介绍近两年来兴起并在图书馆业界得到迅速和广泛应用的发现服务(Discovery Serv-ice)的缘起、发展、理念、特点、技术框架和设计思路等,并着重以北京大学图书馆"发现界面与资源整合(Interface and Integration,简称II)"项目...介绍近两年来兴起并在图书馆业界得到迅速和广泛应用的发现服务(Discovery Serv-ice)的缘起、发展、理念、特点、技术框架和设计思路等,并着重以北京大学图书馆"发现界面与资源整合(Interface and Integration,简称II)"项目的实施经验为依据,总结归纳在进行发现服务的评估和选型中需要着重关注的几个要点:系统架构和功能、元数据规模与质量、商业电子资源、本地馆藏与数字特藏以及中文化与本地支持等,以期为国内图书馆界在筹划发现服务时对相关系统和服务进行调研、选型与实施提供参考。展开更多
发现服务(discovery service,DS)通过提供一种查询服务,为用户提供物品射频识别(radio frequency identification,RFID)标志与供应链中存储该物品信息的多个信息服务器地址之间的映射服务,以帮助用户获取物品在整个供应链中的信息。但是...发现服务(discovery service,DS)通过提供一种查询服务,为用户提供物品射频识别(radio frequency identification,RFID)标志与供应链中存储该物品信息的多个信息服务器地址之间的映射服务,以帮助用户获取物品在整个供应链中的信息。但是,当前已有的DS设计方案不能满足兼容不同的RFID编码标准、高效的系统性能和强大的抵御拒绝服务(denial of service,Do S)攻击能力等需求。因此,针对已有DS研究的不足,基于结构化对等(peer-to-peer,P2P)网络和PCache主动缓存算法提出一种称为PCache DS的DS设计方案。仿真实验的结果表明,与已有的DS研究相比,PCache DS不仅能够兼容不同的RFID编码标准,而且具有更低的平均查询时延、更强的系统处理性能和抵御Do S攻击能力,能够更好地满足DS的应用需求。展开更多
提出一种高层次科研人才发现服务体系架构。以发现和甄别高校高层次科研人才为目的,以北京化工大学为例,以文献计量分析为基础,以ESI及Wo S数据库为数据源,利用Web of Science分析工具,对高层次科研人才发现服务体系的构建思路和方法进...提出一种高层次科研人才发现服务体系架构。以发现和甄别高校高层次科研人才为目的,以北京化工大学为例,以文献计量分析为基础,以ESI及Wo S数据库为数据源,利用Web of Science分析工具,对高层次科研人才发现服务体系的构建思路和方法进行了探索。选取该校36位高层次科研人才样本库为参照系,通过对论文数量、总被引频次、H指数、高频次被引论文以及ESI高被引论文等进行计量分析,建立定量化测度指标,并引入专利、获奖情况、成果转化情况以及其他能够反映其学术业绩的指标对文献计量分析结果进行修正,使测度指标趋于合理化,以便决策者们能够正确地应用这些指标预测和发现高层次科研人才。展开更多
文摘介绍近两年来兴起并在图书馆业界得到迅速和广泛应用的发现服务(Discovery Serv-ice)的缘起、发展、理念、特点、技术框架和设计思路等,并着重以北京大学图书馆"发现界面与资源整合(Interface and Integration,简称II)"项目的实施经验为依据,总结归纳在进行发现服务的评估和选型中需要着重关注的几个要点:系统架构和功能、元数据规模与质量、商业电子资源、本地馆藏与数字特藏以及中文化与本地支持等,以期为国内图书馆界在筹划发现服务时对相关系统和服务进行调研、选型与实施提供参考。
文摘发现服务(discovery service,DS)通过提供一种查询服务,为用户提供物品射频识别(radio frequency identification,RFID)标志与供应链中存储该物品信息的多个信息服务器地址之间的映射服务,以帮助用户获取物品在整个供应链中的信息。但是,当前已有的DS设计方案不能满足兼容不同的RFID编码标准、高效的系统性能和强大的抵御拒绝服务(denial of service,Do S)攻击能力等需求。因此,针对已有DS研究的不足,基于结构化对等(peer-to-peer,P2P)网络和PCache主动缓存算法提出一种称为PCache DS的DS设计方案。仿真实验的结果表明,与已有的DS研究相比,PCache DS不仅能够兼容不同的RFID编码标准,而且具有更低的平均查询时延、更强的系统处理性能和抵御Do S攻击能力,能够更好地满足DS的应用需求。
文摘提出一种高层次科研人才发现服务体系架构。以发现和甄别高校高层次科研人才为目的,以北京化工大学为例,以文献计量分析为基础,以ESI及Wo S数据库为数据源,利用Web of Science分析工具,对高层次科研人才发现服务体系的构建思路和方法进行了探索。选取该校36位高层次科研人才样本库为参照系,通过对论文数量、总被引频次、H指数、高频次被引论文以及ESI高被引论文等进行计量分析,建立定量化测度指标,并引入专利、获奖情况、成果转化情况以及其他能够反映其学术业绩的指标对文献计量分析结果进行修正,使测度指标趋于合理化,以便决策者们能够正确地应用这些指标预测和发现高层次科研人才。
