2、电子图书馆数字内容形成的劳动力成本分析

电子图书馆数字内容形成的劳动力成本分析

1. 数字图书馆的重要性与劳动力模型构建

在当今数字化时代,数字图书馆的建设对于科学、教育和文化领域的信息支持以及科学数据和知识的保存至关重要。其中,“俄罗斯科学遗产”数字图书馆(DL SHR)采用面向对象的设计方法、分布式数据准备技术,反映了各种科学用途的数字对象,其多年的积极运营经验使其可被视为科学知识公共数字空间(CDSSK)的原型。构建基于DL SHR运营经验的CDSK劳动力投入模型十分关键,该模型以印刷出版物数字化(电子书形成)和博物馆物品3D模型创建等劳动密集型过程为例。

2. 塑造数字图书馆的书籍内容

2.1 书籍录入的前置要求

DL SHR内容遵循“从人到出版物”的原则,要将一本书纳入其中,需先录入作者信息。在第一阶段,会录入对俄罗斯科学发展有重要作用的科学家信息。为确定所选人物的科学兴趣,采用通用的知识领域分层分类法(K),该分类法用于系统化所有科学和技术信息。同时,依据DL SHR元数据标准,将与科学家相关的书目数据、其科学兴趣分类以及主要作品的书目录入图书馆。

2.2 图书馆员的工作流程

图书馆员的工作包含四个阶段:
1. 搜索科学家传记数据的来源。
2. 编写详细的传记。
3. 选择书目。
4. 将数据录入DL SHR技术模块。

分别用(t1_p)、(t2_p)、(t3_p)表示各阶段的平均用时。

2.3 出版物纳入DL SHR的科技流程

若信息已录入系统,出版物纳入DL SHR的科技流程如下表所示:
| 阶段编号 | 项目范围 | 执行者 | 核算单位 |

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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