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  • 智能化智慧導(dǎo)讀便捷
    智能化智慧導(dǎo)讀便捷

    國(guó)內(nèi)外大部分圖書(shū)館使用了初步的AI技術(shù),主要是智能推薦,智能導(dǎo)航,機(jī)器人(問(wèn)題和回答都是在事先設(shè)置好的范疇內(nèi)),少數(shù)圖書(shū)館用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)來(lái)完成一些相關(guān)業(yè)務(wù)展示。但是對(duì)于閱讀,尤其是AI沉浸式閱讀領(lǐng)域,很少做過(guò)詳細(xì)的體系框架和模型擴(kuò)展研究。ChatGPT4.0的正式發(fā)布和利用AI衍生的一系列文本、圖形、圖像和視頻處理產(chǎn)品的實(shí)踐應(yīng)用,是人工智能領(lǐng)域的轉(zhuǎn)折性的突破,為圖書(shū)館打造更加豐富的閱讀體驗(yàn)提供了可行性。因此,本文在構(gòu)建AI沉浸閱讀框架基礎(chǔ)上,把現(xiàn)有的AI關(guān)鍵技術(shù)整合在一個(gè)模型之中,采取應(yīng)用場(chǎng)景插件式模塊化組合,可以根據(jù)環(huán)境和經(jīng)費(fèi)選擇或添加場(chǎng)景插件,構(gòu)建多模態(tài)沉浸式智慧閱讀模型。智慧閱讀服務(wù)系統(tǒng)...

  • 參考智慧導(dǎo)讀便捷
    參考智慧導(dǎo)讀便捷

    學(xué)術(shù)閱讀具有專(zhuān)業(yè)性、持久性和高難度的特點(diǎn),閱讀過(guò)程中會(huì)面臨閱讀中輟、閱讀拖延、信息回避、消極情感等,除了自我控制與管理之外,用戶(hù)需要閱讀行為管理服務(wù)。比如,上海師范大學(xué)開(kāi)發(fā)的論文閱讀系統(tǒng)[51],能助力學(xué)生深度閱讀與學(xué)習(xí),旨在提高學(xué)生的元認(rèn)知能力。智慧圖書(shū)館等學(xué)術(shù)平臺(tái)可記錄、采集、分析用戶(hù)在閱讀前、中、后的數(shù)據(jù),加強(qiáng)閱讀行為管理服務(wù)。在閱讀前,學(xué)術(shù)用戶(hù)可利用AIGC技術(shù)生成自己的過(guò)往閱讀報(bào)告、陪伴式答疑、個(gè)性化建議等,明確閱讀方向與目標(biāo)。比如,科大訊飛與北京師范大學(xué)聯(lián)合推出“學(xué)科潛能和專(zhuān)業(yè)興趣雙核測(cè)評(píng)”,幫助學(xué)生了解、認(rèn)識(shí)自己的能力,幫助學(xué)生測(cè)評(píng)在某一方面的水平。在閱讀中,一些學(xué)生不了解自己在...

  • 哪個(gè)智慧導(dǎo)讀咨詢(xún)熱線(xiàn)
    哪個(gè)智慧導(dǎo)讀咨詢(xún)熱線(xiàn)

    AI在智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域,能***提升智慧圖書(shū)館的工作效率和用戶(hù)體驗(yàn)。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例,數(shù)據(jù)顯示,用戶(hù)在使用這些工具時(shí),搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因?yàn)橹悄芩阉饕婺軌蚋鼫?zhǔn)確地理解用戶(hù)的查詢(xún)意圖,并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域,AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù),從中提取出有價(jià)值的信息。這對(duì)智慧圖書(shū)館尤為重要,因?yàn)槿虼嬖跀?shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理。利用AI,智慧圖書(shū)館可以自動(dòng)化完成文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成,從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率,優(yōu)化資源整理流程。采用AI,智慧圖書(shū)館可實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動(dòng)...

  • 四川智慧導(dǎo)讀大概價(jià)格多少
    四川智慧導(dǎo)讀大概價(jià)格多少

    智慧導(dǎo)讀依賴(lài)于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),它通過(guò)對(duì)用戶(hù)閱讀行為、興趣偏好、歷史記錄等數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和挖掘,為用戶(hù)推薦個(gè)性化的閱讀內(nèi)容。這種方式實(shí)現(xiàn)了對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化處理和高效利用。而傳統(tǒng)的書(shū)籍推薦方式往往基于編輯或銷(xiāo)售人員的經(jīng)驗(yàn)判斷、**或**榜單等,這種方式雖然有其合理性,但可能缺乏足夠的個(gè)性化和精細(xì)性。智慧導(dǎo)讀通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和算法優(yōu)化,能夠持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)用戶(hù)的閱讀行為變化,從而提供越來(lái)越精細(xì)的推薦。而傳統(tǒng)的推薦方式可能因?yàn)橹饔^因素或信息更新的滯后,其推薦精細(xì)度可能受到限制。推薦范圍和實(shí)時(shí)性:智慧導(dǎo)讀可以涵蓋海量的書(shū)籍資源,并根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)更新推薦內(nèi)容,使得用戶(hù)能夠接觸到更多元、更及時(shí)的閱讀選擇。...

  • 智能化智慧導(dǎo)讀好處
    智能化智慧導(dǎo)讀好處

    智慧圖書(shū)館可根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求選擇恰當(dāng)?shù)耐扑]算法,且按照用戶(hù)反饋開(kāi)展算法優(yōu)化,保障推薦的精細(xì)行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶(hù)反饋與系統(tǒng)迭代是個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)的關(guān)鍵。個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶(hù)對(duì)推薦結(jié)果的反饋,對(duì)點(diǎn)擊率、借閱率、閱讀時(shí)長(zhǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,即刻調(diào)整推薦策略。同時(shí),采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型,逐步提高推薦的精細(xì)度與個(gè)性化水平。通過(guò)上述流程,智慧圖書(shū)館可設(shè)計(jì)出更加***的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng),給予用戶(hù)更加個(gè)性化的閱讀推薦服務(wù),幫助用戶(hù)更高效地獲取感興趣的書(shū)籍及資源,進(jìn)而提高用戶(hù)體驗(yàn)以及智慧圖書(shū)館的服務(wù)水平[5]。智慧圖書(shū)館作為圖書(shū)館事...

  • 智能化智慧導(dǎo)讀簡(jiǎn)介
    智能化智慧導(dǎo)讀簡(jiǎn)介

    信任作為一個(gè)重要概念術(shù)語(yǔ)從社會(huì)學(xué)、***學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等傳統(tǒng)社會(huì)科學(xué)遷移到信息傳播領(lǐng)域。社會(huì)學(xué)和***學(xué)領(lǐng)域的信任指向一般性的、穩(wěn)定的、長(zhǎng)期的信任,經(jīng)濟(jì)學(xué)和組織行為學(xué)領(lǐng)域的信任通常結(jié)合信任發(fā)生的具體情境來(lái)展開(kāi),指向的是一種有條件的、有情境的信任,相關(guān)研究為智慧閱讀情境下的用戶(hù)信任問(wèn)題提供基礎(chǔ)概念和研究工具。互聯(lián)網(wǎng)的普及改變計(jì)算機(jī)系統(tǒng)形態(tài)—從封閉的、熟識(shí)用戶(hù)群體的、相對(duì)靜態(tài)的形態(tài),轉(zhuǎn)向開(kāi)放的、公共可訪(fǎng)問(wèn)的、動(dòng)態(tài)協(xié)作的服務(wù)模式,用戶(hù)信任問(wèn)題呈現(xiàn)以下特征。各高校圖 書(shū)館應(yīng)加強(qiáng)未來(lái)學(xué)習(xí)中心試點(diǎn)建設(shè),打造高標(biāo)準(zhǔn)智慧 化的學(xué)習(xí)新體系。智能化智慧導(dǎo)讀簡(jiǎn)介智慧指迅速、靈活、正確地理解事物和解決問(wèn)題的能力[1]。與...

  • 河南信息智慧導(dǎo)讀
    河南信息智慧導(dǎo)讀

    I技術(shù)在數(shù)字閱讀領(lǐng)域的滲透始于對(duì)自然語(yǔ)言處理(NLP)、語(yǔ)音交互系統(tǒng)(VUI)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等技術(shù)的探究與整合,旨在優(yōu)化文本分析、情感識(shí)別與基礎(chǔ)推薦系統(tǒng)的性能,進(jìn)而提升用戶(hù)體驗(yàn)、強(qiáng)化內(nèi)容創(chuàng)作、增強(qiáng)平臺(tái)的商業(yè)盈利能力。具體而言,AI技術(shù)通過(guò)剖析用戶(hù)的閱讀傾向、行為軌跡及社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián),實(shí)現(xiàn)了書(shū)籍推薦的個(gè)性化定制;同時(shí),語(yǔ)音識(shí)別與合成技術(shù)的融合,賦予用戶(hù)以語(yǔ)音指令操控搜索、翻頁(yè)及閱讀節(jié)奏的能力,AI朗讀功能提供了更為自然的聽(tīng)覺(jué)體驗(yàn)。隨后,AI技術(shù)進(jìn)一步拓展至內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域,輔助作者架構(gòu)情節(jié)、塑造與自動(dòng)生成文本,不僅提升了創(chuàng)作效率,亦拓寬了非專(zhuān)業(yè)創(chuàng)作者的參與渠道。此外,AI技術(shù)的應(yīng)用還使得數(shù)字閱讀平臺(tái)得...

  • 河南智慧導(dǎo)讀哪家好
    河南智慧導(dǎo)讀哪家好

    智慧導(dǎo)讀**業(yè)務(wù)層首先以數(shù)智技術(shù)賦能模塊內(nèi)的技術(shù)簇為技術(shù)底座,支撐三類(lèi)技術(shù)簇協(xié)同賦能數(shù)智服務(wù)層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊,即泛在感知技術(shù)簇賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景全要素智能感知,數(shù)據(jù)管理技術(shù)簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理,情報(bào)服務(wù)技術(shù)簇賦能多方服務(wù)主體跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新。其次通過(guò)智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務(wù)層的業(yè)務(wù)請(qǐng)求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用,同時(shí)與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層進(jìn)行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務(wù),具體為通過(guò)應(yīng)用接口、網(wǎng)絡(luò)、傳感器三類(lèi)渠道的數(shù)據(jù)采集,實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的原始獲取,經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理,有效增強(qiáng)數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度,進(jìn)而存儲(chǔ)各類(lèi)原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫(kù);為用戶(hù)提供不受時(shí)空限制的智慧...

  • 品牌智慧導(dǎo)讀采購(gòu)
    品牌智慧導(dǎo)讀采購(gòu)

    幫助用戶(hù)在海量信息中提高學(xué)術(shù)資源尋求效率是圖情領(lǐng)域一直關(guān)注的研究主題。從研究結(jié)果可以看出,目前傳統(tǒng)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)ScienceDirect提供**文獻(xiàn)的關(guān)聯(lián)信息服務(wù)、Elsevier提供個(gè)性化推薦服務(wù),新型學(xué)術(shù)平臺(tái)ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知識(shí)圖譜、語(yǔ)義分析、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)為用戶(hù)帶來(lái)智能檢索與智能推薦的新體驗(yàn)。借力AIGC技術(shù),面向?qū)W術(shù)用戶(hù)的閱讀尋求情境,圖書(shū)館可以從內(nèi)容語(yǔ)義組織、多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建及數(shù)據(jù)資源建設(shè)3個(gè)方面創(chuàng)新質(zhì)量學(xué)術(shù)資源服務(wù)模式。閱讀軌跡可以同時(shí)將中文與英文文獻(xiàn)融合生成新的語(yǔ)義腦圖。品牌智慧導(dǎo)讀采購(gòu)AIGC技術(shù)的基礎(chǔ)在于...

  • 廣東智慧導(dǎo)讀選擇
    廣東智慧導(dǎo)讀選擇

    AI在智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域,能***提升智慧圖書(shū)館的工作效率和用戶(hù)體驗(yàn)。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例,數(shù)據(jù)顯示,用戶(hù)在使用這些工具時(shí),搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因?yàn)橹悄芩阉饕婺軌蚋鼫?zhǔn)確地理解用戶(hù)的查詢(xún)意圖,并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域,AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù),從中提取出有價(jià)值的信息。這對(duì)智慧圖書(shū)館尤為重要,因?yàn)槿虼嬖跀?shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理。利用AI,智慧圖書(shū)館可以自動(dòng)化完成文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成,從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率,優(yōu)化資源整理流程。采用AI,智慧圖書(shū)館可實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動(dòng)...

  • 參考智慧導(dǎo)讀互惠互利
    參考智慧導(dǎo)讀互惠互利

    AI在智慧圖書(shū)館中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在信息檢索和文本分析兩大領(lǐng)域,能***提升智慧圖書(shū)館的工作效率和用戶(hù)體驗(yàn)。在信息檢索領(lǐng)域以智能搜索引擎為例,數(shù)據(jù)顯示,用戶(hù)在使用這些工具時(shí),搜索關(guān)鍵詞的使用率減少了20%以上。這是因?yàn)橹悄芩阉饕婺軌蚋鼫?zhǔn)確地理解用戶(hù)的查詢(xún)意圖,并提供相關(guān)的搜索結(jié)果。在文本分析領(lǐng)域,AI能夠處理和分析海量文本數(shù)據(jù),從中提取出有價(jià)值的信息。這對(duì)智慧圖書(shū)館尤為重要,因?yàn)槿虼嬖跀?shù)十億份電子文獻(xiàn)需要高效管理。利用AI,智慧圖書(shū)館可以自動(dòng)化完成文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要生成,從而提升數(shù)字文獻(xiàn)的管理效率,優(yōu)化資源整理流程。采用AI,智慧圖書(shū)館可實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)分類(lèi)、關(guān)鍵詞提取以及信息摘要自動(dòng)...

  • 智能化智慧導(dǎo)讀概況
    智能化智慧導(dǎo)讀概況

    首先,智慧導(dǎo)讀系統(tǒng)會(huì)收集用戶(hù)在閱讀過(guò)程中的各種數(shù)據(jù),包括但不限于用戶(hù)的閱讀時(shí)長(zhǎng)、閱讀偏好、閱讀歷史、點(diǎn)擊行為、評(píng)論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過(guò)用戶(hù)在平臺(tái)上的行為自動(dòng)記錄,也可以通過(guò)用戶(hù)主動(dòng)填寫(xiě)問(wèn)卷或設(shè)置偏好等方式獲取。收集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、重復(fù)或無(wú)效信息,因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。這一步包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作,以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù),對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。這包括對(duì)用戶(hù)的閱讀習(xí)慣、興趣偏好、情感傾向等進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)用戶(hù)潛在的閱讀需求和興趣點(diǎn)。同時(shí),通過(guò)對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)的聚類(lèi)、分類(lèi)和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等,可以發(fā)現(xiàn)用戶(hù)群體之間的相似性和差異性,...

  • 福建智能化智慧導(dǎo)讀
    福建智能化智慧導(dǎo)讀

    在技術(shù)迅速更迭下,國(guó)內(nèi)外學(xué)者積極探索AIGC融入圖書(shū)館服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。陸偉等探討以ChatGPT為**的大語(yǔ)言模型對(duì)信息資源建設(shè)、信息組織與檢索、信息治理等方面的影響[28]。趙楊等構(gòu)建融合AIGC技術(shù)的智慧圖書(shū)館體系框架[29],儲(chǔ)節(jié)旺等從服務(wù)方式、服務(wù)內(nèi)容、服務(wù)效果等三個(gè)方面分析AIGC對(duì)智慧圖書(shū)館服務(wù)的沖擊[30]。國(guó)外有學(xué)者指出基于ChatGPT的聊天機(jī)器人系統(tǒng)是傳統(tǒng)的基于知識(shí)庫(kù)的聊天機(jī)器人的可行替代方案[31],同時(shí)AI聊天機(jī)器人可能會(huì)對(duì)參考咨詢(xún)實(shí)踐、館藏開(kāi)發(fā)以及元數(shù)據(jù)創(chuàng)建和轉(zhuǎn)換產(chǎn)生影響[32]。知識(shí)鏈分析服務(wù)模式是試圖在讀者與文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)之間創(chuàng)新性地介入一個(gè)透明的文獻(xiàn)服務(wù)網(wǎng)關(guān)。福建智...

  • 怎樣智慧導(dǎo)讀銷(xiāo)售電話(huà)
    怎樣智慧導(dǎo)讀銷(xiāo)售電話(huà)

    基本原則及立體復(fù)合、開(kāi)放共享等數(shù)據(jù)資源建設(shè)原則,分原生數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、中間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、智慧數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層。其中,原生數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊分別構(gòu)建業(yè)務(wù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)用戶(hù)數(shù)據(jù)、情境數(shù)據(jù)、態(tài)勢(shì)數(shù)據(jù);構(gòu)建館藏資源庫(kù)以存儲(chǔ)文本、音頻、視頻、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)資源;構(gòu)建服務(wù)模型庫(kù)以存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)化、可重用的功能模型及服務(wù)方案;構(gòu)建數(shù)智技術(shù)庫(kù)以存儲(chǔ)技術(shù)方案、應(yīng)用模型、智能工具;構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)及日志數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)架構(gòu)運(yùn)維相關(guān)軟硬件數(shù)據(jù);構(gòu)建元數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)、技術(shù)元數(shù)據(jù)、操作元數(shù)據(jù)。中間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊分別構(gòu)建融合數(shù)據(jù)庫(kù)以存儲(chǔ)模態(tài)間關(guān)聯(lián)的融合數(shù)據(jù);構(gòu)建綜合信息庫(kù)以存儲(chǔ)由實(shí)體、事件、關(guān)系組合表示的結(jié)構(gòu)化信息。...

  • 圖書(shū)館智慧導(dǎo)讀收費(fèi)套餐
    圖書(shū)館智慧導(dǎo)讀收費(fèi)套餐

    智慧圖書(shū)館可根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求選擇恰當(dāng)?shù)耐扑]算法,且按照用戶(hù)反饋開(kāi)展算法優(yōu)化,保障推薦的精細(xì)行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶(hù)反饋與系統(tǒng)迭代是個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)的關(guān)鍵。個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶(hù)對(duì)推薦結(jié)果的反饋,對(duì)點(diǎn)擊率、借閱率、閱讀時(shí)長(zhǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,即刻調(diào)整推薦策略。同時(shí),采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型,逐步提高推薦的精細(xì)度與個(gè)性化水平。通過(guò)上述流程,智慧圖書(shū)館可設(shè)計(jì)出更加***的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng),給予用戶(hù)更加個(gè)性化的閱讀推薦服務(wù),幫助用戶(hù)更高效地獲取感興趣的書(shū)籍及資源,進(jìn)而提高用戶(hù)體驗(yàn)以及智慧圖書(shū)館的服務(wù)水平[5]。類(lèi)似于20世紀(jì)80年代...

  • 廣東參考智慧導(dǎo)讀
    廣東參考智慧導(dǎo)讀

    數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面。學(xué)術(shù)平臺(tái)底層資源的數(shù)據(jù)化程度決定平臺(tái)的智慧化程度[45]。一方面,注重加強(qiáng)用戶(hù)學(xué)術(shù)閱讀行為數(shù)據(jù)的采集與挖掘,包括閱讀內(nèi)容偏好、閱讀時(shí)長(zhǎng)、閱讀場(chǎng)景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數(shù)據(jù)等,添加基本標(biāo)簽、偏好標(biāo)簽、會(huì)話(huà)標(biāo)簽、情景標(biāo)簽、互動(dòng)標(biāo)簽構(gòu)建用戶(hù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)畫(huà)像模型。另一方面,側(cè)重開(kāi)發(fā)學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù),包括細(xì)粒度內(nèi)容資源、個(gè)性化閱讀資源庫(kù)、科研專(zhuān)題資料庫(kù)、課程文獻(xiàn)中心等,并做好與用戶(hù)閱讀行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)建設(shè)。例如,面向教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求,山東大學(xué)圖書(shū)館構(gòu)建學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),打造學(xué)者—機(jī)構(gòu)—成果關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)資源[46]。以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),AIGC技術(shù)嵌入后將會(huì)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)系映射、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)感...

  • 綜合智慧導(dǎo)讀互惠互利
    綜合智慧導(dǎo)讀互惠互利

    圖書(shū)館的發(fā)展歷經(jīng)傳統(tǒng)圖書(shū)館、數(shù)字圖書(shū)館、智慧圖書(shū)館三階段,相應(yīng)的圖書(shū)館服務(wù)亦經(jīng)歷文獻(xiàn)服務(wù)、信息及知識(shí)服務(wù)、智能服務(wù)三階段。智慧圖書(shū)館依托數(shù)智技術(shù)(主要有大數(shù)據(jù)、人工智能等)、融合圖書(shū)館資源的全流程管理體系,面向用戶(hù)多樣化、個(gè)性化、專(zhuān)業(yè)化需求實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源與數(shù)智技術(shù)有機(jī)整合、虛實(shí)空間有效融合以提供效益比較大化的數(shù)智服務(wù)(主要分技術(shù)服務(wù)及公共服務(wù)),由此要求圖書(shū)館數(shù)智服務(wù)平臺(tái)需具備感知化、泛在化、協(xié)同化的特征:感知化是針對(duì)特定的應(yīng)用場(chǎng)景選擇適配的服務(wù)方案,通過(guò)交互終端及交互門(mén)戶(hù)以合適的交互方式實(shí)現(xiàn)服務(wù)情境、用戶(hù)行為等智能感知;泛在化是基于數(shù)智技術(shù)打破時(shí)間與空間的服務(wù)邊界,可跨空間實(shí)時(shí)提供資源間共享、...

  • 怎樣智慧導(dǎo)讀常見(jiàn)問(wèn)題
    怎樣智慧導(dǎo)讀常見(jiàn)問(wèn)題

    智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進(jìn)范式統(tǒng)籌推進(jìn)圖書(shū)館內(nèi)“原生數(shù)據(jù)—中間數(shù)據(jù)—智慧數(shù)據(jù)”的流通轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù),鏈接圖書(shū)館內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的異構(gòu)原生數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)多渠道、全領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)采集,利用契合各類(lèi)數(shù)據(jù)特征的處理方式實(shí)現(xiàn)敏捷化的自動(dòng)數(shù)據(jù)處理;通過(guò)匹配相應(yīng)數(shù)據(jù)模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù),以實(shí)體、事件、關(guān)系為基本單元智能抽取出語(yǔ)義化、結(jié)構(gòu)化的綜合信息,由此實(shí)現(xiàn)原生數(shù)據(jù)向中間數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化;圖書(shū)館業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)流程各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)整合,按照標(biāo)準(zhǔn)化的融合數(shù)據(jù)分析流程獲取深度數(shù)據(jù),挖掘出潛在知識(shí)并發(fā)現(xiàn)知識(shí)關(guān)聯(lián)以提煉通用知識(shí)及領(lǐng)域知識(shí),從而實(shí)現(xiàn)中間數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。智慧導(dǎo)讀可以根據(jù)讀者的需求和興趣進(jìn)行個(gè)性化推薦。怎...

  • 參考智慧導(dǎo)讀大概費(fèi)用
    參考智慧導(dǎo)讀大概費(fèi)用

    近年來(lái)人工智能生成內(nèi)容(AI-GeneratedContent,AIGC)技術(shù)實(shí)現(xiàn)突破性發(fā)展,逐漸成為AI發(fā)展的關(guān)鍵分支。AIGC技術(shù)的迅速發(fā)展為各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來(lái)契機(jī),已被引入傳媒、電商、教育、金融、醫(yī)療等行業(yè)領(lǐng)域[1]。ChatGPT是AIGC技術(shù)的***應(yīng)用成果[2],掀起了多領(lǐng)域的生成式人工智能熱潮,以其語(yǔ)義理解、多輪對(duì)話(huà)、敢于質(zhì)疑等特征引起了學(xué)界和業(yè)界大量研究者的關(guān)注。信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的**驅(qū)動(dòng)力,AIGC技術(shù)勢(shì)必將驅(qū)動(dòng)閱讀服務(wù)的變革,促進(jìn)智慧圖書(shū)館等學(xué)術(shù)平臺(tái)的服務(wù)創(chuàng)新。學(xué)術(shù)平臺(tái)是學(xué)術(shù)用戶(hù)明晰并滿(mǎn)足閱讀需求的重要支撐。目前,一些學(xué)術(shù)用戶(hù)已開(kāi)始利用新型學(xué)術(shù)閱讀平臺(tái)尋求和閱...

  • 上海智慧導(dǎo)讀服務(wù)費(fèi)
    上海智慧導(dǎo)讀服務(wù)費(fèi)

    隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,內(nèi)容生成方式經(jīng)歷了專(zhuān)業(yè)內(nèi)容生成、用戶(hù)生成內(nèi)容、生成式人工智能三個(gè)階段。專(zhuān)業(yè)內(nèi)容生成指內(nèi)容創(chuàng)作的主體是平臺(tái),平臺(tái)雇用的保障內(nèi)容的專(zhuān)業(yè)性,平臺(tái)借助專(zhuān)業(yè)性的原創(chuàng)內(nèi)容得到收益,例如,騰訊、優(yōu)酷、得到等都屬于專(zhuān)業(yè)內(nèi)容生成。圖書(shū)館資源與專(zhuān)業(yè)內(nèi)容生成結(jié)合,達(dá)成了圖書(shū)館從數(shù)據(jù)商購(gòu)買(mǎi)數(shù)字資源數(shù)據(jù)庫(kù)。用戶(hù)生成內(nèi)容指用戶(hù)成為內(nèi)容創(chuàng)作的主體,用戶(hù)從內(nèi)容的消費(fèi)者變?yōu)閮?nèi)容的創(chuàng)作者,例如,微博等分享見(jiàn)聞的圖文平臺(tái),抖音、快手等分享生活的短視頻平臺(tái),豆瓣、知乎等書(shū)籍、電影作品的探討交流平臺(tái)。圖書(shū)館資源與用戶(hù)生成內(nèi)容結(jié)合,構(gòu)成以O(shè)PAC書(shū)目下的書(shū)評(píng)、用戶(hù)為自己標(biāo)注的Tag用戶(hù)白建生成內(nèi)容。隨著ChatGPT的...

  • 網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀有什么用
    網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀有什么用

    在智慧閱讀三元協(xié)同系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中,信息通信技術(shù)、數(shù)字閱讀平臺(tái)和讀者是智慧閱讀的三要素。數(shù)字閱讀平臺(tái)在信息通信技術(shù)的基礎(chǔ)上為讀者提供閱讀內(nèi)容和服務(wù),讀者在注冊(cè)和使用數(shù)字閱讀工具的過(guò)程中留下個(gè)人的、人機(jī)交互的、社交互動(dòng)的信息與行為記錄,這些信息與行為記錄被數(shù)字閱讀平臺(tái)收集、整理、加工,再反饋給信息通信技術(shù)的操作者。信息通信技術(shù)的操作者在平臺(tái)的價(jià)值和規(guī)則框架下,通過(guò)人機(jī)協(xié)同的方式對(duì)讀者信息與行為記錄進(jìn)行加工,在平臺(tái)的監(jiān)制下提供產(chǎn)品和服務(wù)。作為一種理想狀態(tài)的智慧閱讀,其應(yīng)然狀態(tài)是數(shù)字的(指處理過(guò)程是數(shù)字的,唯有數(shù)字化才可計(jì)算,才能提供快速及時(shí)反應(yīng);**終產(chǎn)品既可以是虛擬的,又可以是實(shí)體的)、個(gè)性的、情境的...

  • 運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀一體化
    運(yùn)營(yíng)智慧導(dǎo)讀一體化

    智慧閱讀作為一個(gè)學(xué)術(shù)概念,尚未形成定論?,F(xiàn)有研究大多由數(shù)字時(shí)代閱讀主體的特征和需求出發(fā),延伸到生產(chǎn)工具和生產(chǎn)過(guò)程的智慧化。有學(xué)者認(rèn)為智慧閱讀關(guān)聯(lián)讀者多維、動(dòng)態(tài)、非線(xiàn)性、差異化的閱讀需求,其實(shí)現(xiàn)需要借助大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)義出版等工具技術(shù),以及結(jié)構(gòu)化組織、細(xì)粒度加工、深度關(guān)聯(lián)、要素增補(bǔ)等數(shù)據(jù)流程[4]。智慧閱讀的初步應(yīng)用主要在圖書(shū)館,有學(xué)者認(rèn)為圖書(shū)館的智慧化程度取決于其借助大數(shù)據(jù)提供個(gè)性化服務(wù)的能力[5],有學(xué)者關(guān)注通過(guò)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、情景感知來(lái)實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館的智慧推薦[6];有學(xué)者認(rèn)為智慧閱讀的實(shí)現(xiàn)需要結(jié)合讀者信息(瀏覽信息、檢索信息、收藏信息、訂閱信息)和資源使用記錄(借閱記錄、閱...

  • 提供智慧導(dǎo)讀采購(gòu)
    提供智慧導(dǎo)讀采購(gòu)

    隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,高校圖書(shū)館作為知識(shí)服務(wù)的重要平臺(tái),傳統(tǒng)服務(wù)模式已無(wú)法滿(mǎn)足用戶(hù)對(duì)高效、精細(xì)信息的需求,服務(wù)模式的升級(jí)與轉(zhuǎn)型已成為必然趨勢(shì)。以ChatGPT的人工智能生成內(nèi)容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)的出現(xiàn),為高校圖書(shū)館的服務(wù)創(chuàng)新開(kāi)辟了全新的路徑。高校圖書(shū)館服務(wù)模式經(jīng)歷了從文獻(xiàn)服務(wù)到信息服務(wù),再到知識(shí)服務(wù),發(fā)展到智慧服務(wù)的演變。智慧服務(wù)作為知識(shí)服務(wù)的深化與擴(kuò)展,理念在于激發(fā)用戶(hù)將知識(shí)轉(zhuǎn)化為智慧的能力,借助大數(shù)據(jù)分析、人工智能算法、區(qū)塊鏈技術(shù)、第五代移動(dòng)通信(5G)以及虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)等先進(jìn)的現(xiàn)代信息技術(shù),通過(guò)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化及智...

  • 浙江智慧導(dǎo)讀平臺(tái)
    浙江智慧導(dǎo)讀平臺(tái)

    個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)在智慧圖書(shū)館推行,不僅提升了圖書(shū)館資源的運(yùn)用效率,還大幅提升了用戶(hù)的閱讀體驗(yàn)感?;贏I,個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)能為各用戶(hù)推薦感興趣和符合需求的書(shū)籍或資料,激發(fā)智慧圖書(shū)館服務(wù)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化轉(zhuǎn)變,同時(shí)還能持續(xù)采集用戶(hù)反饋進(jìn)行不斷優(yōu)化,從而保證推薦結(jié)果既準(zhǔn)確又高效。未來(lái)隨著技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)會(huì)愈發(fā)智能化,進(jìn)一步激發(fā)智慧圖書(shū)館在信息服務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新活力,增強(qiáng)智慧圖書(shū)館的文化傳播功效,滿(mǎn)足各用戶(hù)的多樣訴求。閱讀軌跡可以同時(shí)將中文與英文文獻(xiàn)融合生成新的語(yǔ)義腦圖。浙江智慧導(dǎo)讀平臺(tái)在智慧圖書(shū)館中,智慧館員必須走在前列,成為圖書(shū)館業(yè)務(wù)的先行者。智慧館員能否科學(xué)地配置到合適的工作崗位,對(duì)...

  • 怎樣智慧導(dǎo)讀大概價(jià)格多少
    怎樣智慧導(dǎo)讀大概價(jià)格多少

    智慧導(dǎo)讀面向內(nèi)外部資源及線(xiàn)上線(xiàn)下資源統(tǒng)一整合、多模態(tài)數(shù)據(jù)有效存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)資源多向調(diào)用的需求,遵循數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)塊、智能設(shè)施模塊構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施層。其中,服務(wù)器設(shè)施模塊敏捷部署各類(lèi)適用于圖書(shū)館數(shù)智服務(wù)的軟硬件,提供資源并發(fā)計(jì)算及服務(wù)及時(shí)響應(yīng)能力。網(wǎng)絡(luò)設(shè)施模塊通過(guò)實(shí)現(xiàn)圖書(shū)館內(nèi)部鏈接及外部跨連的必要通信設(shè)備,滿(mǎn)足數(shù)據(jù)高速傳輸、安全有效保障的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需要。智能設(shè)施模塊綜合應(yīng)用智能感知、智能管理、智能服務(wù)三類(lèi)設(shè)備,構(gòu)建覆蓋多維交互渠道、提供多類(lèi)功能的智能設(shè)備集群,進(jìn)而支撐圖書(shū)館業(yè)務(wù)場(chǎng)景精細(xì)感知、巨量復(fù)雜資源動(dòng)態(tài)調(diào)度、智能服務(wù)跨域互融。依據(jù)實(shí)時(shí)搜索結(jié)果Top N篇文獻(xiàn)的篇名和摘要進(jìn)行文本深度解析,分別生成的中、英文...

  • 怎樣智慧導(dǎo)讀費(fèi)用是多少
    怎樣智慧導(dǎo)讀費(fèi)用是多少

    數(shù)據(jù)資源建設(shè)方面。學(xué)術(shù)平臺(tái)底層資源的數(shù)據(jù)化程度決定平臺(tái)的智慧化程度[45]。一方面,注重加強(qiáng)用戶(hù)學(xué)術(shù)閱讀行為數(shù)據(jù)的采集與挖掘,包括閱讀內(nèi)容偏好、閱讀時(shí)長(zhǎng)、閱讀場(chǎng)景、閱讀情緒、閱讀心理、社交數(shù)據(jù)等,添加基本標(biāo)簽、偏好標(biāo)簽、會(huì)話(huà)標(biāo)簽、情景標(biāo)簽、互動(dòng)標(biāo)簽構(gòu)建用戶(hù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)畫(huà)像模型。另一方面,側(cè)重開(kāi)發(fā)學(xué)術(shù)資源數(shù)據(jù),包括細(xì)粒度內(nèi)容資源、個(gè)性化閱讀資源庫(kù)、科研專(zhuān)題資料庫(kù)、課程文獻(xiàn)中心等,并做好與用戶(hù)閱讀行為數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)建設(shè)。例如,面向教育數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需求,山東大學(xué)圖書(shū)館構(gòu)建學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái),打造學(xué)者—機(jī)構(gòu)—成果關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)資源[46]。以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),AIGC技術(shù)嵌入后將會(huì)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)系映射、轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)感...

  • 江西品牌智慧導(dǎo)讀
    江西品牌智慧導(dǎo)讀

    目前,國(guó)內(nèi)外圖情領(lǐng)域?qū)IGC應(yīng)用的研究大多圍繞信息資源管理、智慧圖書(shū)館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開(kāi),多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場(chǎng)景及可行性問(wèn)題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書(shū)館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級(jí)階段,仍有較大的研究?jī)r(jià)值,而專(zhuān)門(mén)聚焦AIGC技術(shù)應(yīng)用于閱讀服務(wù)的研究較少,更缺乏應(yīng)用于學(xué)術(shù)閱讀服務(wù)的研究。王樹(shù)義和張慶薇[33]、吳若航和茆意宏[34]、蔡子凡和蔚海燕[35]分別探討AIGC技術(shù)對(duì)科研人員的影響及在圖書(shū)館服務(wù)、圖書(shū)館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)學(xué)術(shù)圖書(shū)館用戶(hù)的科研、教學(xué)、寫(xiě)作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例...

  • 浙江智慧導(dǎo)讀質(zhì)量
    浙江智慧導(dǎo)讀質(zhì)量

    智慧閱讀服務(wù)內(nèi)容方面的研究覆蓋讀物供給智慧化、輔助閱讀智慧化和閱讀推廣智慧化等主題。有關(guān)讀物供給智慧化的研究包括移動(dòng)讀物供給[9]、虛擬現(xiàn)實(shí)讀物供給[10-11]及個(gè)性化閱讀推薦[12-13]等方面,讀物涉及文本、視頻、音頻、圖像、數(shù)據(jù)等多種形式,如視聽(tīng)閱讀內(nèi)容[14]、有聲讀物[15]、歷史人物數(shù)據(jù)[16]、在線(xiàn)可視化數(shù)據(jù)[17]等。輔助閱讀智慧化研究方面,K.LO等探討“人工智能和人機(jī)交互的***進(jìn)展能否為智能、交互式和可訪(fǎng)問(wèn)的閱讀界面提供動(dòng)力”[18]。基于眼動(dòng)追蹤和大語(yǔ)言模型技術(shù)的智能AI閱讀助手SARA通過(guò)實(shí)時(shí)提供個(gè)性化幫助來(lái)增強(qiáng)閱讀體驗(yàn)[19]。同時(shí),對(duì)支持閱讀過(guò)程的新技術(shù)平臺(tái)需求...

  • 信息智慧導(dǎo)讀用戶(hù)體驗(yàn)
    信息智慧導(dǎo)讀用戶(hù)體驗(yàn)

    智慧圖書(shū)館是數(shù)字時(shí)代圖書(shū)館領(lǐng)域的一次**性發(fā)展,旨在通過(guò)信息技術(shù)和AI等,滿(mǎn)足日益增長(zhǎng)的數(shù)字信息需求和不斷變化的用戶(hù)需求。據(jù)統(tǒng)計(jì),全球數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的產(chǎn)生量已達(dá)到每天1.5TB,并以每年20%的速率快速增長(zhǎng)。這種大數(shù)據(jù)環(huán)境為用戶(hù)提供了前所未有的信息量,也對(duì)圖書(shū)館的服務(wù)模式提出了新的要求。智慧圖書(shū)館通過(guò)整合數(shù)字化資源,包括電子書(shū)、學(xué)術(shù)期刊、多媒體內(nèi)容等,構(gòu)建了龐大的信息庫(kù)。這些資源的數(shù)字化不僅使用戶(hù)能夠遠(yuǎn)程訪(fǎng)問(wèn)海量文獻(xiàn),還通過(guò)智能化的搜索和檢索系統(tǒng),使資源獲取和使用變得更加便捷和高效。此外,智慧圖書(shū)館利用AI,采用自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等,分析用戶(hù)行為和偏好,為其提供了個(gè)性化的閱讀推薦和學(xué)術(shù)導(dǎo)航,大幅...

  • 哪些智慧導(dǎo)讀成本
    哪些智慧導(dǎo)讀成本

    智慧圖書(shū)館可根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求選擇恰當(dāng)?shù)耐扑]算法,且按照用戶(hù)反饋開(kāi)展算法優(yōu)化,保障推薦的精細(xì)行業(yè)交流1552025年3月度與多樣性。用戶(hù)反饋與系統(tǒng)迭代是個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)持續(xù)改進(jìn)的關(guān)鍵。個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)必須不斷收集用戶(hù)對(duì)推薦結(jié)果的反饋,對(duì)點(diǎn)擊率、借閱率、閱讀時(shí)長(zhǎng)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,即刻調(diào)整推薦策略。同時(shí),采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng)可不斷修正推薦模型,逐步提高推薦的精細(xì)度與個(gè)性化水平。通過(guò)上述流程,智慧圖書(shū)館可設(shè)計(jì)出更加***的個(gè)性化閱讀推薦系統(tǒng),給予用戶(hù)更加個(gè)性化的閱讀推薦服務(wù),幫助用戶(hù)更高效地獲取感興趣的書(shū)籍及資源,進(jìn)而提高用戶(hù)體驗(yàn)以及智慧圖書(shū)館的服務(wù)水平[5]。數(shù)字圖書(shū)館的用戶(hù)可以通...

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