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1.
David Kaldewey 《Minerva》2018,56(2):161-182
This article analyzes the concept of “grand challenges” as part of a shift in how scientists and policymakers frame and communicate their respective agendas. The history of the grand challenges discourse helps to understand how identity work in science and science policy has been transformed in recent decades. Furthermore, the question is raised whether this discourse is only an indicator, or also a factor in this transformation. Building on conceptual history and historical semantics, the two parts of the article reconstruct two discursive shifts. First, the observation that in scientific communication references to “problems” are increasingly substituted by references to “challenges” indicates a broader cultural trend of how attitudes towards what is problematic have shifted in the last decades. Second, as the grand challenges discourse is rooted in the sphere of sports and competition, it introduces a specific new set of societal values and practices into the spheres of science and technology. The article concludes that this process can be characterized as the sportification of science, which contributes to self-mobilization and, ultimately, to self-optimization of the participating scientists, engineers, and policymakers. 相似文献
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Anthony J. Sadar 《Science & Education》2018,27(1-2):233-235
8.
[目的/意义]大数据与人工智能等技术为图书馆智慧服务带来机遇与挑战，图书馆新系统平台建设刻不容缓。旨在探讨下一代图书馆系统平台发展现状及对策，为建设一流高校智慧图书馆提供实践案例与参考依据。[方法/过程]梳理图书馆系统平台发展脉络，在盘点现有的国内外下一代图书馆系统平台的研究与实践的基础上，以南京大学为例，探索图书馆新系统平台的建设方案。[结果/结论]智慧图书馆将通过建设一体化电子资源管理平台并打造NLSP，提升图书馆资源管控和知识服务水平，构建开放共享的智慧图书馆服务体系。 相似文献
9.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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