摘要：随着数字阅读的迅速发展,数字资源逐渐成为广大用户获取知识的重要来源。在数字读物选择过程中,认知资源的有限分配导致用户不可能全面感知数字资源,只能通过部分关键感知点来判断数字资源与个人需求是否匹配。本研究以数字学术期刊论文为例进行实验分析,结果显示:大学生在数字论文选择过程中存在选择性注意现象,会选择论文中的标题、摘要、研究设计、结论、期刊名称、关键词、目录、图表等重要内容进行感知,性别、学科专业背景等个人特质因素、当前阅读需求等会对大学生数字学术期刊论文选择的关键感知点产生影响。图书馆等数字阅读服务机构应基于用户的阅读感知行为特征开展数字阅读服务与推广,帮助用户识别、评价、选择数字读物,提高数字资源的利用率。

摘要：通过对建国前湖南省少数民族地区丰富的方志文献的分析,系统梳理此时期湖南省少数民族古旧方志的发展概况,抓住其“民族性”的鲜明特征,揭示出其独有的编纂特点,展示其百科全书式的民族概况、复杂详实的民族关系史和丰富的艺文宝库等内容价值,为今天加强少数民族文化保护、弘扬少数民族文化艺术提供原始素材。

摘要：融合研究在解决国家重大科学问题和挑战方面具有重要意义。美国国家科学基金会(National Science Foundation of United States,NSF)培育融合研究体现出协同创新、加速成果转化应用的理念,对进一步深化我国科技体制机制改革、加快实施创新驱动发展战略、完善科学基金管理具有重要借鉴意义。本文首先介绍了会聚技术概念的提出和融合研究概念的发展;其次,从融合研究的推进、发展和成果转化三个方面分析了NSF融合研究的资助机制;最后,从优化融合计划项目的系统设计和分层部署,完善融合项目的评审标准和专家队伍建设,加强融合研究团队资助和下一代人才培育等角度,提出NSF融合研究的资助机制对我国科学基金管理的启示。

摘要：本文分析了“政-产-研”三螺旋模型的局限性和第四螺旋现有研究的不足之处,提出了以科技服务机构为第四螺旋,构建“政-产-研-服”四螺旋模型的观点。本文基于互信息和三螺旋算法设计了四螺旋创新协同度计量指标Tgias,并采用各主体科技论文产出数据作为其创新产出表征,利用Tgias指标量化测度了四螺旋各主体间的创新协同程度。量化分析结果表明,科技服务机构加入螺旋结构后,全方位提升了政-产、政-研、产-研、政-产-研既有的协同度,反映出科技服务机构作为第四螺旋对原有三螺旋体系创新发展的催化和促进作用。对四螺旋模型的研究和应用,有利于提高科技情报、技术转移等方面工作的协同创新效率。

摘要：[目的/意义]文章从科技文献检索应用的背景出发,提出了目前检索系统未能满足广大科研工作者的语义检索需求,为了解决这一问题,提出了多维语义索引的新思路。[方法/过程]首先在总结归纳国内外相关研究中主要的语义索引构建方法的基础上得出了要采用的构建方法,然后详细介绍了多维语义索引的设计思路和整体框架,最后以面向物理领域科技文献为例,介绍了其具体实现流程。[结果/结论]从如何针对科技文献内部细粒度知识及其之间的关联关系揭示的角度验证了多维语义索引在语义检索实际应用中的良好效果。

摘要：[目的/意义]如何利用科技文献中的知识对深度学习算法模型进行训练改进,以获取知识、发现知识是情报研究的重要课题。为充分挖掘和利用科技文献中的知识,本文提出构建基于科技文献知识的人工智能引擎的目标。[方法/过程]本文以文献情报工作为出发点,立足科技文献是人类知识的最重要载体,探究人工智能取得飞速突破的本质所在,创新性提出了文献情报领域从“科技文献库”转变为“科技知识引擎”的建设思路。[结果/结论]本文论述了中国科学院文献情报中心在构建基于科技文献知识的人工智能(AI)引擎的建设实践,探讨了利用深度学习技术挖掘知识以服务情报研究的方法,以期为学界提供参考。

摘要：[目的/意义]面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求,建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化,同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理,丰富服务模式,提升服务需求响应速度。[方法/过程]在调研已有相关研究与实践分析基础上,提出平台设计思路、建设框架,对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论]专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据,打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法,实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理,实现数据共享和重复利用。

摘要：突发公共卫生事件下,图书馆开展了多项资源应急保障服务,为评估此类服务对用户产生的效益,本研究根据图书馆调研结果,选择图书馆成效评估为理论基础,提出“资源应急保障成效评估”概念并进行内涵辨析。在此基础上,通过用户问卷调查,设计了一套具备灵活性和可操作性的图书馆资源应急保障成效评估框架,为图书馆开展相关评估工作提供参考。

摘要：总结具有代表性科技强国建立、健全和完善国家创新体系的实践经验,可为我国在“十四五”时期构建适应“双循环”经济发展新格局和国防现代化建设需求的国家创新体系提供参考。本文首先回顾和对比分析了国内外不同学者对国家创新体系的认识和概念界定;其次,以第二次世界大战为时间起点,研究了法国国家创新体系的演化历程。研究发现,法国国家创新体系建设历经四个前后可能略有交错的阶段:1939—1957年,大力发展科学研究事业;1958—1989年,加速构建科技计划、评价、咨询和成果转化体系;1990—2014年,推进国家科技体制改革;2015年至今,多路并进捍卫世界科技强国地位。最后,基于法国国家创新体系的演化特点与实践经验,并结合我国国情与创新体系建设现状,提出四条启示建议:探索并推行分类评价机制和差异化指标体系;构建以需求为导向的科技成果转化多维度保障机制;优化完善研发经费投入与分配机制;加快新型科研组织模式规模化发展的顶层设计。

摘要：【目的】在标注语料匮乏的情况下,利用主动学习策略,探索科技文献信息抽取的有效解决方案。【方法】设计一种融合主动学习的神经网络模型架构,将三种代表性的主动学习策略(MARGIN,NSE,MNLP)和新提出的LWP策略与神经网络信息抽取模型(CNN-BiLSTM-CRF)结合,研究适用于标注语料匮乏的任务驱动型信息抽取方法。【结果】在主动学习引导下,仅选择性标注10%~30%数据,即可达到神经网络模型训练100%标注数据的效果,可大大降低标注语料库构建过程中的人力成本。【局限】人工智能领域科技文献数据集规模小、噪声多,信息抽取模型的精确率低。【结论】主动学习策略指导下的神经网络模型,大幅缩减了所需标注语料库的规模。对比4种主动学习策略发现:MNLP策略显著优于其他策略;MARGIN策略在初始迭代阶段表现优异且能辨别出低价值的实例;基于句长规范化的MNLP策略能促进模型的稳定性;LWP适用于语义标签占比大的数据集。