智慧導讀**業務層首先以數智技術賦能模塊內的技術簇為技術底座，支撐三類技術簇協同賦能數智服務層及智慧數據流轉模塊，即泛在感知技術簇賦能業務場景全要素智能感知，數據管理技術簇賦能數據資源全生命周期智能管理，情報服務技術簇賦能多方服務主體跨領域融合創新。其次通過智慧數據流轉模塊接受數智服務層的業務請求并靈活提供業務調用，同時與數據存儲層進行高頻率、大規模的數據流通業務，具體為通過應用接口、網絡、傳感器三類渠道的數據采集，實現圖書館外部多源異構數據的原始獲取，經流批處理、數據清洗、數據集成三階段的數據處理，有效增強數據質量并提高組織程度，進而存儲各類原生數據于相應數據庫；智慧導讀-閱讀軌跡是用戶的搜索與上傳文件所生成的語義腦圖，根據時間排序的歷史記錄。安徽智慧導讀數據分析

隨著互聯網的發展，內容生成方式經歷了專業內容生成、用戶生成內容、生成式人工智能三個階段。專業內容生成指內容創作的主體是平臺，平臺雇用的保障內容的專業性，平臺借助專業性的原創內容得到收益，例如，騰訊、優酷、得到等都屬于專業內容生成。圖書館資源與專業內容生成結合，達成了圖書館從數據商購買數字資源數據庫。用戶生成內容指用戶成為內容創作的主體，用戶從內容的消費者變為內容的創作者，例如，微博等分享見聞的圖文平臺，抖音、快手等分享生活的短視頻平臺，豆瓣、知乎等書籍、電影作品的探討交流平臺。圖書館資源與用戶生成內容結合，構成以OPAC書目下的書評、用戶為自己標注的Tag用戶白建生成內容。隨著ChatGPT的出現，生成式人工智能AIGC成功落地，AI成為新的內容創作主體，將圖書館資源與生成式人工智能AIGC結合，可利用Transformer開源模型對圖書館現有文獻進行訓練。安徽智慧導讀數據分析近幾年出現的一種標題形式。

大數據和人工智能技術極大地推動輔助閱讀智慧化。如表5所示，一方面，進一步優化移動閱讀、數字閱讀的外部語義增強環境。除了提供劃線、高亮顯示、翻譯、對比閱讀等功能以輔助關鍵信息的甄別與標識，還強化語料、引文收集、標簽、手繪等數字筆記和數字注釋功能，增強用戶描述和記錄文本大意的體驗。另一方面，對文獻內容的再生產或再創作，提高閱讀效率，降低認知負荷。在海量數據中“學習”并“理解”內容，對某一主題的相關文獻進行自動綜述，提煉文獻的**內容，AI生成解讀視頻。同時，基于語義關聯關系，提供與文獻相關的數據、代碼、項目、視頻講解等服務。在閱讀理解過程中，以提問的方式要求GPT類平臺自動提煉相關內容，自動實現知識抽取和關系揭示。表6列舉了部分學術平臺的輔助閱讀服務內容及服務形式。當前的輔助閱讀服務適用于撰寫文獻綜述的主題文獻閱讀，也適用于學術檢索任務和積累任務，但仍需要配合人工精讀的方式學習特定的方法和理論知識點。

在數智時代，圖書館的角色及其功能發生了翻天覆地的變化，從原有的靜態服務模式逐步轉變為動態且富有互動性的智慧服務體系，這種轉變徹底改變了圖書館在公共生活與學術領域的地位。本文將從數智時代圖書館智慧服務體系的必要性入手，深入分析其在提升信息獲取便利性、加強知識傳播和增強用戶互動與體驗方面的重要作用，并進一步探討支持圖書館服務現代化的基本原則與具體路徑，以期為圖書館界提供一種前瞻性的視角，助力其有效利用新興技術，推動圖書館服務朝著更智能化、個性化及可持續化的方向發展，從而更好地滿足現代社會的需求。近年來人工智能生成內容（AI-Generated Content，AIGC）技術實現突破性發展，逐漸成為 AI 發 展的關鍵分支。

智慧數據源于大數據且是大數據的組成部分，具體是利用數智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數據集，產生呈現多模態、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數據（即智慧數據），智慧數據經數據消費后與其他多源異構數據共同構成大數據，隨著領域應用深化與數智技術發展實現智慧數據迭代。智慧數據由動態化的流通轉化過程形成，首先是通過數據采集環節獲取由各領域業務活動產生的多源異構、價值密度低的原生數據，其次通過原生數據處理環節產生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數據，通過中間數據分析環節產生可推理、情境化的智慧數據。智慧數據用于智能完成具體業務領域下的特定任務，具體是將適配各業務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數智技術賦能的業務流程，智能感知業務需求后動態調用智慧數據以提供規律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務，由此實現智慧數據專業化、垂直化的領域精細應用。智慧導讀可以幫助讀者更快速、更深入地理解文章。安徽智慧導讀數據分析

所以需要對用戶閱讀行為信息和知識進行組織，針對科技文獻資源使用和組織。安徽智慧導讀數據分析

智慧導讀調用原生數據后依次通過模態識別、特征提取、融合計算三階段的數據融合，實現多模態原生數據向聚焦特定服務目標的融合數據轉化，經實體、事件、關系三種維度的信息抽取，實現融合數據向結構化綜合信息有序轉化，進而存儲各類中間數據于相應數據庫；調用中間數據后依次通過目標設定、方法模型及工具綜合應用、結果評估三階段的數據分析，實現數據價值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數智服務的多維主題標簽及深度數據，經知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發現，實現多維主題標簽及深度數據向滿足任務智能決策需要的通用知識及領域知識轉化，進而存儲各類智慧數據于相應數據庫。安徽智慧導讀數據分析