网络视角下公共图书馆图书管理的创新路径研究探索

本研究从网络视角出发,对公共图书馆图书管理的创新路径进行了研究。通过对数据的收集和分析,揭了图书馆数字化转型情况电子图书资源的管理与利用情况、借阅和预约系统的网络化运营情况以及基于网络的读者导向服务等方面的实际情况。基于这些数据分析结果,提出了一些创新路径和策略,旨在推动公共图书馆图书管理的进一步发展和提升。

信息化时代县级公共图书馆的管理问题和改善措施

公共图书馆作为文化的载体,不仅具有文化传承、文化传播的重任,更是推动社会经济发展的强大助推器,它不仅是城市文化教育事业的基石,也是城市建设的核心支柱。如今,随着科技的飞速发展,数字化技术已被普遍运用,因此,公共图书馆必须改革传统的管理模式,采取信息化的管理手段,以提升管理效率和服务质量,为社会文化的繁荣发展做出贡献。为了提高阅读体验,我们必须持续改善图书馆的内部设施,以便满足读者的需求。本文将深入探讨当前县级公共图书馆管理和服务的现状,并分析网络环境对其管理模式的影响,最终提出一系列有效的解决方案,以满足社会的需求。 。

新形势下县级图书馆管理分析及其发展思考

随着科技的飞速发展,县级图书馆的建设变得越来越重要,它不仅是一个基础性的管理工作,而且也是一个充满活力的社会环境。因此,我们必须把握住这一机遇,制定出符合当下社会发展需求的完善的图书馆管理规划。在这篇文章中,我们将讨论固阳县图书馆的当前情况,并根据实际情况给出一些关于县级图书馆的建设与发展的建议,以供参考。

基于Python的网络爬虫的设计与实现

在如今“互联网+”的新时代背景下,大数据技术、人工智能技术、应用程序技术等现代科技与现代社会的融合日渐紧密。正因如此,Python以低成本、低难度、开放化、简洁化等诸多特点,从编程语言领域中脱颖而出,长期占据各大编程语言排行榜的领先地位,受到使用者的青睐和好评。本文主要针对基于Python的网络爬虫系统的设计与实现展开探究与讨论。系统采用Python做爬虫语言,采用beautifulsoup库进行数据爬虫,数据处理请求连接采用Resquests多线程方式进行URL处理。首先使用Python中的Scrapy框架定向抓取股票信息,通过定向URL爬取股票信息并存入数据库,最后通过数据可视化的形式对爬虫数据进行呈现。

早期抚触对早产低出生体质量儿神经心理发育的影响研究

目的探讨早期抚触对低出生体质量早产儿神经心理发育的影响。方法选取2012年1月至2014年6月该院新生儿儿科收治的低出生体质量早产儿382例,根据随机数字表将患儿分为观察组(n=191)及对照组(n=191)。对照组患儿给予常规性对症治疗,观察组在对照组基础上应用早期抚触干预措施,干预时间为12个月,比较2组患儿干预前及干预3、6个月后体质量、身长、头围、增长情况。同时应用婴幼儿智能发育量表及Gesell婴幼儿发育诊断量表对2组患儿智能发育及神经心理发育进行评价。结果观察组干预3、6个月后体质量、头围、身长增长显著大于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组干预3、6、9、12个月后智力发育指数及运动发育指数评分显著高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组干预3、6、9、12个月后适应性、大运动、精细运动、语言、社会行为评分及神经行为总评分均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论早期抚触能有效促进低出生体质量早产儿生长发育、智能发育及神经心理发育,有利于改善患儿远期生命质量。

基于卷积自编码器的高光谱图像有损压缩方法研究

高光谱图像包含丰富的信息,但其数据量巨大,限制了其在实际应用中的使用。提出一种基于卷积自编码器的高光谱图像有损压缩算法,首先通过卷积层和最大池化层的有效组合来降低图像维度;然后在池化层和展平层之间嵌入通道分组双重注意力模块,以帮助卷积自编码器更好地捕捉输入数据的关键特征,准确地提取特征进行加权处理;最后,使用熵编码技术对量化后的特征映射进行编码,使用转置卷积层来重建图像。在多个数据集上进行实验,采用峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指标(SSIM)评估。实验结果表明,在相同压缩比下,与传统的压缩方法相比,此方法 PSNR和SSIM均有较大提升,所提方法能够提供更好的高光谱图像压缩性能。

基于变分自编码器的多光谱图像压缩网络

多数图像压缩方法很难充分捕获多光谱图像的结构信息,故提出一种基于变分自编码器的空谱联合注意力网络(SSJANet)。首先,设计了一个长距离信息捕获注意力块。其次,提出了一种多尺度光谱注意力块。将两种模块嵌入到同一个残差模块中,构成空谱联合注意力模块(SSJ-AM)。最后,将SSJ-AM和超先验熵编码模型嵌入到变分自编码器中。实验结果表明,与先进的压缩模型相比,SSJANet方法在多个压缩评估指标上,都取得了更好的压缩性能。

心电信号抑噪算法的研究

基于卡尔曼滤波和平滑滤波相融合的方式,获得滤除工频干扰和肌电干扰的解决方案。平滑滤波主要滤除工频干扰,将平滑滤波后的心电信号以自回归模型的方式进行心电信号建模,并且导入卡尔曼滤波的状态方程和观测方程,完成卡尔曼滤波,可以有效地滤除肌电干扰。根据仿真实验的结果,基本实现从心电信号中滤除工频干扰和肌电干扰。

射频在皮肤美容科的应用

自1868年Darsonval首次将射频技术运用于活体组织以来,射频技术在临床治疗中已得到广泛应用。近20年来,随着研究的不断深入,射频技术飞速发展,由单极向双极、多极到冷却电极,临床上也出现了多种不同的射频治疗方法,如射频消融、射频外科手术等,使其在心脏病学、

基于自适应扫描的图像压缩方法

现有的压缩方法通常采用固定的扫描方式。然而,每幅图像都有其自身的特点,采用固定扫描难以使其得到好的压缩性能。针对该问题,提出了一种基于自适应扫描的图像压缩方法。首先,对图像进行小波变换后,根据图像内容决定子带间扫描顺序。其次,对于子带内扫描,根据子带特性设计不同的扫描方法,以尽可能保留图像的纹理特征。最后,采用二叉树编码器对扫描后的系数序列进行编码。实验证明,在相同条件下,该方法明显优于主流的JPEG2000,且优于最新的基于固定扫描的自适应二叉树编码方法。

网络下遥感影像实时压缩及渐进传输系统设计

为了使遥感影像在虚拟地球平台快速、平滑地发布,提出了一个实时压缩及渐进传输系统。论证了金字塔模型中最佳瓦片大小,对客户端请求区域的每个瓦片,服务器采用SPIHT算法进行实时压缩,码流每达到一定长度则立即打包发送,同时压缩继续进行。客户端每收到一个包则立即解压,并对已显示图像动态更新。实验结果表明∶该系统能够实现压缩、传输、解压、显示同步进行,客户端看到的图像能够快速平滑过渡至最清晰,克服了传统方法中图像"阶跃"显示的问题。

基于改进AlexNet卷积神经网络的人脸表情识别

为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题,提出了一种基于改进深度AlexNet卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于AlexNet网络的基本结构,采用单图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)进行训练,减少了两层卷积层和一层全连接层,在每层卷积层后加上批标准化(Batch Normalization,BN)代替原来的局部归一化,并在全连接层后加上Dropout正则化进一步防止过拟合。与AlexNet模型相比,改进的网络结构更简单、复杂度低、参数量少,可以节省大量模型训练时间进行快速预测,且更不易过拟合,同时加快了模型收敛速度,提高了网络泛化能力。在Fer2013数据集以及CK+数据集上进行实验,结果表明,所提方法分别得到了68.85%和97.46%的识别率,较其他人脸表情识别方法的识别率有一定提高。

抚触对早产低出生体重儿神经行为的效果分析

选取2012年1月∽2013年9月在我院早产低出生体重儿49例,随机分为对照组24例和治疗组25例。对照组采用常规的治疗方法,治疗组在对照组的基础上采用抚触的干预手法,采用Gesll婴幼儿发育诊断量表比较两组患儿的临床效果。结果治疗组在6个月和12个月时其发育商的均值包括适应性、精细动作、大运动、语言以及社会行为明显高于对照组,两组相比具有显著性差异（P〈0.05）。对早产低出生体重儿进行抚触干预,能够有效的提高患儿的神经行为,其智力发育以及运动发育较好,值得在临床上推广使用。

基于图形小波变换的遥感图像表示与去噪

离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)通常用于图像的表示。然而,对于具有不规则形状边缘的图像,尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像,DWT却很难有效表示,进而影响后续去噪效果。针对该问题,提出了一种基于图形小波变换(Graphic Wavelet Transform,GWT)的图像去噪方法。首先,将图像表示为图形信号,并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵;然后,设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法,在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明,与常用的图像去噪方法相比,所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)作为客观指标,结果表明,采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。

基于块稀疏度与自适应迭代的压缩感知方法

针对分块压缩感知算法在平滑块效应时损失了大量的细节纹理信息,从而影响图像的重构效果问题,提出了一种基于块稀疏信号的压缩感知重构算法。该算法先采用块稀疏度估计对信号的稀疏性做初步估计,通过对块稀疏度进行估算初始化阶段长,运用块矩阵与残差信号最匹配原则来选取支撑块,再运用自适应迭代计算实现对块稀疏信号的重构,较好地解决了浪费存储资源和计算量大的问题。实验结果表明,相比常用压缩感知方法,所提算法能明显减少运算时间,且能有效提高图像重构效果。

利用等高线制作格网DEM方法的研究

数字高程模型(DEM)作为数字摄影测量、数字测图的重要产品,在测绘领域以及地理信息系统中发挥着极为重要的作用。以建立基于等高线的高质量数字高程模型为目的,介绍当前等高线生成DEM的方法,对常用的构建DEM的插值方法进行分析,并系统描述构建各种不同DEM方法的优缺点。针对规则格网(GRID)与不规则三角网(TIN)表达形式的DEM,对优化等高线数据内插方法进行系统地比较,使等高线内插DEM能够更加真实自然地反映地表情况。

基于现代交换技术应用的毕业设计创新能力培养的探索与实践

本文针对当前社会对高水平通信人才的需求,基于学院现代交换实验室的条件,以提高学生的动手能力和创新能力为重点,阐述了提高学生毕业设计创新能力的原则和措施。

基于稀疏表示的图像超分辨率重建算法设计

为解决一般重建方法效果欠佳的问题,使重建后的图像具有良好的清晰度,本文依据稀疏表示原理等内容,设计了一种新的超分辨率重建算法,实现了超分辨率最优解问题.对一幅低分辨率图像,分割后进行特征提取,得到的图像特征块可在字典的低分辨率部分生成一组权重系数.在字典的高分辨率部分,用高分辨率特征块乘以所得系数,可以重新构造出高分辨率图像块,并将它们组合起来得到一幅完备的高分辨率图像.实验结果表明,与双三次插值方法相比,本文算法重构的高分辨率图像具有更好的质量.

遥感影像分级压缩及渐近传输系统的设计

针对目前遥感影像金字塔存储方式造成的数据量过大,以及数据传输完毕再完全解压导致的用户等待问题,提出了一个分级压缩及渐近传输系统,使遥感影像能够在虚拟地球平台快速、平滑的发布.实验结果表明,该系统能够有效减少数据存储量,并实现了数据的渐进传输、实时解压和渐进显示,缓解了用户等待的感觉.

一种新的基于混合变换的图像稀疏表示

Tetrolet变换对图像中边缘和纹理的稀疏逼近性能远远高于小波变换,对细节丰富的图像具有明显优势,但其对平滑图像的逼近性能却不如小波变换.针对这一问题,本文提出了具有一定普适性的图像稀疏方法.首先,对图像进行小波变换,采用p-fold抽取滤波器对各子带进行多相分解,对分解结果进行主成分变换,并对两次能量聚集后的图像进行低频稀疏逼近;然后,根据前面结果生成细节图像,采用Tetrolet变换进行高频稀疏逼近.实验表明,在相同条件下,无论是客观质量还是主观质量,该方法均优于单一的小波变换和Tetrolet变换,证实了本文方法的有效性.