知识管理在医院图书馆人力资源管理中的应用

 

根据知识管理的概念与内涵，从以人为本的角度，探讨了医院图书馆人力资源的特点以及实

施知识管理的具体做法。

 

 

     

基于图书馆知识管理的SWOT分析及其对策

主要通过运用SWOT分析方法分析图书馆知识管理相关因素的优劣,并提出相应对策。     

高校图书馆基于IC的知识管理与虚拟学习社区融合研究

知识管理与虚拟学习具有相关性与互补性,高校图书馆信息共享空间为知识管理与虚拟学习社区的融合创造了有利条件,因此知识管理与虚拟学习社区的融合是可行的,但是面临来自于观念、技术、功能、内容、交互性等方面的障碍。图书馆应尽可能地采用现代信息技术将知识管理系统与虚拟学习社区集成在一个IC内,进而提升自身的服务水平。     

高校图书馆虚拟嵌入事实性主题的信息素养服务模式研究

随着高校图书馆用户信息需求变化趋势呈现学习时空泛在化、知识认知建构制和信息需求多样性特征,逐渐表现出与高校图书馆传统信息素养服务供给模式不匹配或错位,导致服务绩效低下。根据高校图书馆用户信息需求变化趋势特征,针对大学生日常生活和专业学习中的事实性知识获取需求,提出以用户为中心,利用虚拟嵌入平台和支架抛锚兼同级同侪互助教学策略的信息素养服务模式。     

Networking of integrated pest management: A powerful approach to address common challenges in agriculture

Integrated pest management (IPM) is facing both external and internal challenges. External challenges include increasing needs to manage pests (pathogens, animal pests and weeds) due to climate change, evolution of pesticide resistance as well as virulence matching host resistance. The complexity of designing effective pest management strategies, which rely less heavily on the use of conventional pesticides, is another external challenge. Internal challenges include organizational aspects such as decreasing trend in budget allocated to IPM research, increasing scarcity of human expertise, lack of knowledge transfer into practice and the communication gap both at country level and between countries, and lack of multi-, inter- and transdisciplinary IPM research. There is an increasing awareness that trans-national networking is one means to overcome such challenges and to address common priorities in agriculture. A large number of stakeholders (researchers, policy makers, growers and industries) are involved in the sector of crop protection, which needs to be coordinated through effective communications and dynamic collaboration to make any IPM strategy successful. Here we discuss a decade-long IPM networking experiences in Europe emphasizing how IPM research, implementation and adoption in Europe may benefit from a broader level networking.     

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明，通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上，提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法（Block Subspace Pursuit, B_SP）用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像，利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选，最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明，在相同测试条件下，该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

Knowledge Representation for Rotative Machine Fault Diagnosis Based on Semantic Net

Aiming at knowledge representation problem of expert system for rotary machinery fault diagnosis, semantic net knowledge representation is discussed. Semantic net to represent expert knowledge of rotary machinery fault diagnosis is explored. Its realizing method is afforded in computer language, in addition, demostrating model is also developed in Visual C++. The result shows good validity of the knowledge representation.     

实用型荔枝虫害诊断专家系统设计方法研究 实用型荔枝虫害诊断专家系统设计方法研究

针对大型检索表为表示的专家知识体系，研究提出了一套可重用的、实用性强的系统设计方法，建立了荔枝虫害诊断专家系统（LDS）。经生产示范应用表明：实现了人机操作界面直观、明了，降低了客户端的专业要求，提高了系统的实用性。还对系统所构造的人机界面、知识存储结构设计和控制策略给出实践示例。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

德庆贡柑生产知识库建设

文章通过分析国内外农业生产知识库研究现状和德庆贡柑产业发展需求,提出了德庆贡柑生产知识库的建设,并从知识库系统体系结构确定、贡柑知识获取和知识库知识分类等方面展开论述。贡柑生产知识库的建设,为提高贡柑生产效益、实现标准化生产、提升贡柑品质和增加果农经济收入等方面具有重要的意义。