RSD=1．16％，样品平均回收率为100．2％,结果表明：该法操作简便可靠。     

基于移动Agent的个性化学习系统

针对学生学习过程中个体的差异,着重探讨了智能代理技术和基于案例推理在个性化学习中的应用,给出一个基于移动智能代理的网络化学习环境,讨论了该学习环境的体系结构、工作过程、推理机制、主要功能及其实现机制,最后利用Aglet移动Agent平台对系统进行了实现.