e-Science环境下科学数据监管中的质量控制模型研究

针对"数据密集型科学发现"的e-Science环境下,科学活动对数据质量要求越来越严格,有必要建立一套基于过程的数据质量管理模型,为推进基于数据的科研探索活动提供更为优质的科学数据。在全面数据质量管理模型的基础上,将ISO8000系列标准、数据管理、大数据技术平台以及人力资源等相关要素纳入到数据质量管理的范畴,构建了科学数据质量控制的过程参考模型,进而解析了模型的基本原则、流程及各子模型的详细构成。与其他模型相比较,该过程模型充分体现了全面质量管理和质量源于预防的思想,并通过动态的数据质量管理循环,确保数据质量的持续改进。该模型有助于科学数据质量管理的思想方法和工作步骤更加条理化、系统化、图像化和科学化。

支持e-Science的网格体系结构及原型研究(英文)

提出了e-Science网格的虚拟动态分层体系结构(VDHA).VDHA是具有P2P特征的分散的支持e-Science网格的体系结构.VDHA具有可扩展性、自动性、精确和完全服务发现的特点.实现了基于VDHA的验证原型系统VDHA_Grid,其具有可扩展的网格信息服务.VDHA_Grid是中国大学e-Science网格项目的核心软件.也讨论了VDHA的一些优点及相关协议.

基于E-science模式的我国体育科研协作平台的设计与开发

E-science是科学研究在信息时代出现的全新科研协作模式,与传统科研方法相比,E-science为科学研究的共享与交流提供了极大的发展空间。以E-science理论为基础阐述了一种B/S结构的体育科研协作平台的设计和实现方法,该平台以体育科研工作实际为出发点,构建了体育科研项目协作系统、体育科研仪器共享系统和体育科研人员交流系统等多个功能模块。平台解决了体育科研工作者科研项目协作、科研仪器共享、科研资源集成、科研流程控制等关键技术,为体育科研工作者科研协作和创新提供了可能。

e-Science(科研信息化)在海洋声学观测领域的应用研究

通过研究e-Science(科研信息化)的最新发展,分析e-Science的主要构成,提出在海洋声学观测领域对e-Science的迫切需求,并研究e-Science在海洋声学观测领域建设的主要问题,为促进e-Science在海洋声学观测领域的发展提供建议和参考。

知识网格及其在e-Science中的应用研究(四)——知识网格在e-Science中的应用

本文论述了知识网格在科学研究方面的的应用,即英国的e-Science项目;描述了e-Science的导航项目——myGrid服务栈,并以该服务栈的具体实例——In Silico实验为例详细论述了知识网格的内部运行机制。

e-Science应用中野外数据采集传输系统设计与实现

e-Science是近年新兴的研究热点,主要研究IT技术与各学科领域的结合与应用。野外数据的采集与传输是在涉及野外观测的学科领域中开展e-Science应用所面临的亟需解决的问题。提出了一种融合多种通讯方式的支持野外数据采集与传输的系统架构,以实现自动化、高效的数据采集与传输。提出的系统已经使用JAVA语言开发出了原型系统,经过测试有较好的实用效果。

E-Science环境下高校图书馆开展科学数据管理与共享的路径研究

E-Science是依托先进技术形成的全新科研协作模式,E-Science环境下科学数据增长迅速,但是存在缺乏共享机制等问题,要求高校图书馆承担为科研服务的重任。高校图书馆是科学数据的过程监护机构、嵌入式管理机构以及科学数据存档与教育机构,主要管理内容包括科学数据描述、组织、关联集成等。高校图书馆在E-Science环境下应该根据科研需求构建科学数据管理模型,制定科学的管理规范,积极整合分布式数据,并推出E-learning服务,真正实现科学数据共享。

e-Science环境下复合数字对象研究

e-Science,即"数字科研",是建立在网格技术基础之上的一种全新的科学研究环境。分析e-Science环境下数据资源的新变化,并简要介绍e-Science环境下的封装科学数据、计算资源、工作流和起源元数据等各种数据资源的复合数字对象研究进展。

E-science环境下学术规范的新领域:科学数据

在e-science环境下科学研究的范式开始从实验计算科学转向数据密集型的科学发现,即科研活动能够通过已有科学数据作为起点,借由内容分析和数据挖掘探索新知。与此同时,科学数据的学术出版成为推动科学数据共享的最根本的途径。科学数据出版将为科研人员提供获取和利用数据的渠道,并保障科研人员能够在学术交流体系中获取其应得的学术声望及其相关的知识产权等权益;此外科学数据出版也为学术评价、学术规范和学术质量的控制提供了更为坚实的基础。科学数据的出版将重塑学术交流模式,逐渐成为推动e-science环境下学术交流的重要基石。

E-Science环境下医学高校图书馆的数据素养教育实践

分析、总结了国内外高校图书馆数据素养教育的实践经验,以宁夏医科大学图书馆为例,从数据素养教育的课程设置、教育活动、培训对象等方面探讨了数据素养教育,为医学高校图书馆开展数据素养教育提供参考。

国际E-Science研究的可视化分析

为全面把握国际E-Science领域的研究主体、理论基础和发展趋势,以Web of Science数据库中13年来E-Science领域的研究论文作为分析对象,首先对研究文献进行计量分析,然后借助CiteSpace可视化软件分析国际E-Science领域的学科领域、研究力量和代表作者,运用文献共被引分析剖析支撑该领域发展的关键文献分布,运用共词聚类分析揭示该领域的热点前沿和动态演进过程。

基于E-science科学研究生命周期理论的图书馆学科化服务

图书馆所有服务都应以用户为中心来设计和开展。学科化服务,作为近年来图书馆新的服务增长点,如何拓宽其服务范围,深化服务层次,值得我们去关注和探索。基于E-science环境下的图书馆学科化服务,以E-science科学研究生命周期模型为理论基础,探讨了图书馆在每一个环节中可提供的学科服务内容。

e-Science时代的PDL个人数字图书馆

和谐社会e时代,人们的学习和科研生活都有很大提升,更显个性。科技创新呼唤信息化的支撑,个人数字图书馆成为时尚。为应对e-Science大学科的需求,本文从理论上探讨了面向e-Science环境个人数字图书馆的构建。

E-Science环境下高校图书馆嵌入式科学数据馆员服务模式研究

介绍了E-science环境下高校图书馆科学数据服务的新方向,分析了高校图书馆开展嵌入式科学数据馆员服务的意义,探究了E-Science环境下高校图书馆嵌入式科学数据馆员服务模式,最后提出全面实施嵌入式科学数据馆员服务的建议。

E-science环境下专业图书馆新的服务模式——知识服务

E-science是一种新的数字化科学研究模式,在E-science环境下,图书馆的信息资源、信息环境、服务内容及形式、机构设置、服务对象等方面悄然发生变化,使得知识服务成为图书馆新的服务模式。专业图书馆的知识服务是以用户为中心的个性化服务,是知识增值和创新的服务,是贯穿用户解决问题过程的服务,是基于集成的、协同的服务。图书馆知识服务的开展,对提升图书馆的地位、充分发挥图书馆桥梁作用以及促进图书馆工作人员业务素质的提高等方面具有积极的意义。

E-Science环境下高校图书馆科研数据知识库的构建

简述了E-science环境与高校图书馆科研服务转型,分析了E-science环境下高校图书馆构建科研数据知识库的基本条件与必要性,提出了E-science环境下高校图书馆构建科研数据知识库的流程,研究了E-science环境下高校图书馆科研数据知识库的推广模式。

E-Science环境下高校图书馆科学数据共享模式研究

总结了当前高校图书馆科学数据的相关研究前沿和具体实践,分析了E-Science环境下高校图书馆科学数据共享的需求问题,在此基础上,从数据研发、数据归集和数据使用3个层面对科学数据共享模式进行论述,并指明了其发展趋势。

E-Science环境下高校图书馆对科研数据的质量控制研究

研究了E-Science环境下高校图书馆对科研数据的质量控制。通过分析发现E-Science环境对于数据信息处理的规范性和功能性有着很大的作用,结合高校图书馆对科研数据质量控制的缺失提出了E-Science环境下高校图书馆对科研数据的质量控制要素,最后提出了E-Science环境下高校图书馆对科研数据的质量控制策略。

一种面向e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型

传统领域信息抽取方法多依赖领域词典实现文本特征的发现,既不便于实验复现,也不易于其在多领域环境中移植与推广,严重制约了模型的应用范围.针对上述不足,提出一种适用于e-Science环境的多领域Web文本特征抽取模型(简称e-WTDE).该模型将无词典分词技术引入多领域文本特征发现过程,摆脱了对于领域词典的依赖;借助对领域主题及其具体事件中共性与个性特征的抽取与分类,模型动态追踪领域事件发生及其发展变化,并最终形成多个区域性数据中心;通过对各数据中心中领域知识的协同调度,有力提高了领域信息在全局范围内的利用效率.验证实验中分别对多领域特征抽取、主题特征动态追踪以及领域知识协同调度予以有效性验证,并进一步证明了模型的实用效果.

e-science环境下图书馆信息服务变革的研究

文章阐述了e-science这一全新的科学研究环境下,用户的信息需求在学科交叉关联性、知识化、简单化等方面都不同于以往科学环境的特点,指出图书馆信息服务应该及时跟踪e-science科研环境及其带来的积极变化,在异构数据的整合与集成、数据标准建设以及提供增值的知识服务方面做出调整。