现代信息技术发展的光子化趋势

doi:10.11925/infotech.1003-3513.2000.03.05

现代图书情报技术

2000, Vol. 16

Issue (3): 17-19 https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2000.03.05

数字图书馆

本期目录 | 过刊浏览 | 高级检索

现代信息技术发展的光子化趋势

刘玉照

(南开大学图书馆学系　天津 300071)

The Photonizing Trend of Modern Information Technology

Liu Yuzhao

(Department of Library Science, Nankai University, Tianjin)

摘要
参考文献
相关文章
Metrics

全文:
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要

以事实说明光子挑战电子, 现代信息技术发展的光子化趋势。

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章

关键词 ：现代信息技术, 光子, 电子, 趋势

Abstract：

This paper explains with facts that electron is challenged by photon, and photonizing is the developmental trend of modern library and information science technology.

Key words： Modern information technology Photon Electron Trend

收稿日期: 1999-09-15 出版日期: 2000-03-12

通讯作者: 刘玉照

作者简介: 刘玉照

引用本文:

刘玉照. 现代信息技术发展的光子化趋势[J]. 现代图书情报技术, 2000, 16(3): 17-19.
Liu Yuzhao. The Photonizing Trend of Modern Information Technology. New Technology of Library and Information Service, 2000, 16(3): 17-19.

链接本文:

https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2000.03.05 或 https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2000/V16/I3/17

1 张光寅.光子挑战电子.科技时报,1999,814
2 张福生等.网络时代的缩微技术.现代图书情报技术,1998,(3)
3 曾民族.面向电子信息资源的信息服务业及其技术发展动向.情报学报,1996,15(1)
4 干福熹等编著.数字光盘存储技术.科学出版社,1998

[1]	刘倩, 李晨亮. 基于社交媒体的话题演变研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 1-14.
[2]	岳丽欣,刘自强,胡正银. 面向趋势预测的热点主题演化分析方法研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(6): 22-34.
[3]	张毅,杨奕,邓雯. 网络在线信任影响因素研究综述^*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 15-26.
[4]	胡佳慧,方安,赵琬清,杨晨柳,任慧玲. 面向知识发现的中文电子病历标注方法研究 ^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 123-132.
[5]	李晓峰,马静,李驰,朱恒民. 基于XGBoost模型的电商商品品名识别算法研究 ^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 34-41.
[6]	董晓舟,陈信康. 电子折扣券弹性与经济效益的关系研究 ——一个基于电商平台大数据的混合模型[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 42-49.
[7]	刘勘,陈露. 面向医疗分诊的深度神经网络学习^*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(6): 99-108.
[8]	司文峰, 胡广伟. *我国内地城市电子政务服务能力分布规律^——基于地理区域、政务渠道、政务维度综合视角**[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(9): 1-9.
[9]	徐路路, 王效岳, 白如江, 周彦廷. *基于DTM模型和文本特征分析的基金项目新兴趋势探测研究^——以NSF石墨烯领域为例**[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(3): 87-97.
[10]	余传明, 龚雨田, 王峰, 安璐. 基于文本价格融合模型的股票趋势预测^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(12): 33-42.
[11]	牟冬梅, 王萍, 赵丹宁. 高维电子病历的数据降维策略与实证研究^*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(1): 88-98.
[12]	王宇, 李秀秀. 基于电子商务评论的商家信誉维度构建^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(8): 59-67.
[13]	杨超凡, 邓仲华, 彭鑫, 刘斌. *近5年信息检索的研究热点与发展趋势综述^——基于相关会议论文的分析**[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 35-43.
[14]	薛福亮, 刘君玲. 基于用户间信任关系改进的协同过滤推荐方法^*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(7): 90-99.
[15]	李飞, 张健, 王宗水. *社会化推荐研究进展与发展趋势演化^——基于文献计量和社会网络分析的视角**[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 22-35.

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed