YuanStem 20多能干細(xì)胞培養(yǎng)基使用說明書
YuanStem 20多能干細(xì)胞培養(yǎng)基
YuanStem 8多能干細(xì)胞培養(yǎng)基
當(dāng)轉(zhuǎn)染變成科研的吞金獸,你還要忍多久?
ProFect-3K轉(zhuǎn)染挑戰(zhàn)賽—更接近Lipo3k的轉(zhuǎn)染試劑
自免/代謝/**/ADC——體內(nèi)中和&阻斷抗體
進(jìn)口品質(zhì)國產(chǎn)價(jià),科研試劑新**
腫瘤免疫研究中可重復(fù)數(shù)據(jù)的“降本增效”方案
Tonbo流式明星產(chǎn)品 流式抗體新選擇—高性價(jià)比的一站式服務(wù)
如何選擇合適的in vivo anti-PD-1抗體
面向數(shù)智環(huán)境下圖書館數(shù)智服務(wù)的全要素精細(xì)感知、復(fù)雜資源有效融合、多服務(wù)高效協(xié)同等需求,結(jié)合IT規(guī)劃參考模型,系統(tǒng)分析智慧圖書館的前沿研究與實(shí)踐,充分融合智慧數(shù)據(jù)的演進(jìn)范式及迭代模式,以數(shù)據(jù)治理體系為基礎(chǔ)、數(shù)智技術(shù)體系為賦能智慧數(shù)據(jù)流通轉(zhuǎn)化過程及圖書館數(shù)智服務(wù)流程,通過層次化、模塊化、組件化的方式,分人機(jī)交互層、數(shù)智服務(wù)層、業(yè)務(wù)層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范層、基礎(chǔ)設(shè)施層構(gòu)建融合智慧數(shù)據(jù)的圖書館數(shù)智服務(wù)平臺(tái)。它主要是方便人們閱讀,激起人們閱讀的興趣。綜合智慧導(dǎo)讀采購

信任作為一個(gè)重要概念術(shù)語從社會(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)生的具體情境來展開,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信任問題提供基礎(chǔ)概念和研究工具?;ヂ?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)用戶群體的、相對(duì)靜態(tài)的形態(tài),轉(zhuǎn)向開放的、公共可訪問的、動(dòng)態(tài)協(xié)作的服務(wù)模式,用戶信任問題呈現(xiàn)以下特征。四川創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀智慧導(dǎo)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(jù)時(shí)間排序的歷史記錄。

目前,國內(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、智慧圖書館服務(wù)等宏觀領(lǐng)域展開,多數(shù)定性探討AIGC應(yīng)用場(chǎng)景及可行性問題。AIGC技術(shù)應(yīng)用于圖書館服務(wù)的研究當(dāng)前正處于初級(jí)階段,仍有較大的研究價(jià)值,而專門聚焦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館服務(wù)、圖書館智慧閱讀服務(wù)的應(yīng)用場(chǎng)景。C.Christopher和T.Elias認(rèn)為ChatGPT對(duì)學(xué)術(shù)圖書館用戶的科研、教學(xué)、寫作等方面產(chǎn)生影響[36]。M.Rahman等則以完成一篇學(xué)術(shù)論文為例,探討在文章各部分應(yīng)用ChatGPT的適應(yīng)性及限制性
隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,高校圖書館作為知識(shí)服務(wù)的重要平臺(tái),傳統(tǒng)服務(wù)模式已無法滿足用戶對(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),為高校圖書館的服務(wù)創(chuàng)新開辟了全新的路徑。高校圖書館服務(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),通過數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化及智能化等手段,對(duì)圖書館資源進(jìn)行數(shù)字化管理,為讀者提供個(gè)性化和智能化的服務(wù),促進(jìn)圖書館與讀者之間的深層次互動(dòng)交流。根據(jù)讀者檢索時(shí)輸入的關(guān)鍵字,給出主題線索詞,為讀者提供發(fā)散性的思維導(dǎo)向。

內(nèi)容語義組織方面。利用AIGC技術(shù)進(jìn)一步加強(qiáng)館藏學(xué)術(shù)資源、開放獲取學(xué)術(shù)資源等質(zhì)量內(nèi)容的細(xì)粒度加工、對(duì)象化表示,如實(shí)現(xiàn)對(duì)學(xué)術(shù)論文中研究方法與研究結(jié)果等細(xì)粒度內(nèi)容的標(biāo)注,更好地揭示語義知識(shí)內(nèi)容。比如,在提高中華古籍資源的閱讀與利用效率方面,建立基于機(jī)器閱讀理解的古文事件抽取算法[44],利用大模型從海量古文史料中挖掘結(jié)構(gòu)化知識(shí)。(2)多模態(tài)內(nèi)容創(chuàng)建方面。在知識(shí)組織的基礎(chǔ)上,自動(dòng)進(jìn)行主題化、專題化文本分類,自動(dòng)生成文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容,實(shí)現(xiàn)多模態(tài)內(nèi)容的語義關(guān)聯(lián)。結(jié)合用戶閱讀需求,還可以自動(dòng)生成標(biāo)題、摘要等推廣信息,進(jìn)行個(gè)性化學(xué)術(shù)資源推薦,而且可以預(yù)測(cè)同類用戶的學(xué)術(shù)資源需求。比如,AIGC輔助整理、生成學(xué)習(xí)資料,可以幫助跨專業(yè)的學(xué)生快速了解入門課程和學(xué)習(xí)路徑,打破學(xué)生自身的認(rèn)知邊界。智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的輔助閱讀,如注釋、翻譯等。綜合智慧導(dǎo)讀采購
智慧導(dǎo)讀的作用,在于提供智慧養(yǎng)分,滋養(yǎng)精神成長。綜合智慧導(dǎo)讀采購
生成式AI在生成內(nèi)容的過程中,經(jīng)常會(huì)遇到生成內(nèi)容準(zhǔn)確度不高的問題,包括以下場(chǎng)景:表達(dá)錯(cuò)誤,錯(cuò)別字、病句較多,多有亂碼符號(hào);邏輯混亂,上下旬沒有銜接,多為拼湊和重復(fù)內(nèi)容;排版混亂,無段落,無標(biāo)點(diǎn),文章亂碼;圖文不相符,圖片模糊不清,圖片中有不良誘導(dǎo)或蹭流量的內(nèi)容;音畫低質(zhì),視頻畫面傾斜、倒置、鏡像翻轉(zhuǎn),畫面拉長變形,模糊不清;視頻濾鏡失真,邊框占比大,水印嚴(yán)重遮擋畫面等。因此,圖書館應(yīng)配備專業(yè)人員對(duì)內(nèi)容進(jìn)行訂正調(diào)整,同時(shí)探索關(guān)于AI生成內(nèi)容質(zhì)量評(píng)估的相關(guān)理論,為生成內(nèi)容提供依據(jù)。綜合智慧導(dǎo)讀采購