摘要：在质量强国战略背景下,依托标准化建设的出版业高质量发展成为关注焦点。作为我国文化产业的重要组成部分,近年来数字出版标准化建设取得一系列成就,同时也面临诸多现实问题,亟需培养一批复合型、研究型、国际型数字出版标准化人才,进一步夯实标准化建设基础,更好地服务质量强国、文化强国建设,具体从专业设置、课程与教材建设、行业对接角度探索标准化人才培养路径。

摘要：近年来,KOL(关键意见领袖)为主体的图书短视频营销正如火如荼,其中抖音号“都靓读书”是最具影响力的“书单号”之一。通过对抖音KOL图书营销发展历程和“都靓读书”抖音号运营经验的考察发现:成功的KOL图书营销,一般从展演立体人设、顺应算法规律、侧重IP软性营销、拓宽营销渠道等方面着力;图书营销KOL具有从图书营销者、知识传播者到阅读推广人的多维传播效应;有志于从事图书视频营销的出版机构,可从KOL形象塑造、图书选品和用户沟通三方面进行提升,有望在提高销售业绩的同时,为推动全民阅读、建设书香社会贡献力量。

摘要：为推动实施数字出版标准化战略,提升我国数字出版标准化水平,探讨数字出版标准治理的概念特征、治理现状和存在的问题。提出数字出版标准治理的优化路径,即健全数字出版制标机制、完善数字出版贯标机制、强化数字出版标准监督评定机制,以期为完善我国数字出版标准治理体系和推动治理能力现代化提供一些参考和建议。

摘要：论述数字出版安全治理的内涵,通过分析其元主体和多元辅助治理主体,文化安全、产业安全和技术安全三维治理客体,硬治理和软治理的治理方式以及治理目标,得出“数字出版安全治理是由治理主体采用行政、法律、经济等治理方式对行政管理相对人的内容、技术、运维行为进行调整、规制,以确保文化安全、产业安全和科技安全的协同管理与服务过程”这一结论,进而为数字赋能出版提供保障。

摘要：文章基于文化强国、出版强国的背景,分析了高质量出版人才是出版高质量发展的关键性资源和主体性力量,论述了出版人才应该拥有由政治判断力、政治领悟力和政治执行力所构成的政治素质,由精品策划能力、高水平编校能力、专业化印制能力、全媒体营销能力、国际化出版传播能力所构成的业务能力,以及由数字素养和数字技能所构成的数字能力。最后指出,高质量出版人才能力体系是以政治素质为引领,以业务能力为主体,以数字素养为关键的一整套内涵丰富、动态演变、与时俱进的能力体系。

摘要：实现多维度融合创新出版生态成为出版行业发展的时代风向,创新已然成为传统出版行业破圈生存的核心竞争力。在Web3.0时代,新型众筹平台Kickstarter坚持用户本位思维,充分发挥社交网络用户点对点的创造性价值,利用互联网新思维不断进行全方位创新,使得群体智慧能够跨越地缘边界,以趣缘构建开放式创新场域,激励社会人才集聚与价值共创。未来,出版企业可充分借鉴Kickstarter平台的经验,以创新开辟新未来,深入挖掘立体式出版创新举措,从理论创新、内容创新、制度创新、技术创新四个方面探索出版融合生态新未来。

摘要：文章阐述了协同论的内涵与原理,基于协同论对出版业高质量发展进行适应性分析;简要概括了出版业高质量发展的精品战略、数字化战略、融合发展战略以及网信战略等体系构成;在阐述出版业高质量发展战略协同现象的基础上,深入揭示了出版业高质量发展的主导支配型协同模式、内化吸收型协同模式、深度融合型协同模式。

摘要：我国适老化家具研究尚处于起步阶段,需要更多经验借鉴和发展引导。通过对国内外适老化研究这一宏观领域发展脉络的总结与分析,指导和探索我国家具适老研究的未来走向,为促进该领域发展提供思路拓展和设计策略。运用比较分析法,借助CiteSpace科学知识图谱可视化软件,从CNKI和WOS中外文数据库中,选取1999-2022年间有关适老化研究及适老家具的相关文献,从发文量、研究领域,机构网络,关键词热点聚类等方面将两者分别进行可视化分析,寻找共同及差异特点,最后就结论进行比对,得出研究领域、机构合作和热点趋势等几方面的不同。同时总结吸收适老化研究的前沿成果,与家具适老研究相结合,提出了适老化家具在设计领域、设计人群、设计策略和设计政策等四方面未来发展的趋势预测。

摘要：通过对社交媒体平台上科技期刊视频摘要的实践进行梳理,总结我国科技期刊视频摘要社交化传播现状,并提出优化策略。在微信平台搜索“视频摘要”,并按一定标准筛选,对最终查找到的30本科技期刊的相关数据进行统计和分析。结果显示,社交平台上科技期刊论文视频摘要的识别检索存在一定困难,明确标注使用“视频摘要”的较少,不同科技期刊在公众号或视频号上的视频摘要传播效果存在差异。总体而言,我国科技期刊视频摘要相关实践已取得一定成效,但也存在一定问题,需进一步规范使用与清晰标注,强化社交化、多模态化与有策略的传播,以提升传播效果,并拓展学术成果传播的多样可能。

摘要：为解决领域新闻中词汇使用频率对输入预测准确度的影响,提出一种面向领域新闻的词汇输入预测方法,结合样本修剪提升LSTM应用于领域新闻词汇预测中的准确性。利用文本的词序关系形成词汇网络,构建词汇相关度度量模型计算词汇间的相关度,依据词汇间的强弱关系进行词汇修剪。基于词序关系,采用LSTM进行训练,生成词汇输入预测序列。实验结果表明,相比传统LSTM模型,所提方法能够提升平均4.73%的准确率,验证了所提方法的可行性与有效性。