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1.
"武科应试器械"考论 总被引：1，自引：1，他引：0
从体育文化角度对古代“武科”考试内容、应试器械等进行系统研究。结果显示:“武科”,又称“武举”,创立于唐武则天长安二年(702年),废于清末光绪二十七年(1901年8月29日),历经一千二百年。考试分外场(以长垛、马射、步射、刀术、枪术、翘关等体育项目为主)和内场(策论)。唐“武科”主要外场器械为弓箭,辅从刀、枪等。宋以弓箭刀枪为主同时将弩踏等作为考试项目。明代“武科”项目沿袭唐宋,外场器械未有变化。清代开始增加了“技勇”项目,分别为开硬弓、舞大刀、掇石。课题研究旨在为我国民族传统体育学的长足发展提供实质性的理论文献资料。 相似文献
2.
3.
Randall C. Jimerson 《Archival Science》2006,6(3-4):299-312
J. Franklin Jameson and Waldo G. Leland remain forever linked in American archival history as the founders, respectively, of the National Archives and the American archival profession. From the immediate post-Revolutionary period until the eve of the First World War, American historians recognized that their nation's early history remained locked in European archives. However, not until the pioneering efforts of Leland, working under supervision of Jameson during the early 20th century, did any of these historical researchers bring to the United States, along with the voluminous copies of archival documents, the emerging tenets of European archival theory. This is the story of the collaboration between Jameson and Leland, and of Leland's efforts to professionalize American archival practice on the basis of European archival theory. 相似文献
4.
Searching online information resources using mobile devices is affected by small screens which can display only a fraction
of ranked search results. In this paper we investigate whether the search effort can be reduced by means of a simple user
feedback: for a screenful of search results the user is encouraged to indicate a single most relevant document. In our approach
we exploit the fact that, for small display sizes and limited user actions, we can construct a user decision tree representing
all possible outcomes of the user interaction with the system. Examining the trees we can compute an upper limit on relevance
feedback performance. In this study we consider three standard feedback algorithms: Rocchio, Robertson/Sparck-Jones (RSJ)
and a Bayesian algorithm. We evaluate them in conjunction with two strategies for presenting search results: a document ranking
that attempts to maximize information gain from the user’s choices and the top-D ranked documents. Experimental results indicate
that for RSJ feedback which involves an explicit feature selection policy, the greedy top-D display is more appropriate. For
the other two algorithms, the exploratory display that maximizes information gain produces better results. We conducted a
user study to compare the performance of the relevance feedback methods with real users and compare the results with the findings
from the tree analysis. This comparison between the simulations and real user behaviour indicates that the Bayesian algorithm,
coupled with the sampled display, is the most effective.
Extended version of “Evaluating Relevance Feedback Algorithms for Searching on Small Displays, ” Vishwa Vinay, Ingemar J.
Cox, Natasa Milic-Frayling, Ken Wood published in the proceedings of ECIR 2005, David E. Losada, Juan M. Fernández-Luna (Eds.),
Springer 2005, ISBN 3-540-25295-9 相似文献
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