輕資產(chǎn)創(chuàng)業(yè),是一種智慧的選擇
琛鑫輕創(chuàng)營(yíng):創(chuàng)業(yè)者的流量變現(xiàn)利器
輕資產(chǎn)創(chuàng)業(yè)用智慧開(kāi)啟無(wú)限可能
影響力的藝術(shù)和科技融合項(xiàng)目
智能化帶狀防滑鏈作為行業(yè)創(chuàng)新的前沿
智能化帶狀防滑鏈作為行業(yè)創(chuàng)新的前沿
未來(lái)藝術(shù)品變現(xiàn)的八種方式
數(shù)字藝術(shù)的發(fā)展也面臨著一些問(wèn)題和挑戰(zhàn)
未來(lái)線上線下融合是基本態(tài)勢(shì)
“實(shí)操訓(xùn)練”策略來(lái)應(yīng)對(duì)未來(lái)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)
代理服務(wù)器是**基本也是目前應(yīng)用*****的解決受IP地址限制的用戶訪問(wèn)數(shù)字資源的技術(shù)手段。國(guó)內(nèi)外有很多高校提供該項(xiàng)服務(wù)。經(jīng)調(diào)查?中國(guó)大陸及中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)高校使用代理服務(wù)器比較普遍?而歐美高校則主要采用其他改進(jìn)的方式?代理服務(wù)器作為補(bǔ)充手段仍然保留。如根據(jù)葉新明的研究?在他所調(diào)查的52所美國(guó)高校中?約有63%的學(xué)校使用各種不同的代理服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)校外訪問(wèn)學(xué)校圖書(shū)館數(shù)字資源。而根據(jù)張濤和左皓劼的研究?在他們所調(diào)查的39所“985工程”院校中?復(fù)旦大學(xué)、北京大學(xué)、上海交通大學(xué)、大連理工大學(xué)、武漢大學(xué)和西北農(nóng)林大學(xué)等6所高校分別使用了不同的代理服務(wù)方式?占15所實(shí)現(xiàn)校外訪問(wèn)圖書(shū)館數(shù)字資源的高校的40%?可知這種代理服務(wù)器方式在我國(guó)還相當(dāng)普遍。閱讀行為感知可以幫助我們更好地了解讀者的閱讀習(xí)慣和需求。怎樣閱讀行為感知質(zhì)量
大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)字圖書(shū)館技術(shù)要不斷更新和完善,隨著數(shù)字圖書(shū)館處理數(shù)據(jù)的廣域不斷擴(kuò)大,如何將大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)運(yùn)用到數(shù)字圖書(shū)館領(lǐng)域中,是人們比較關(guān)心的問(wèn)題。語(yǔ)義技術(shù)可以使大量復(fù)雜數(shù)據(jù)建立有機(jī)聯(lián)系,大數(shù)據(jù)環(huán)境需要語(yǔ)義技術(shù)的支持,同時(shí)通過(guò)運(yùn)用語(yǔ)義分析技術(shù)和人工智能技術(shù),可以將詞典中的語(yǔ)義自動(dòng)融入數(shù)字文獻(xiàn)相關(guān)信息中。語(yǔ)義技術(shù)使文獻(xiàn)或信息內(nèi)部知識(shí)點(diǎn)間語(yǔ)義建立了關(guān)系,用戶可以通過(guò)某**索借助語(yǔ)義關(guān)系獲得有用知識(shí),給用戶帶來(lái)便捷的獲取知識(shí)的途徑。除此之外,數(shù)據(jù)聚類(lèi)技術(shù)也是信息高效利用的有效手段之一。福建圖書(shū)館閱讀行為感知觀點(diǎn)或思想來(lái)源不明也與我們學(xué)者對(duì)引證規(guī)范的輕視有關(guān)。
按照媒介延伸的主要感官類(lèi)別可以把媒介分成視覺(jué)空間型和聲覺(jué)空間型媒介,在感官類(lèi)型維度劃分基礎(chǔ)上加入數(shù)字閱讀類(lèi)應(yīng)用的內(nèi)容特性這一維度,能夠概括現(xiàn)有的數(shù)字閱讀媒介類(lèi)型。姜洪偉提出根據(jù)數(shù)字閱讀內(nèi)容主要特征劃分為信息性讀物和知識(shí)性讀物,謝新洲、石林在《數(shù)字閱讀構(gòu)筑內(nèi)容生態(tài)內(nèi)核》一文對(duì)胡曉東的訪談中其將數(shù)字閱讀行業(yè)劃分為資訊、故事、知識(shí)三個(gè)分支。本文為了讓數(shù)字閱讀內(nèi)容特性劃分普適性更強(qiáng),分為即時(shí)實(shí)用性刺激性內(nèi)容和經(jīng)典抽象性邏輯性內(nèi)容,得到數(shù)字閱讀類(lèi)應(yīng)用的媒介基本類(lèi)型,根據(jù)感官類(lèi)型和內(nèi)容特性兩個(gè)維度劃分?jǐn)?shù)字閱讀類(lèi)應(yīng)用可以分成四個(gè)典型類(lèi)型,按照該分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)劃分?jǐn)?shù)字閱讀類(lèi)應(yīng)用基本可以囊括現(xiàn)有市場(chǎng)相關(guān)產(chǎn)品,較為完整且凸顯產(chǎn)品特點(diǎn)。具體數(shù)字閱讀類(lèi)應(yīng)用的典型類(lèi)型中其用戶參與行為的表現(xiàn)有所側(cè)重,那么以參與行為為導(dǎo)向進(jìn)行設(shè)計(jì)來(lái)優(yōu)化具體應(yīng)用某一環(huán)節(jié)的閱讀體驗(yàn)更具實(shí)踐價(jià)值。
用戶參與行為的具體分析可從三方面進(jìn)行:***,行為構(gòu)成。數(shù) 字閱讀類(lèi)應(yīng)用主要的參與行為除了瀏覽、互動(dòng)和創(chuàng)造行為,還包括 標(biāo)記、批注和收藏等閱讀過(guò)程中會(huì)發(fā)生的行為。另外,不同數(shù)字閱 讀類(lèi)應(yīng)用其用戶參與行為偏好有所側(cè)重。例如, 在具備聲覺(jué)空間型 和經(jīng)典抽象性媒介特性的喜馬拉雅聽(tīng)書(shū)應(yīng)用上,用戶偏重閱聽(tīng),從 而其中的參與行為會(huì)有所不同。根 據(jù)感官類(lèi) 型和內(nèi)容 特 性的媒介 劃分可以明確用戶參與行為的一般構(gòu)成,以及在某一媒介類(lèi)型的參 與行為側(cè)重, 然后根據(jù)用戶研究方法進(jìn)行定性分析,總結(jié)參與行為 構(gòu)成的一般規(guī)律。第二,行為類(lèi)型。用戶參與行為分 成圍觀式參與、話語(yǔ)式參與和行動(dòng)式參與三種參與類(lèi)型,對(duì)數(shù)字閱 讀類(lèi)應(yīng)用的使用過(guò)程中用戶所產(chǎn)生的參與行為包括瀏覽、搜尋、標(biāo) 注、評(píng)論、收藏、分享等,根據(jù)參與程度將參與行為類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi), 建立參與行為構(gòu)成的影響要素與參與程度、閱讀體驗(yàn)之間的內(nèi)在關(guān) 聯(lián)。閱讀行為感知可以幫助我們?cè)u(píng)估不同媒介對(duì)于讀者注意力和認(rèn)知的影響。
正因?yàn)閿?shù)字閱讀相較于紙質(zhì)閱讀具有諸多的優(yōu)勢(shì),因而迅速地俘獲了大學(xué)生的芳心,受到了大學(xué)生的青睞,并逐步成為他們的主要閱讀方式。但是,數(shù)字閱讀也同樣具有一些不可避免的弊端,比如:限于設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)及電路等的制約,當(dāng)上述設(shè)備產(chǎn)生故障時(shí)閱讀將不得不中斷或停止;對(duì)人眼睛的傷害大于紙質(zhì)閱讀;信息太多,誘惑太多,以至于難以深入閱讀等。大學(xué)生正是數(shù)字閱讀上述弊端的受害者,尤其是***一項(xiàng)。圖、文、聲三要素的新組合媒介形式以其更好的易用性、互動(dòng)性與新鮮感迅速地吸引了大學(xué)生的眼球,占據(jù)了他們閱讀方式的主體地位,閱讀的深度被信息時(shí)代閱讀的速率打敗,并逐漸以這種“淺閱讀”替代過(guò)往的紙媒“深閱讀”。雅各布·尼爾森通過(guò)研究網(wǎng)絡(luò)閱讀的特征,發(fā)現(xiàn)只有16%的網(wǎng)絡(luò)用戶是線性地、一字一句地閱讀,其他人只是在網(wǎng)頁(yè)上掃描瀏覽而已。所謂淺閱讀就是閱讀不需要思考而采取跳躍式的閱讀方法,它側(cè)重的是知識(shí)面的廣度,而忽略知識(shí)的深度。長(zhǎng)期的淺閱讀方式對(duì)于處于價(jià)值觀、世界觀、人生觀形成期的大學(xué)生將造成以下多方面的不利影響。通過(guò)分析讀者在文獻(xiàn)中的跳轉(zhuǎn)和瀏覽路徑,可以了解讀者的關(guān)注點(diǎn)、興趣點(diǎn)和閱讀偏好。網(wǎng)絡(luò)閱讀行為感知銷(xiāo)售電話
。 高校圖書(shū)館要以讀者需求為導(dǎo)向, 為大學(xué)生提供 質(zhì)量的移動(dòng)閱讀服務(wù)。怎樣閱讀行為感知質(zhì)量
信息抽取是指從多源異構(gòu)的數(shù)據(jù)源中提取出實(shí)體、屬性以及實(shí)體之間的關(guān)系,在此基礎(chǔ)上形成本體化的知識(shí)表達(dá),它是知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)的關(guān)鍵[1]。早期信息抽取主要是基于預(yù)定規(guī)則的抽取技術(shù),工作量龐大且*適用于特定的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域,后來(lái)人們開(kāi)始嘗試使用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,通過(guò)標(biāo)注部分?jǐn)?shù)據(jù)得到訓(xùn)練集,在此基礎(chǔ)上再使用均方根誤差算法(rootmeansquarederror,RMSE)或多項(xiàng)式回歸算法(polyno?mialregression,PR)等有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法識(shí)別命名實(shí)體。怎樣閱讀行為感知質(zhì)量