平臺擁有 20T tokens 的預訓練語料，涵蓋學術、圖書、新聞等多種類型，其中 40% 為中文、35% 為英文等 9 種主要語言。豐富的預訓練語料為模型提供強大的數據訓練基礎，使平臺在文獻理解和服務方面具備更專業、更精細的能力。在處理學術文獻時，能更好理解專業術語內涵，準確把握文獻中心觀點。在跨語言服務中，憑借多語言預訓練語料，能準確進行語言轉換，為全球科研人員提供高質量服務。如在翻譯外文醫學文獻時，精細翻譯專業詞匯，確保信息準確傳遞。數據化管理為用戶提供智能決策支持例在基金申請、期刊投稿等，依據平臺的數據分析，能夠做出更合理的決策。河南文獻AI服務平臺怎么用

引文分析功能具有很強的實用性。它為每篇論文構建可視化 “家族” 樹，支持文獻的前向和反向引用追蹤，生成直觀的引用網絡圖譜。通過對引用關系的深度分析，科研人員能有效評估研究成果的學術影響力，了解自身研究在領域內的地位。若一篇論文被寬廣引用，說明其具有較高學術價值。同時，發現潛在學術合作機會，通過圖譜可看到不同研究團隊間的引用聯系，為研究工作明確方向，促進學術交流與合作，推動學術研究良性發展，助力科研人員拓展學術人脈與研究視野。河南文獻AI服務平臺怎么用學科前沿追蹤功能在跨學科領域同樣敏銳，能夠及時發現學科交叉點的創新機會。

文獻AI服務平臺在學科情報跟蹤方面發揮著重要作用。系統會自動追蹤并分析各學科領域的近期研究熱點、發展趨勢和突破性進展。通過構建學科知識圖譜，平臺能夠清晰呈現學科內部以及不同學科之間的知識關聯，幫助用戶發現跨學科融合的機會。對于高校、科研機構和圖書館來說，這為學科服務決策和資源建設提供了關鍵的情報支持。例如，在新興學科領域，平臺可以及時捕捉到近期的研究動態，圖書館根據這些信息調整館藏資源采購計劃，高校和科研機構據此調整學科發展規劃和研究方向。學科情報跟蹤功能讓用戶能夠緊跟學科發展步伐，合理配置資源，提升學術研究和學科建設的競爭力。

在智能寫作方面，平臺為用戶提供各個方位的強大支持。當用戶輸入文章主題，如 “人工智能在醫影像診斷中的應用”，以及詳細的大綱要點，像 “引言部分闡述研究背景與意義”“正文論述不同類型醫影像的人工智能診斷方法”“結論總結研究成果與不足” 后，平臺將迅速調用前衛的 AI 技術，生成一篇結構完整的論文初稿。初稿內容不僅包含引言、正文論述、結論等關鍵部分，還在論述過程中做到邏輯連貫、層層遞進。平臺在生成內容時，會自動檢索并參考海量的有影響度的文獻，從出名學術期刊到書籍，確保每一個觀點、每一段論述都具備深厚的學術底蘊，符合學術規范要求。用戶拿到初稿后，可根據自身的研究思路與實際需求，在現有內容基礎上進行細致的修改完善。無論是對論述深度的拓展，還是對語言表達的雕琢，都能輕松實現。這一功能在時間緊迫，如臨近文章提交截止日期的情況下，優勢尤為明顯，能為用戶節省大量從頭構思與撰寫的時間，大幅提高文章寫作效率 。檢索結果會自動整理和分類，按照相關性、時效性等因素進行排序，方便用戶查看。

文獻檢索與發現在業務層中占據關鍵地位。平臺提供的多維度檢索，超越傳統關鍵詞檢索模式，涵蓋跨學科檢索，幫助科研人員打破學科界限，發現不同領域知識的關聯。研究熱點識別與學術趨勢分析功能，基于大數據與智能算法，能及時捕捉學術動態。例如在新興技術領域，快速定位熱門研究方向，為科研人員提供前瞻性信息。這不僅節省了大量檢索時間，還讓研究人員在海量文獻中精細定位有價值信息，為研究工作奠定堅實基礎，助力其緊跟學術前沿，開展具有創新性的研究。在學術研究場景中，科研人員利用平臺進行文獻檢索、分析、綜述生成等，助力研究工作開展。河南文獻AI服務平臺怎么用

配備的 AI 互動功能讓用戶在閱讀過程中隨時提問，獲取更深入的知識。河南文獻AI服務平臺怎么用

文獻閱讀與理解在該平臺發生了改動性變化。支持多語言、多格式學術文獻解析，無論何種語言、何種格式的文獻，都能被精細分析。平臺為用戶梳理復雜的研究脈絡，提煉中心觀點，并通過直觀的思維導圖將專業文獻轉化為易懂的知識體系。對于文獻中的圖表、公式、代碼等專業內容，也能詳細解讀。同時，AI 互動功能隨時在線，用戶閱讀時可隨時提問，拓展知識邊界。這種全新的閱讀體驗，將傳統枯燥的閱讀轉變為互動式學習，極大提升閱讀效率與對文獻的理解深度，讓科研人員能更高效地吸收文獻知識。河南文獻AI服務平臺怎么用