《黑龙江水专学报》征稿启事

《黑龙江水专学报》1972年创刊,国内外公开发行,是黑龙江大学主办的以水利水电及土木建筑工程为主,同时涵盖化学化工、环境科学、机电工程、自动化、电子工程、计算机等其它工科学科的学术类期刊,在全国水利行业颇有影响。主要栏目有：水利水电工程、土木建筑工程、机电工程与自动化、化学化工与环境科学、电子工程与计算机科学、寒区工程及工程技术等。优先发表冰雪和冻土条件下水利水电及土木工程方面的学术论文。学报2004年获全国高等学校优秀科技期刊一等奖,1995年获全国高等学校自然科学学报优秀学报一等奖,2000年被评为《CAJ—CD规范》执行优秀期刊。学报现为《中国期刊网》《中国学术期刊（光盘版）》、《万方数据———数字化期刊群》（CSTPCD）、《中国期刊全文数据库》、《中文科技期刊数据库》全文收录期刊。《中国核心期刊（遴选）数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》、《中国科技期刊引证报告（扩刊版）》来源期刊。热忱欢迎广大科研人员和高等学校师生投稿。稿件规范参见本刊《作者投稿须知》。     

本刊声明

<正>《中文科技期刊数据库》是经国家新闻出版总署批准的(新出音管[2003]047号),由科学技术部西南信息中心(原中国科技情报所重庆分所)于1989年创办的国内第一个大型综合性文献数据库,是科技部重点     

中文期刊编目实时更新的探索途径

中文期刊长期出版过程中,刊名、频率等信息会发生变化,需要中文期刊编目数据的实时更新。结合实践探讨了在中文期刊刊名等信息变化时,期刊书目数据的实时维护更新途径和方法。     

《空军雷达学院学报》征稿简则

《空军雷达学院学报》是由空军雷达学院主办的综合性学术期刊,是《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》、《中国期刊网》、《万方数据—数字化期刊群》、《中文科技期刊数据库》、《电子科技文献数据库》的来源期刊.1征稿范围《空军雷达学院学报》主要刊登本院师生撰写的以预警监视技术、信息对抗技术、军事信息系统为主的学术论文.另外,也欢迎军内外院校、科研单位、雷达兵部队、电子对抗部队等有关以上专业内容的来稿。对于各种基金项目的论文将优先刊登。     

《河南理工大学学报(自然科学版)》作者须知

中文文摘要务必不少于150字,其内容务必包括研究的目的、方法、结果和结论等重要信息,摘要中不用图表、化学结构式和非公知的符号术语,也不宜引用图表、公式和参考文献序号等.     

启事

为适应我国信息化建设需要,扩大作者学术交流渠道,本刊已加入《中国学术期刊（光盘版）》、“中国期刊网”、“万方数据——数字化期刊群”、“中文科技期刊数据库”和“CEPS中文电子期刊”．作者著作权使用费和本刊稿酬一次性给付．如作者不同意将文章编入该数据库,请在来稿时声明,本刊将做适当处理。     

网络协议专题问答

CDP协议的全称为CiscoDiscoveryProtocol,中文含义为思科发现协议,它是一种独立媒体协议,运行在所有思科本身制造的设备上,主要作用为路由器的使用提供相关接口信息。     

中国航天科工集团公司科技期刊联合征订启事

正《计算机测量与控制》是由中国计算机自动测量与控制技术协会主办、中国航天科工集团公司主管的向国内、外公开发行的科技期刊。办刊宗旨是报道前沿技术、引领测控技术发展方向,突出前瞻性、导向性和实用性。是从事研究、设计、幵发和应用计算机测试和控制技术的科研人员喜爱的科技刊物。     

《水资源保护》征订启事EI北大核心CSCD

《水资源保护》(ISSN 1004-6933,CN 32-1356/TV)是教育部主管、河海大学和中国水利学会环境水利专业委员会共同主办的科技期刊,针对我国水资源短缺、水污染严重、水环境恶化等突出问题,探讨水资源保护工作中的基础研究、宏观管理及水环境治理、水生态修复等问题,主要栏目有“特约专家论坛”“水资源”“水环境”“水生态”等。《水资源保护》1985年创刊,经过30多年的努力,《水资源保护》办刊成绩斐然,目前是美国《工程索引》(EI)收录期刊、中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊、中文核心期刊、中国科技核心期刊、RCCSE中国权威学术期刊、中国精品科技期刊、中国高校百佳科技期刊、华东地区优秀期刊,同时被荷兰《文摘与引文数据库》(Scopus)、美国《化学文摘》(CA)、波兰《哥白尼索引》(IC)等数据库收录。     

基于神经网络的预警领域分词仿真算法

分词是中文信息处理的第一步,但由于预警信息的领域性较强,直接将现有分词方法应用于预警领域,算法效率和分词结果的准确性都急剧下降.采用神经网络领域纠正器框架,在通用粗分阶段引入权重信息,改进了双字哈希词典的构造方法,有效降低了最大匹配分词算法的迭代次数.在领域纠正阶段,构建合法预警人工分词语料,利用双向GRU模型设计神经网络预警领域纠正器,提高领域适应性.仿真证明了算法在有效提高分词速度的同时,取得了更加优秀的准确率、召回率和P值,能够满足预警信息快速、准确切分的需求.