科技查新质量的全程控制——以泰达图书馆为例

通过论述科技查新质量的全程控制,分析了泰达图书馆科技查新保障体系。     

医院图书馆提供课题检索服务初探

探讨了数字时代医科大学附属医院图书馆参与课题检索的必要性,阐述了课题检索的方式和手段,介绍了馆员承担课题检索服务的步骤。     

了解百度利用百度

在目前的互联网搜索服务行业中,百度是一个处于领先地位的中文搜索引擎。详细介绍了百度的检索技巧和百度的特色产品服务。     

基于开源架构的随书光盘管理及发布系统设计

对随书光盘检索及下载系统的架构、功能模块和数据库的设计以及采用的主要技术进行了说明。     

一种地理信息检索的定性模型

提出一种定性地理信息检索方法, 用于地理信息的定性表达、语义匹配、推理和结果排序, 可以避免目前定量地理信息检索中语义信息丢失问题。采用命题逻辑方法综合表达查询和文档中的主题信息和地理语义信息, 将文档与查询的相关性度量分为主题相似度和地理相似度。前者通过命题关键词间加权本体距离获得。后者可进一步分为概念相似度和位置相似度, 分别基于地理本体和空间语义度量。由于信息的表达形式为命题和信息单元, 采用证据理论和模糊逻辑对上述子相关性度量进行统一建模。所提方法可以基于语义检索网页中的定性地理信息, 并对相关文档进行排序。这种检索和排序方法符合人类空间认知, 因此可以有效提高地理信息检索的效率。     

万能检索构件

基于构件的ＭＩＳ开发是一种的方法，而构件的建造是该方法的核心，本文介绍万能检索构件，包括其组成及构件及构件运行过程控制。     

从科研立项课题看地方高校的能力与绩效

上饶师范学院的教学、科研和管理人员,在2002年至2003年期间,科研取得了明显进展.2003年的立项课题比2002年增长112.766%.该校人员能密切合作,合作研究课题占68.707%;同时注意应用量化方法,紧密结合实际.但在不同年龄、不同部门之间,课题数量差别过大.今后宜对实践研究寄予更多的关注.     

面向机构运动方案设计的CBR关键技术研究

简述了 CBR的基本原理。根据机构运动方案设计的基本原理 ,提出从功能的角度对机构运动方案进行分类 ,运用 CBR技术解决机构运动初始方案的选择问题。采用两级实例的描述模型 ,用框架作为机构运动方案实例的描述手段。比较详细的叙述了实例检索模型的建立及基于模糊优先比的相似实例检索过程。用基于框架的方案变换策略进行相似实例的改写     

应用遥感影像更新地理信息若干问题的探讨

首先，针对高空间分辨率卫星遥感影像用于地理信息更新的特点，对信息融合、变化检测、数据挖掘、影像检索等问题进行了研究。遥感影像用于地理信息更新时，一方面应对多源遥感信息进行融合，特别是发展决策层融合算法，另一方面应进行多时相遥感信息融合和变化检测。其次，针对多时相遥感信息融合，提出了一种新的多时相融合处理方法体系，并针对自动信息更新的要求，探讨了遥感数据挖掘应重点解决的问题及其在地理信息自动更新中的应用。最后，面向快速影像提取和检索的需求，研究了基于内容的遥感影像检索技术，并重点分析了检索中能够应用的影像特征。     

ISTC： A New Method for Clustering Search Results

A new common phrase scoring method is proposed according to term frequency-inverse document frequency （TFIDF） and independence of the phrase. Combining the two properties can help identify more reasonable common phrases, which improve the accuracy of clustering. Also, the equation to measure the in-dependence of a phrase is proposed in this paper. The new algorithm which improves suffix tree clustering algorithm （STC） is named as improved suffix tree clustering （ISTC）. To validate the proposed algorithm, a prototype system is implemented and used to cluster several groups of web search results obtained from Google search engine. Experimental results show that the improved algorithm offers higher accuracy than traditional suffix tree clustering.