Application Research on Big Data in Material Bidding and Procurement Management

The 21st century is an era of rapid development of informatization.Under the background of the development of this era,people are increasingly researching the application of information technology.The application of big data technology is the development and application trend of an information technology formed after the rapid development of modem information technology.Big data technology has been applied to the development of many industries,including the material bidding and procurement management as well.With the aid of scientific analysis of big data,it is possible to help material procurement management to analyze the corresponding bidding procurement information,which is an important guarantee for improving its bidding procurement management capabilities.In view of this,this article has conducted special research on the application of big data in material bidding and procurement management,hoping to provide references for the application of big data technology in material bidding and procurement management with the help of the research in this article.

Construction of databases:advances and significance in clinical research

Widely used in clinical research, the database is a new type of data management automation technology and the most efficient tool for data management. In this article, we first explain some basic concepts, such as the definition, classification, and establishment of databases. Afterward, the workflow for establishing databases, inputting data, verifying data, and managing databases is presented. Meanwhile, by discussing the application of databases in clinical research, we illuminate the important role of databases in clinical research practice. Lastly, we introduce the reanalysis of randomized controlled trials(RCTs) and cloud computing techniques, showing the most recent advancements of databases in clinical research.

信息资源管理领域数字人文研究特征、研究体系及构建路径

[目的/意义]文章旨在厘清信息资源管理领域数字人文研究现状、研究特征,构建信息资源管理领域数字人文研究体系及发展路径,提高信息资源管理学科在数字人文领域的学术话语权,实现数字人文研究的高质量发展。[方法/过程]以CSSCI数据库中收录的357篇信息资源管理领域期刊论文为研究对象,借鉴扎根理论质性研究范式对文献数据进行整理加工和编码分析,最终得出信息资源管理领域数字人文研究现状、研究特征并尝试分析信息资源管理领域数字人文研究体系构建路径。[结果/结论]研究结果显示,信息资源管理领域数字人文在研究内容、研究技术和数据分析三个方面形成典型的学科特征与研究特色。以数字人文研究特征为基础,结合守正创新的学科发展理念,详细论述了信息资源管理领域数字人文研究体系构建路径,具体包括学科深度融合研究、数据基础设施研究以及数字人文技术研究三个方面。

高校图书馆科研数据管理服务能力评价指标体系研究

本文通过对相关文献和主流模型的梳理,从形式、内容、效用三个维度构建高校图书馆科研数据管理服务能力评价指标体系,并通过一系列科学验证,最终得到由机构支撑力、管理服务力、社会效应力3个一级指标,经费资源支撑、数据资源管理、用户素养教育、学术影响力等11个二级指标,成本效益分析、数据使用规范、用户素养教育内容、科研成果产出等35个三级指标构成的指标体系。构建高校图书馆科研数据管理服务能力评价指标体系,在为国内实践研究提供评价工具的同时,也可以促进高校图书馆科研数据管理服务规范化发展。

数据和需求双重驱动的高校图书馆精细化科研评价服务研究--以北京师范大学图书馆为例

文章以北京师范大学图书馆为例,介绍了数据和需求双重驱动的精细化科研评价服务实践和取得的创新与突破,梳理了全生命周期科研成果数据管理方案,总结了基于管理决策需求、学科和学院需求、学术研究需求、人才评估需求和社会用户需求形成的多元科研评价需求体系,以及在此基础上提供的评价服务。旨在分享交流高校图书馆科研评价服务的经验,为提高服务质量,促进高校加强科研管理,以及进一步开展相关问题研究提供思路和参考。

面向数据素养提升的高校图书馆研究数据管理服务——以美国科罗拉多州高校图书馆为例

【目的/意义】研究数据管理服务是科研范式变革下我国高校图书馆正在探索和推广的一项服务。【方法/过程】通过实地调研和网络调研,梳理美国科罗拉多州高校图书馆研究数据管理服务状况,分析其服务方式和特征。【结果/结论】美国科罗拉多州高校图书馆研究数据管理服务的共同点在于侧重用户数据素养提升,在分析产生这一特点的原因后,结合国内高校研究数据管理服务数据素养开展情况,提出了我国高校图书馆开展研究数据管理服务的建议。

加拿大科研数据管理生态系统实践及启示

国家协调统筹的科研数据管理机制对科研数据的保存和共享具有重要意义。论文从生态系统视角调研法分析了加拿大建立国家科研数据管理现状及实施方案,从制定科研数据管理系统、提供基础服务支撑、构建科研数据管理平台、优化元数据标准、数据保存和共享等方面阐述了其具体举措。针对我国科研数据管理现状,论文提出从管理机制、平台建设和数据集成三个层面快速布局国家科研数据管理体系的建议。

《真实世界针灸临床研究数据管理规范》的编制与解读

随着中医药标准化进程的不断加快和由于真实世界临床研究理念的影响,越来越多的研究者重视从真实世界获得数据,以解决医学问题。针灸临床试验由于实施盲法存在一定困难,使得随机对照研究并不好开展,因而越来越多地转向真实世界研究。真实世界数据主要来源于医院信息系统数据、登记研究数据、医保支付数据等多个数据源,相较于“金标准”随机对照试验(Randomized Controlled Trial,RCT),真实世界数据在大多数情况下缺乏记录、采集、存储等流程的研究质量控制,数据质量问题严重影响了临床研究结果的可靠性。数据管理是提高数据质量的重要途径,故《真实世界针灸临床研究数据管理规范》的诞生对于真实世界针灸临床研究的规范性具有重要意义。因此,通过详述该规范的编制原则、方法、过程及具体内容和在编制中的思考过程,希望帮助读者深刻理解该规范的内容,将该规范应用于数据管理实践,提高研究数据质量。

哈佛大学图书馆再现性研究服务分析与启示

再现性研究是科学界应对可重复性危机的有效手段,也是确保研究质量、验证科学研究客观性和准确性的有力保障。为了提高高校师生和科研人员对再现性研究的认识,提升整体研究质量,剖析再现性研究的概念和意义,并利用文献阅读法、网络调研法、实地访谈法详细分析哈佛大学图书馆设置服务团队、选择得当工具、提供持续培训等再现性研究服务的多种举措。从增强服务理念、营造服务生态、提升服务能力、开展服务合作等方面剖析哈佛大学图书馆再现性研究服务的启示意义。

数据生命周期视角下的科研数据管理研究——以美国24所高校机构知识库为例

[目的/意义]科研范式正向数据密集型模式发展,科研数据在科研活动中起重要作用。[方法/过程]采用网络调研法,以24所美国高校机构知识库为调研对象,根据数据生命周期,对其科研数据管理的计划、组织、存储、质量控制、共享及培训等建设情况进行调研,归纳总结美国高校机构知识库建设特点和经验。[结果/结论]针对中国国情,提炼出对国内高校图书馆机构知识库在科研数据管理服务的有效启示:搭建本土化科研数据管理平台、提高科研数据管理质量构建受信任的机构知识库、应用FAIR及TRUST原则促进科研数据开放共享、打造专业的科研数据管理团队等方面的建议。

e-Science环境下科研活动与科学数据一站式管理平台研究

在信息化、数据密集化(e-Science)科学研究新形势下,规范高效地管理科研活动和科学数据,对科研创新突破、资源集成共享具有十分重要的意义。文章在调研多个研究团队科研数据管理现状的基础上,基于科研—数据双生命周期模型,构建了科研活动与科学数据的一站式管理平台。初步探讨了平台的系统架构与功能实现,详细阐述了平台的用户角色管理及权限分配策略,以期这个新型平台能为科研数据管理服务工作提供一些新的思路和方法。

《科学技术研究项目档案管理规范》的主要内容、特点和意义及相关问题思考

2023年12月1日起施行的《科学技术研究项目档案管理规范》(DA/T 2-2023)为新时期科研档案规范化管理提供了实践指引。基于对该规范修订背景与主要内容的分析与介绍,本文又阐述了其特点与意义,并结合条款内容和科研档案工作实践提出了改进建议。

多源数据融合智能公路管理平台设计与实现

【目的】为了解决公路智能管理中的信息孤岛问题,将BIM技术提供的三维视觉模型与其他技术信息及多源数据进行融合,设计并实现一体化的、面向公路的BIM路面信息调查资料管理系统平台。【方法】采用数据挖掘技术和模式识别算法技术来改进数据融合策略,利用云存储技术建立数据库,并使用机器学习算法协助完成功能的模块化设计,最终搭建系统平台。【结果】成功设计并实现了一个集成BIM技术的多源数据融合智能管理平台,该平台包括数据管理、分析和预测、决策支持等多个模块,旨在优化公路工程项目的管理和运营。该平台的应用显著提升了数据处理效率和决策质量。【结论】证实了BIM技术和多源数据融合在公路智能管理中的有效性。未来,将致力于提高平台的技术性能,增强用户体验,并扩大其应用范围,同时探索新的数据融合方法和技术,不断提升系统的智能化水平。

信息资源管理学科融合新质生产力:构成要素、研究体系及推进路径

文章基于扎根理论和意义建构理论对18名信息资源管理领域科研人员进行深度访谈,通过结构化处理访谈数据提炼信息资源管理学科融合新质生产力的构成要素。研究表明,数据要素、技术要素、政策要素和信息素养是信息资源管理学科融合新质生产力的关键要素。以此为基础,构建基于文献驱动和技术驱动的信息资源管理学科融合新质生产力研究体系,并提出相应推进路径,即以数据要素研究为核心,夯实新质生产力建设的数据基础;以技术政策和产业政策研究为抓手,做好新质生产力建设的服务保障;以信息素养教育为基础,培养高质量新质人才。

国家科研机构推进开放科学发展的实践经验与启示--以美国航空航天局为例

通过文献调研和网络调研法梳理、分析美国航空航天局(NASA)从推进科学数据开放获取,到近年来开展开放科学的实践的进程,总结其在机构内推动开放科学发展的实践经验。NASA作为航天及空间科学领域领先的研究机构和科学数据的重要来源机构,以实现突破性科学发现为目标,在开放科学信息、开放数据基础设施、公众参与、建立多主体合作网络等方面进行了良好实践。我国可结合国情,择优借鉴其发展经验,以开放科学为抓手,推动科学创新和发展。

基于数据驱动的航天器科研管理模式探索及实践

针对航天器传统科研管理模式在项目管理要素联动、研制队伍协同、研制任务实时管控、研制资源统筹分配、矩阵式管理效能发挥等方面难以适应研制任务剧增的任务形势的问题,文章提出了基于数据驱动的航天器科研管理模式,建立了信息化系统并在企业全范围推广应用,企业和项目决策层能够全面掌控研制信息、准确高效实施决策。经重大工程任务航天器研制管理应用验证,结果表明:该方法保证了航天器项目管理和企业统筹管理的成效,有力支撑了研制任务顺利实施。

Mendeley Data平台开放科学数据实践及启示

高效的研究数据集成发现和管理工具推动研究数据的开放共享。本文以Elsevier公司Mendeley Data科研数据管理与共享平台为研究对象,从数据治理流程、集成的开放生态系统、数据存储管理和共享功能方面进行调研,分析、总结该平台开放数据实践中围绕数据标准在流程设计和系统开发方面的优势,为我国高校图书馆、研究型图书馆以及信息服务机构开展开放数据资源建设和研究数据服务提供参考借鉴。

下一代通用型临床科研专病数据库的建设理念框架思考

基础医学、转化医学和临床医学在快速发展的人工智能技术与信息安全技术的赋能下,进入了一个全新的时代。在此过程中,相关的文本、基因、图像及视频等数据以惊人的速度增长。传统的专病数据库无法适应当下以及未来数据多模态化和数据来源多中心化的特点。建设下一代多模态多中心协作的、适合安全数据共享且符合伦理规范的临床科研专病数据库至关重要。本文阐述了具备通用性的构建下一代临床科研专病数据库的基本理念框架,强调建立多模态数据整合机制、以隐私计算为支撑的多中心协作体系、高智能化的软硬件实体以及一体化的运营管理模式,并介绍这一理念框架在中国乳腺癌创新联盟项目-乳腺癌立体化生命数据库建设中的应用。

临床科研大数据共享平台建设与应用

目的:为解决临床科研应用系统分散、数据共享不安全等问题,建设临床科研大数据共享平台。方法:先通过制订符合本机构实际情况的管理办法、制订数据使用标准流程及建立数据使用服务团队来构建临床科研信息数据使用管理体系,然后基于医院现有系统,结合临床科研数据使用管理要求与临床研究者使用习惯,构建集共享环境搭建、科研应用集成、数据脱敏加密、数据文件管理、科研成果跟踪功能于一体的临床科研大数据共享平台。结果:该平台实现了临床科研数据开放共享与数据安全管控之间的平衡,在提升临床研究者科研工作效率的同时降低了数据传输、数据分析过程中的数据安全风险。结论:临床科研大数据共享平台满足了临床科研应用需求与数据安全管理需求,为医疗卫生领域大数据资源共建共享提供了解决思路。