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1.
大扩招给地方区域性高校带来了发展机遇,也给学校的教学和管理带来了许多问题,本文就地方区域性高校扩招后所面临的教学管理问题进行探讨,力求提出一些解决问题的办法. 相似文献
2.
在高校大规模扩大招生数量的背景之下,在图书馆图书数量、建筑面积一时难以达到要求的具体情况下,提高读者服务质量、充分挖掘高校图书馆读者服务工作潜能需要在以下几方面用力:为考级考研学生开设专架和专室、办好相关专栏;针对学校重点学科建设开设专架或专室,实行专人管理和学科馆员的个性化服务;提高服务人员的专业素质和业务能力。 相似文献
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6.
自20世纪90年代末以来,成人教育迅猛发展,然而其质量也日益引起国人关注。通过增加投入,加强师资队伍.管理队伍建设,调整培养目标,严肃考风考纪以提高成人教育质量。 相似文献
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刘莎 《重庆职业技术学院学报》2010,19(2):60-62
自1999年起,中国高校实行扩招政策已经10余年。一直以来,高校扩招受到了社会各界的广泛关注,并一度成为热门话题。事实上,扩招以后,高校在各方面都受到了不同程度的影响,但是扩招绝不是高校教学质量下降的根本原因,二者之间完全可以建立良好的互动关系:一方面,高校招生规模的扩大,对学校办学质量提出了更高的要求,带来了学科建设的良好契机,师资力量成为首要内需,学科管理体系务必完善,加速了高校综合素质的提升;另一方面,提高教学质量,可以帮助高校扩招不再盲目,并为进一步扩招提供保障。 相似文献
8.
ABSTRACT As an important part of art and culture, ancient murals depict a variety of different artistic images, and these individual images have important research value. For research purposes, it is often important to first determine the type of objects represented in a painting. However, the mural painting environment makes datasets difficult to collect, and long-term exposure leads to underlying features that are not distinct, which makes this task challenging. This study proposes a convolutional neural network model based on the classic AlexNet network model and combines it with feature fusion to automatically classify ancient mural images. Due to the lack of large-scale mural datasets, the model first expands the dataset by applying image enhancement algorithms such as scaling, brightness conversion, noise addition, and flipping; then, it extracts the underlying features (such as fresco edges) shared by the first stage of a dual channel structure. Subsequently, a second-stage deep abstraction is conducted on the features extracted by the first stage using a two-channel network, each of which has a different structure. The obtained characteristics from both channels are merged, and a loss function is constructed to obtain the classification result. This approach improves the model's robustness and feature expression ability. The model achieves an accuracy of 84.24%, a recall rate of 84.15%, and an F1-measure of 84.13% when applied to a constructed mural image dataset. Compared with the AlexNet model and other improved convolutional neural network models, the proposed model improves each evaluation index by approximately 5%, verifying the rationality and effectiveness of the model for automatic mural image classification. The mural classification model proposed in this paper comprehensively considers the influences of network width and depth and can extract rich details from mural images from multiple local channels. An effective classification method could help researchers manage and protect mural images in an orderly fashion and quickly and effectively search for target images in a digital mural library based on a specified image category, aiding mural condition monitoring and restoration efforts as well as archaeological and art historical research. 相似文献
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10.
[目的/意义]探讨学者关联数据集的定位及其构建方法,以期为学科发展、学者评价与信息共享利用提供便利。[方法/过程]在阐释现有机构知识库内涵基础上,分析学者关联数据集之功能特点,并以我国图书情报领域为例,通过开源软件D2R发布该领域学者的关联数据集。[结果/结论]学者关联数据集不同于机构知识库,它以所属学科领域的学者为数据起点,以网罗一切相关信息资源,并以完全开放、关联与共享的方式提供知识。在学者关联数据集的构建与发布过程中,重点需克服实体URI定义、作者重名、专著与网络学术记录难以采全等问题。 相似文献