社区发展与古村镇民居旅游开发

旅游发展与社区发展关系十分密切,古村镇民居旅游必须融入社区发展,通过社区发展途径,充分发挥古村镇民居社区优势,方能实现居民社区经济、社会、环境效益的整体可持续发展.     

高校图书馆为地方经济社会发展服务探析

分析了高校图书馆为地方经济社会发展提供服务的必要性,结合高校图书馆的特点和优势,提出建设社区图书馆等服务地方经济社会发展的模式,探讨了高校图书馆服务地方发展需要注意的问题。     

浅谈社区图书馆利用率的提高

分析了社区图书馆利用率低的原因,并就对如何提高社区图书馆的利用率进行了探讨。     

知识边界问题研究

随着知识的增长和专业化,知识管理变得越发复杂。知识管理面临的挑战不仅是使知识在整个组织内存储和传播,而是需要整合来自拥有不同专业语言、传统及目标的组织的专业知识。研究了具有多元专业知识的组织如何分析和管理复杂知识的问题,提出了3种办法,即句法方法、语义方法、务实办法来指导解决该问题。     

菲厌氧降解对细菌和古细菌群落的影响

利用TRFLP技术研究了受垃圾渗滤液污染的地下沉积物中细菌和古细菌群落在菲厌氧降解前后的变化。结果表明：细菌群落在生物降解过程中变化很大,物种丰度及Shannon-Weiner指数分别由15和2.39增加到23和2.88;古细菌群落在生物降解过程中变化较小,物种丰度及Shannon-Weiner指数变化不大。     

论泰国华人社会中的妈祖信仰

泰国的华人普遍崇信天后妈祖，尤其是福建人、潮州人和海南人，妈祖庙宇散布泰国各府县，妈祖信仰在泰国华人社会中具有相当的影响力，对泰国华人牡会发展、华人成功融入泰国社会、泰国华人海洋经营以及中泰文化交流融合等方面都起着重要的促进作用。     

喀斯特农村社区可持续发展能力对比研究—以贵州清镇市王家寨与羊昌洞为例

运用近年来较常用的生态足迹方法，对贵州清镇市王家寨、羊昌洞两个生态环境背景相似的喀斯特峰丛洼地农村社区进行可持续能力评价评价及对比分析。结果表明：王家寨生态赤字2.706hm^2／人，社区生态环境处于极高的承载负荷下，传统种植业养畜、草地超载养畜、沼气池不足是造成社区生态赤字的主要原因。羊昌洞生态环境基本处于可持续发展状态，盈余为0.401hm^2／人，生态畜牧业的发展有效提高了社区可持续发展能力。因此，在喀斯特峰丛洼地社区，发展生态农业是实现可持续发展的重要途径。     

明晰与模糊的边界：社区自治问题探讨

公共经济学与社会学组织分析学派对边界问题的讨论分别代表了社区自治边界划分的两类观点,一类观点有明确的界限以及划分依据，一类观点没有明确的界限，但是这两类观点表述的状况在我国社区建设中却同时存在，我们分别称之为社区自治边界的分异与融合现象。这两种现象从表面上看差异较大，但实际上都在反映交换行为中等价交换物的购买力状况，社区自治边界的厘定直接与社区各类主体之间所拥有资源的购买力相关。     

内蒙古通辽市砂质土壤中微生物群落结构及其与环境因子的关系

在内蒙古通辽市采集6个土壤样品,研究该地区砂质土壤中微生物群落结构及其与环境因子的关系。应用Illumina Mi Seq高通量测序技术发现,相对丰度大于1%的细菌门有放线菌门、变形菌门、厚壁菌门、芽单胞菌门、绿弯菌门、酸杆菌门、拟杆菌门,相对丰度大于5%的真菌门有子囊菌门、担子菌门。典范对应分析显示影响细菌群落结构的环境因素主要有硝态氮、溶解性有机碳、铵态氮、总氮和含砂量,影响真菌群落结构的环境因素主要有溶解性有机碳、硝态氮、p H、总氮和含砂量。方差分解分析表明硝态氮、溶解性有机碳和铵态氮分别解释了20.73%、16.51%和15.59%的细菌群落结构的差异;溶解性有机碳、硝态氮和p H分别解释了22.29%、22.05%和17.76%的真菌群落结构的差异。研究为探索砂质土壤中微生物群落结构及其与环境因子的关系提供了理论依据。     

基于多属性融合策略的复杂网络社团划分算法

为解决目前社团划分算法依赖于单一度量方法,划分结果不够准确,无法适应不同类型的网络划分需求的问题,通过一种多属性融合策略方法研究社团划分。该算法首先基于节点连接,综合度量了多个影响社团划分的属性,并引入模块度概念确定各属性融合的权重,为划分增加了客观的参考信息,从而提高划分准确率;其次,针对传统划分方法迭代次数过多、效率低的问题,利用人工免疫网络内在的全局并行搜索能力实现对社团核心节点的快速寻优,并提出动态算子、免疫检测因子和反向学习机制对人工免疫网络的收敛速度和局部最优问题加以改进,从而提高寻优效率,缩短算法执行时间。最后,在三个经典真实数据集(Zachary、Dolphin、College Football)上进行实验,并将结果与经典算法对比。结果表明,该算法能适应不同的网络,且在较短的执行时间里实现更加精确的划分。可见,相比传统算法,本文算法具有更高的划分效率。