YuanStem 20多能干細胞培養(yǎng)基使用說明書
YuanStem 20多能干細胞培養(yǎng)基
YuanStem 8多能干細胞培養(yǎng)基
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在數(shù)智時代,圖書館的智慧服務(wù)體系極大地豐富了圖書館與用戶的互動,提升了閱讀體驗和用戶滿意度,使得傳統(tǒng)的圖書館服務(wù)演變?yōu)楦踊雍蛡€性化的智能服務(wù)。一方面,通過整合人工智能和自然語言處理等技術(shù),圖書館得以實現(xiàn)與用戶更豐富和深入的互動。例如,智能聊天機器人能夠?qū)崟r為用戶提供閱讀建議,乃至解析復(fù)雜信息,這種即時反饋機制不僅提高了用戶獲取信息的效率,還極大地優(yōu)化了服務(wù)體驗;另一方面,智慧服務(wù)體系通過分析用戶互動數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)用戶行為,預(yù)測需求,并主動為其提供服務(wù),這種服務(wù)的主動性依托于大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析技術(shù),可以使服務(wù)更智能、更個性化。總之,數(shù)智時代圖書館構(gòu)建的智慧服務(wù)體系簡化了信息獲取過程,創(chuàng)造了一種全新的與高度互動的閱讀和學(xué)習(xí)方式,提升了用戶的滿意度和閱讀體驗,體現(xiàn)了數(shù)智時代圖書館服務(wù)的獨特價值。為讀者提供更加個性化的閱讀推薦,幫助讀者發(fā)現(xiàn)感興趣的內(nèi)容、拓寬閱讀視野、提高閱讀效果。網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀優(yōu)勢

智慧閱讀雖被預(yù)設(shè)為數(shù)字閱讀的高級形態(tài),但其實現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如:數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性,讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式,因此,略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當下閱讀的主流;認知神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn),跳讀導(dǎo)致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低,人類元認知能力面臨衰退的風險[10];數(shù)字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權(quán)利,文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)使得“它有上千個進出口,讀者可以從這些通道進進出出,作出自己的理解和解釋”[11],這使得讀者的主體性被算法邏輯主導(dǎo),超鏈接架構(gòu)帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀價格信息將更多的學(xué)科專業(yè)知識融匯起來,對潛在的相關(guān)知識進行有效整合,切實提升圖書館館藏資源價值。

閱讀應(yīng)用作為學(xué)術(shù)閱讀輸出的重要過程,學(xué)術(shù)寫作是其中的主要形式之一,是圖書館等閱讀服務(wù)機構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容。在數(shù)字環(huán)境下,XLJ等商業(yè)類學(xué)術(shù)平臺開始探索,但仍面臨寫作輔導(dǎo)程度不深、融入科學(xué)研究全過程程度有待提高等問題。AIGC技術(shù)對于寫作輔導(dǎo)服務(wù)的賦能主要體現(xiàn)在整合數(shù)字筆記內(nèi)容、綜合運用所積累知識生成新的成果、繪制插圖及語言潤色等方面。(1)整合數(shù)字筆記內(nèi)容。在知識型文本處理方面,可借鑒AI應(yīng)用文本處理型企業(yè)Mem的做法,即與AIGC結(jié)合,將非結(jié)構(gòu)化的文本自動整理成段落、生成文章摘要、生成標題。(2)綜合運用所積累知識生成新的成果。可參考基于AI技術(shù)應(yīng)用的Writer公司為用戶提供全流程支持,包括頭腦風暴構(gòu)思、生成初稿、樣式編輯、分發(fā)內(nèi)容、復(fù)盤研究等流程的服務(wù)。如中國知網(wǎng)基于大模型和知識庫利用AIGC技術(shù)開發(fā)智能寫作平臺,國內(nèi)CTXS科研平臺基于人工智能模型和大數(shù)據(jù)分析技術(shù),提供結(jié)構(gòu)化寫作框架及例句庫,還提供AI課題羅盤、AI研究選題、智能選刊等多場景的服務(wù)內(nèi)容。(3)繪制插圖及語言潤色。在寫作過程中,可利用GPT工具實現(xiàn)AI繪圖、AI中文潤色、AI英文潤色等功能。此外,利用GPT類平臺可自動生成匯報PPT課件。
閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果,而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力,情境、技術(shù)、體驗等要素影響閱讀認知過程,認知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個階段[47]。以前受制于技術(shù)條件,無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試,開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能,助力于“識別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過程。但提供此種服務(wù)的平臺數(shù)量仍較少,作為學(xué)術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下,海量知識存儲訓(xùn)練的大模型面世,能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。知識鏈分析服務(wù)模式是試圖在讀者與文獻數(shù)據(jù)庫之間創(chuàng)新性地介入一個透明的文獻服務(wù)網(wǎng)關(guān)。

面向復(fù)雜業(yè)務(wù)場景智能適配、虛實空間多渠道交互、多元主體協(xié)同創(chuàng)新的需求,遵循應(yīng)用有機集成、平臺開放共享等原則構(gòu)建人機交互層。人機交互層嵌入視角、觸角、語音、虛實融合等多感官交互模型,構(gòu)建傳統(tǒng)交互終端以及以服務(wù)型機器人為的圖書館智能終端,提供具備泛在感知、全息交互、虛實共生特點的多維交互渠道;按照圖書館數(shù)智服務(wù)涉及的利益主體分類(主要分公眾、機構(gòu)、館員),整合各數(shù)智服務(wù)模塊并利用應(yīng)用接口及傳輸協(xié)議,建設(shè)快速響應(yīng)用戶需求、靈活部署于交互終端的專業(yè)門戶,提供融合智慧數(shù)據(jù)全生命周期管理且覆蓋業(yè)務(wù)全流程的一站式功能及服務(wù);依托圖書館數(shù)智服務(wù)能力模型將用戶需求與館內(nèi)資源進行動態(tài)匹配分析,梳理出需求綜合識別、資源深度融合、服務(wù)智能供給等圖書館服務(wù)場景,提供精細契合各類業(yè)務(wù)場景的智能化人機交互方案。上海半坡是專門為圖書館提供文獻知識服務(wù)的公司。品質(zhì)智慧導(dǎo)讀發(fā)現(xiàn)
信息技術(shù)是閱讀服務(wù)創(chuàng)新的驅(qū)動力,AIGC 技術(shù)勢必將驅(qū)動閱讀服務(wù)的變革,促進智慧圖書館的服務(wù)創(chuàng)新。網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀優(yōu)勢
信息通信技術(shù)(ICT)作為技術(shù)基座,構(gòu)成信息信任系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施。技術(shù)哲學(xué)視域下,信息通信技術(shù)不僅改變了信息供需關(guān)系,還重構(gòu)了認知勞動分工。智慧閱讀依賴信息的搜索和過濾技術(shù),它們是解決信息冗余的重要手段。不同技術(shù)對讀者的要求也不盡相同—信息搜索的質(zhì)量很大程度上依賴讀者對所需信息描述的準確程度;信息的過濾則是信息供給方提供的一種服務(wù),它從讀者的歷史行為和數(shù)據(jù)中篩選讀者感興趣的內(nèi)容,**終表現(xiàn)為信息推薦。信息過濾的技術(shù)包括數(shù)據(jù)挖掘、知識圖譜、聚類算法、協(xié)同過濾、序列推薦、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等。技術(shù)的迭代顯示機器從服從和執(zhí)行人類指令過渡到有監(jiān)督的學(xué)習(xí),現(xiàn)在又往無監(jiān)督的方向演進。算法黑箱給生產(chǎn)者和消費者帶來一定程度的信任剝奪,基于對信息發(fā)布主體的信任受到?jīng)_擊。網(wǎng)絡(luò)智慧導(dǎo)讀優(yōu)勢