本著作基于大數(shù)據(jù)理論數(shù)據(jù)的管理理論、數(shù)據(jù)生命周期理論等基本原理，綜合運(yùn)用文獻(xiàn)調(diào)研、網(wǎng)絡(luò)調(diào)查、案例研究、內(nèi)容分析、比較研究等方法，通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外高校圖書(shū)館科學(xué)數(shù)據(jù)管理研究進(jìn)展進(jìn)行總結(jié)，對(duì)高校圖書(shū)館科學(xué)數(shù)據(jù)管理需求進(jìn)行分析，構(gòu)建高校圖書(shū)館科學(xué)數(shù)據(jù)管理機(jī)制，討論

本書(shū)面向印刷、網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)媒體生產(chǎn)，以清晰的結(jié)構(gòu)給出各種不同標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范的概貌。在為數(shù)字式文檔建立了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)之后，詳細(xì)介紹了文檔的各個(gè)組成部分，如：文本、字體、顏色、矢量圖形、像素圖像以及元數(shù)據(jù)等。在介紹媒體生產(chǎn)相關(guān)的主要標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)范方面，闡釋清晰且示例豐富。在本書(shū)中，主要介紹了網(wǎng)絡(luò)及移動(dòng)設(shè)備相關(guān)的XML/HTML5、印刷常

這是專(zhuān)為兒童打造的優(yōu)選有名博物館典藏珍品鑒賞類(lèi)百科圖書(shū)。在這套書(shū)中，孩子們可以暢游盧浮宮博物館、英國(guó)國(guó)家美術(shù)館、烏菲齊美術(shù)館、大都會(huì)藝術(shù)博物館、普拉多博物館、大英博物館、梵蒂岡博物館、艾爾米塔什博物館、奧賽博物館和紐約現(xiàn)代藝術(shù)博物館等優(yōu)選很好博物館和美術(shù)館。本套書(shū)集結(jié)了強(qiáng)大的作者陣容，其中包括博物館運(yùn)營(yíng)專(zhuān)家、美術(shù)史專(zhuān)家

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選編北京大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、中國(guó)傳媒大學(xué)、暨南大學(xué)、清華大學(xué)、南京大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、上海大學(xué)、武漢大學(xué)、浙江大學(xué)、湖南大學(xué)、廈門(mén)大學(xué)共十六所高校新聞傳播學(xué)院的考研真題，并進(jìn)行詳解分析。購(gòu)買(mǎi)還將贈(zèng)送答題卡、歷年電子版真題及一系列課程（包括復(fù)習(xí)規(guī)劃、學(xué)習(xí)方法、讀書(shū)課等內(nèi)容，大約20課時(shí)。獲取方式見(jiàn)書(shū)本上的使用說(shuō)明）！

閱讀是人類(lèi)社會(huì)生活的一項(xiàng)重要活動(dòng)，是人類(lèi)汲取知識(shí)的主要手段和認(rèn)識(shí)的重要途徑；是人類(lèi)傳遞信息有效的、不可替代的手段。盡管目前人類(lèi)已入信息社會(huì)，但由于幾乎所有的信息都要通過(guò)閱讀來(lái)獲取，因此網(wǎng)絡(luò)上的信息更有賴(lài)于人們的閱讀和思考。各種閱讀活動(dòng)既是實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)價(jià)值的手段，又是文獻(xiàn)創(chuàng)新的開(kāi)始和過(guò)程，文獻(xiàn)及閱讀相互伴隨，相互，不僅使人類(lèi)

《文獻(xiàn)信息檢索與論文寫(xiě)作（第七版）》基于學(xué)術(shù)研究的一般范式與信息素養(yǎng)教育的基本規(guī)律，系統(tǒng)地說(shuō)明了文獻(xiàn)信息檢索基礎(chǔ)知識(shí)、基本技能，并從學(xué)術(shù)研究與圖書(shū)館用戶教育兼具的視角介紹各種文獻(xiàn)特點(diǎn)與分布，一些常用文獻(xiàn)檢索工具的編排組織規(guī)則和使用方法，電子資源檢索方法，境內(nèi)外著名的OA資源，經(jīng)典的中外文題錄或文摘數(shù)據(jù)庫(kù)、引文數(shù)據(jù)庫(kù)、全

《數(shù)據(jù)集隱私保護(hù)技術(shù)研究》主要研究數(shù)據(jù)集隱私保護(hù)技術(shù)，詳細(xì)介紹作者在數(shù)據(jù)集隱私保護(hù)領(lǐng)域的**研究成果。針對(duì)k-匿名，提出基于R樹(shù)的k-匿名算法；針對(duì)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，提出含永久敏感屬性、數(shù)值敏感屬性、多敏感屬性、增量數(shù)據(jù)集下的隱私保護(hù)算法；針對(duì)分類(lèi)挖掘，提出基于數(shù)據(jù)擾動(dòng)和KCNN-SVM的隱私保護(hù)算法；針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，提出基于