閱讀感知是閱讀活動的初級階段，是讀者憑借視覺感官接觸閱讀材料并把受到的條件刺激傳遞給大腦，由想象、聯想、理解、情感等要素共同構成的一種閱讀過程。傳統閱讀的對象是紙質文本，眼睛在文字之間跳躍和移動，經由大腦的視覺中樞、語言中樞、聽覺中樞，**終傳輸到記憶中樞。“一目十行，過目不忘”的夢想自古以來就是人類閱讀學習追求的比較高境界，掌握有效的閱讀方法和技能成為提高閱讀效率的有效手段。隨著智能時代的到來，手機、電腦、閱讀器等設備跨屏互聯，音頻、視頻及VR\AR等沉浸方式跨場景交互，閱讀感知不斷突破空間、時間和身體的限制，全息、全感、全場景的超級閱讀即將到來。全息是以文字、聲音、圖像等多形式、多維度、多側面進行立體化呈現信息和知識的一種方式，使得閱讀從單一視聽轉向多維互動，從被動輸入轉向沉浸體驗，能夠有效緩解長時間閱讀帶來的大腦疲勞和知識倦怠［9］。全感強調閱讀過程中視覺、聽覺、味覺、嗅覺和觸覺的多感官參與，能夠有效增強用戶黏性。全場景則強調在不同的環境和情景下，通過用戶需求和行為分析，為用戶提供高效、精細、便捷的閱讀服務［10］。隨著５Ｇ、ＡＩ、新媒體技術的不斷 發展，閱讀推廣的渠道越來越多元，圖書館內部各 種線下設備及線上媒體。一站式科研學術助手概況

個性化閱讀推薦系統的設計始于高效且精確的數據采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產生大量數據。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數千份電子書和期刊，且數百萬用戶的日常活動會生成海量數據記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數據。這些數據是設計個性化閱讀推薦系統的基礎，需要收集和處理，以便后續進行分析和應用。數據采集必須***覆蓋用戶數據，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數據，個性化閱讀推薦系統可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領域和行為模式，從而為推薦給予數據方面的支持。數字圖書館科研學術助手有什么用智慧圖書館利用物聯網、區塊鏈等智 能技術，有效地將感知、計算與管理三者有機結合起 來。

數智時代為智慧圖書館的閱讀推廣工作帶來了前所未有的機遇與挑戰。通過精細推送個性化閱讀資源、提升閱讀體驗與互動性、融合新媒體拓寬推廣渠道、智慧化管理優化流程以及創新服務模式打造多元化閱讀環境，智慧圖書館正逐步構建起一個高效、便捷、互動的閱讀生態系統。這些策略的實施，不僅有助于提升**閱讀素養，推動教育資源均衡分配，還能促進文化傳承與創新，增強文化自信。未來，智慧圖書館應繼續深化技術應用，創新服務模式，為閱讀文化的深入普及與發展貢獻力量，讓閱讀成為連接過去與未來、促進社會***進步的重要力量。

智能技術應用引致的數字不平等，預示著智能鴻溝將會***到來。智能鴻溝的根本問題，既包括新技術發展的普及與共享問題，也包括資本邏輯和科技霸權導致的深層次問題。目前，**智能鴻溝治理的挑戰可從技術性和制度性兩個層面進行。在技術性治理方面，行業應重視弱勢群體面臨的數字不平等困境，積極提升弱勢群體的算法素養，加強技術應用中的倫理糾偏，彌合超級閱讀中的算法鴻溝。此外，行業應貫徹對弱勢群體的底層關懷，回應弱勢群體的真實需求，堅持智能向善的治理理念。在制度性治理方面，主管單位應積極構建中國智能鴻溝治理的理念和思想體系，出臺實施智能鴻溝治理的中國戰略，布局中國體系的智能產業鏈，在智能鴻溝領域積極發揮**性作用，為全球智能鴻溝治理提供中國方案，積極推進全球協同治理機制構建［21］。人類在享受超級閱讀帶來的便利與新體驗的同時與不同維度的智能鴻溝對抗，這將成為未來人類閱讀生存的新圖景。，國內部分圖書館在技術 驅動環境下開展了構建智慧閱讀推廣服務的嘗試， 推動了圖書館閱讀推廣工作的發展。

在知識管理方面，人們借助大模型可以使用內容自動生成、語義理解、文件分析等知識管理功能，還可以通過智能體高效管理海量文本、自動篩選信息、提煉知識等［14］。在知識創新方面，人工智能因擁有類人智慧而具備深層次理解和推理能力，其參與知識生產與流動將成為常態。算法、復雜神經網絡、自然語義處理、聯結、模糊、近似性、概率等構成人工智能參與知識生產的基本邏輯［15］。智慧閱讀向超級閱讀的躍遷，不僅是技術層面的深度改造，還是閱讀價值的延伸與再造。超級閱讀將有效推進知識生產和流動模式升級、社會關系變革，**人類文明邁入下一個階段。對預處理數據信息進 行基于本體的情景建模挖掘用戶的情景,信息特征 規律和變化趨勢，預測用戶閱讀需求偏好。質量科研學術助手大概價格多少

根據問題形式、認知層次、思維模式、答案特征 等標準進行分類。一站式科研學術助手概況

超級閱讀的本質是將由人主導和參與的閱讀活動轉變為人機協同活動，人類的閱讀記憶越來越依賴于外部存儲空間，數字空間成為人們記錄、記憶自己時間的主要方式。斯蒂格勒認為，技術化就是喪失記憶。人們將本該由大腦記憶的任務交由機器完成，不但導致自身記憶機能的衰退，而且使得記憶趨向機械化、平面化，如AI書摘可以快速抓取文章重點并結合大模型生成文章摘要，但過度使用可能引發“認知懶惰”問題，即讀者缺乏減少**思考的意愿，且AI生成的內容可能誤導讀者的真實記憶。有學者指出，用海量文本訓練的大語言模型實質上是將人的深度慢思考轉換為機器的前意識的快思考［23］。這使得人們在閱讀的過程中越來越習慣于接受答案式的快思考，從而喪失主動思考的能力和意識。此外，人們在閱讀過程中長期受機器數據化思維影響，使得思維趨向機器化［24］。一站式科研學術助手概況