大学生研究性学习中的信息资源保障

回顾了研究性学习的发展历史，介绍了研究性学习的含义及特点，重点论述了在大学生研究性学习中信息资源所起的重要作用。     

图书馆开展信息增值服务的思考

介绍了图书馆文献信息具有的增值性和社会对图书馆开展信息增值服务的需求，探讨了图书馆开展信息增值服务的策略和如何做好网络环境下的信息增值服务。     

信息机构的实践社区构建

在知识密集型行业的信息机构中存在着不必要的信息障碍,严重阻碍了信息机构自身生产力的发展和改革创新.实践社区作为一种共享和组织知识的机制,对于信息机构的改革和发展非常重要.通过对企业中建立实践社区的案例分析,提出了建设信息机构实践社区的相应建议.     

基于道路繁忙程度下的城市交通路径选择算法

针对城市公交自助查询问题,提出了一种基于交通繁忙程度下的公交选择算法。首先构建基于繁忙程度权重的公交网络权值矩阵。然后针对四种不同的公交地铁混合线路对权值矩阵进行修正。最后在此基础上建立三种实用的双目标动态模型:最少换乘下的最短时间、一定换乘忍耐下的最短时间、一定换乘忍耐下的最少花费。实验表明,该模型是解决基于整个交通网络系统不同交通繁忙程度下,用户出行选择的个体最优选择的有效途径。     

基于改进期望最大化算法的分布式视频编码

目前,分布式视频编码(DVC)由于具有低复杂编码特性而成为视频编码领域的研究热点。DVC中,边信息性能对系统性能影响很大,一般而言,边信息性能越好,则整个系统压缩性能越好。本文研究了一种基于贝叶斯准则的期望最大化(Expectation Maximization,EM)边信息产生方法,并从运动搜索模板和初始概率模型两方面对EM算法提出了改进。实验表明,在几乎相同的率失真性能下,两种改进算法的学习时间分别缩短了30%和16%。     

论中国平面媒体NBA报道新闻源的解决

NBA新闻在我国已成为各大体育媒体报道的热点和重点.但NBA赛事发生地远在美国及球队所在地域的分散性等特点,客观上给我国媒体报道造成新闻源匮乏的难题.有鉴于此,本文重点探讨有效解决我国平面媒体NBA报道新闻源的方法和途径,以期为中国平面体育媒体新闻报道的发展提供理论借鉴和实践指导.     

混合范数下的Hermit型多元样本定理和各向异性函数类由Hermite型信息的逼近

给出了混合范数下的Hermite型多元样本定理,即对于函数f∈E2ν,p(Rd),1p∞,Hermite型样本定理仍成立,并讨论了各向异性Besov类SrpθB(Rd),p=(p1,…,pd)和Besov-Wiener类SrpqθB(Rd)由Hermite型信息样本的最优恢复问题,得到了相应误差的弱渐进估计.     

分类算法在范例推理中的研究与应用

将范例推理中的范例初步匹配看作文本分类的特殊情形,提出基于类别中心向量的分类算法。通过确定待处理案例的归属类别,缩小范例检索范围,减少在范例精确匹配阶段的计算量,提高案例初步匹配的准确性。在此基础上,将上述算法应用在对交通事故案例的处理与交通信息预警系统中。实验与使用表明,该算法能较为准确地判断事故类型并给出相应的预警信息。     

元数据发展趋势研究

以CNKI电子技术及信息技术数据库所收录的（2001-2009）1516篇文章为研究对象,以探讨量性与质性的内容分析,探究元数据（Metadata）在图书情报学科的研究发展。     

我国个人信息保护基础法律问题探究

个人信息是信息时代中的一种重要社会资源。个人信息保护法律体系的建立能够保障人权,带来相应经济价值。在个人信息保护问题中,采用隐私权保护还是确立新的信息权保护仍存在争议。而我国个人信息法律保护问题的解决应利用不同的法律手段,形成相应的法律保护体系,而不仅仅是某一个部门法的问题。