试论按需出版

一、按需出版的意义 按需出版是一种全新的出版方式,近年来在发达国家得到迅速发展.这种方式通过采用现代化的信息处理技术、数字印刷系统和网络出版系统,突破了传统出版模式中的很多限制,比如印数成本、仓储运输等;重新组合出版流程中编、印、发各个环节,特别适合断版图书、短版图书和具有较强个性化特点图书的出版和发行.     

可变数据出版系统的设计与实现

可变数据出版凭借其为客户提供内容高度可定制的个性化印件特点,在直邮广告、可变数据打印、个性化短版印刷以及网络出版市场表现优异,市场需求增长强劲,市场容量不断扩大。然而,尽管市场强势增长,可变数据出版技术发展却相对滞后,国内外厂商虽推出了不少可变数据出版软件,但在可变数据的前端数据处理、后端输出以及与印刷流程结合方面的能力依然不足,急需基于现有可变数据出版技术对现有可变数据出版解决方案进行优化。通过对可变数据出版关键技术的分析,本文提出了可变数据出版系统优化的关键点和优化方法,并依托InDesign开放平台,开发了一种基于InDesign的可变数据出版插件,构建了基于InDesign的可变数据出版系统。     

面向大出版的挑战 开拓新的发展空间——介绍北大方正在出版领域的新产品

随着国际互联网技术、多媒体技术和办公自动化技术向出版领域的发展,出版的概念已不再局限于印刷出版。网络出版、多媒体出版和办公出版作为出版领域的新成员,与印刷出版一起构成了“大出版”的新概念。大出版的发展,一方面对印刷出版的发展空间提出了挑战,另一方面也给印刷出版提供了新的机会。北大方正集团作为印前出版领域的软件开发和系统集成专业厂商,面对大出版的挑战和由此带来的机遇,在最近三年里,积极调整产品开发策略,不断采用新的技术、新的理念开发出一系列的新产品。下面分三个方面介绍这些新产品。     

我国出版、印刷业现状与数字化出版的前景

我国的传统出版和印刷业,一直都保持着持续、健康和快速的发展.但是随着电子信息技术和互联网的发展,"如何把传统纸质出版物(图书、报纸、杂志)转换成电子出版物(软盘FD和光盘CD、VCD和DVD,本文数据不含音像制品)并通过网络出版和按需印刷出版相结合,整合数字化出版未来",这是近年来国内外出版、印刷和网络界热点讨论的问题.本文就我国传统出版、印刷业现状来探讨一下我国数字化出版的未来.     

产业网络组织及其分类研究

产业网络是一种新型的组织协调方式,是产业组织理论的创新。本文在网络理论分析的基础上,从主体、行为、资源三个网络要素出发,构建了产业网络的组织分析框架。在此基础上．本文选取“嵌入式”、“浮游式”、“主导式”、“群居式”、“竞争式”、“合作式”、“紧密式”和“开放式”八个标准对产业网络进行分类。同时．本文还研究和探讨了产业网络分类体系的动态性问题．提出了“游离态”和“稳定态”的概念．并进一步分析了产业网络分类体系的动态转化路径。     

“主体-技术”协同视角下的战略性新兴产业创新网络分类研究——以新能源汽车产业为例

本文以“主体-技术”协同视角来分析战略性新兴产业创新网络形成的内在机理和分类模式。在结合2-模网络理论基础上,从核心技术和创新主体两个维度出发,将战略性新兴产业创新网络分为单核心实验室型、单核心产业链型、单核心辅助型、单核心复合型、多核心实验室型、多核心产业链型、多核心辅助型和多核心复合型。同时,以中国新能源汽车产业为例,通过实证分析发现：除了单核心辅助型和多核心辅助型之外,其它6种模式均存在,并进一步对其创新网络的分类模式及相关特征进行了全面分析。     

电子书加速图书馆业管理变革

电子书的出现与发展,极大地推动了网络出版和信息传播的发展,对出版业和图书馆业都产生了深刻影响,也使传统图书馆业管理理念发生变革成为必然。     

方正文易—让排版结果也上网

Internet的资讯网络已遍布全球,网上出版也越来越盛行。网上出版获得资料迅速,具有交互媒体功能,而且可以避免诸如印前校对、打印、运输等传统桌面印刷的步骤,但它也在计算机及网络传输的速度、所占空间的大小及对各种软件的适应性等方面提出了新的要求。在网上出版这个领域中,PDF文件格式作为一种,已经成为事实上的工业标准。     

Ipad电子杂志版式设计中的应用

正引言随着苹果公司推出的全新的iPad平板电脑,在便携式移动电子设备为数字出版提供了全新的阅读体验,也对传统的杂志出版行业,尤其是市场份额最大的时尚设计类杂志,提出了全新的挑战。在现代社会的网络浪潮的冲击之下,互联网已经成为传播信息必不可少的重要媒介,人们对于每日吸收信息的方式也更趋向于网络化、数字化,从而新的阅读媒介发展成为潮流产物。电子杂志其实就是网络杂志、互动杂志。     

基于卷积神经网络的宠物猫品种分类研究

为了提高宠物猫品种分类的准确率,提出了一种卷积神经网络融合的方法进行特征提取。首先,基于堆叠卷积自动编码器的域自适应技术,采用反卷积操作丰富特征图;其次,利用Inception结构增加网络的宽度来提取多尺度信息的特征图;最后,使用Softmox函数对图像进行分类,在Oxford-ⅢT数据集中进行实验分析。实验结果表明,利用改进后的模型对宠物猫进行分类,准确率高于对比模型,达到了84.56%,损失值为0.015 0。所提出的卷积神经网络融合方法不仅能通过丰富特征图、加深网络深度更好地表达特征,还能提高分类性能和收敛性能,较好地解决了宠物品种识别中由宠物相似所带来的识别率低的问题,还可以推广应用到其他图像相似问题的应用场景中。