基本原则及立体复合、开放共享等数据资源建设原则,分原生数据存储模块、中间数据存储模块、智慧数据存储模块构建数据存储层。其中,原生数据存储模块分别构建业务场景数据库以存储用户数据、情境数据、态势数据;构建馆藏资源库以存储文本、音频、视频、图像等多模态数据资源;构建服务模型库以存储标准化、可重用的功能模型及服务方案;构建数智技术库以存储技术方案、应用模型、智能工具;构建设备状态数据库及日志数据库以存储架构运维相关软硬件数据;构建元数据库以存储业务元数据、技术元数据、操作元数据。中间数据存储模块分别构建融合数据库以存储模态间关联的融合数据;构建综合信息库以存储由实体、事件、关系组合表示的结构化信息。智慧数据存储模块分别构建标签库以存储涉及业务场景、馆藏资源、数智技术等主题的多维度标签;构建深度数据库存储以图书馆数智服务为主题划分、充分发掘数据潜在价值、很大程度发挥智慧作用的深度数据;构建通用知识库以存储多行业领域适用的规则、事实、知识图谱;构建领域知识库以存储服务特定业务场景的集成化知识。依据实时搜索结果Top N篇文献的篇名和摘要进行文本深度解析,分别生成的中、英文联想关联矩阵,即语义脑图。网络智慧导读前景

生成式AI在生成内容的过程中,经常会遇到生成内容准确度不高的问题,包括以下场景:表达错误,错别字、病句较多,多有乱码符号;逻辑混乱,上下旬没有衔接,多为拼凑和重复内容;排版混乱,无段落,无标点,文章乱码;图文不相符,图片模糊不清,图片中有不良诱导或蹭流量的内容;音画低质,视频画面倾斜、倒置、镜像翻转,画面拉长变形,模糊不清;视频滤镜失真,边框占比大,水印严重遮挡画面等。因此,图书馆应配备专业人员对内容进行订正调整,同时探索关于AI生成内容质量评估的相关理论,为生成内容提供依据。江苏智慧导读包括什么信息社会快速发展下,教育领域的传统学习方式 和图书馆服务模式面临挑战与机遇。

智慧阅读服务对象方面,已有研究涉及大学生、公众、中小学生等。来自印度大规模人工智能技术干预的证据表明,技术辅助可提高K-12学生的阅读理解能力[23]。C.C.Liu等探讨儿童与人工智能聊天机器人的互动与交流如何创造积极的阅读体验[24],以维持学生的阅读与学习兴趣。虚拟现实技术对公众与大学生阅读行为影响方面,韩飞飞和周荣庭认为VR等虚拟现实技术发展对公众的图书阅读行为产生颠覆式影响[25]。与数字阅读相比,科技期刊元宇宙阅读呈现出阅读空间虚拟化、视觉体验三维化等趋势[26],这些特征将会影响读者的批判式阅读体验[27]。综上,目前智慧阅读服务研究涉及服务系统与平台、服务内容、服务对象等方面,聚焦学术阅读智慧服务领域的研究较少,缺少对用户常用学术平台智慧化阅读服务现状的分析,也缺少应用AIGC等前沿技术以推进学术阅读服务智慧化的研究。
智慧导读面向内外部资源及线上线下资源统一整合、多模态数据有效存储、数据资源多向调用的需求,遵循数据库设计块、智能设施模块构建基础设施层。其中,服务器设施模块敏捷部署各类适用于图书馆数智服务的软硬件,提供资源并发计算及服务及时响应能力。网络设施模块通过实现图书馆内部链接及外部跨连的必要通信设备,满足数据高速传输、安全有效保障的网络服务需要。智能设施模块综合应用智能感知、智能管理、智能服务三类设备,构建覆盖多维交互渠道、提供多类功能的智能设备集群,进而支撑图书馆业务场景精细感知、巨量复杂资源动态调度、智能服务跨域互融。导读的意义是在末尾留一个悬念,给书友们一个好奇心。

学术阅读具有专业性、持久性和高难度的特点,阅读过程中会面临阅读中辍、阅读拖延、信息回避、消极情感等,除了自我控制与管理之外,用户需要阅读行为管理服务。比如,上海师范大学开发的论文阅读系统[51],能助力学生深度阅读与学习,旨在提高学生的元认知能力。智慧图书馆等学术平台可记录、采集、分析用户在阅读前、中、后的数据,加强阅读行为管理服务。在阅读前,学术用户可利用AIGC技术生成自己的过往阅读报告、陪伴式答疑、个性化建议等,明确阅读方向与目标。比如,科大讯飞与北京师范大学联合推出“学科潜能和专业兴趣双核测评”,帮助学生了解、认识自己的能力,帮助学生测评在某一方面的水平。在阅读中,一些学生不了解自己在阅读过程中所处位置,也不了解某个阶段适用的阅读策略。AIGC技术可以支持智慧学术阅读平台分析学术用户在阅读过程中的各类数据,构建用户画像,帮助用户了解阅读状态及难点,为用户生成后续的个性化阅读计划,提供情感支持。在阅读后,AIGC技术可以帮助用户做好实时评估,分析存在问题,设计改进方案。科技文献用户的知识需求不断细化和要求不断提高,传统科技文献资源组织方式难以满足要求。运营智慧导读联系人
阅读轨迹可以同时将中文与英文文献融合生成新的语义脑图。网络智慧导读前景
美国开放人工智能研究中心(OpenAI)发布的大型语言生成模型ChatGPT迅速成为全球的焦点,ChatGPT将人机对话推向全新的高度,其强大功能和火爆热度将AIGC推向令人瞩目的位置。腾讯研究院发布的«2023年AIGC发展趋势报告»显示,AIGC技术有望成为新型内容生产基础设施,能够塑造数字内容生产与交互新范式,持续推进数字文化产业创新。AIGC技术能够基于人工智能算法和海量训练数据,通过模型的学习和优化,自动生成文本、图像、音频和视频等形式的数字内容,为用户提供更加个性化、智能化的服务。因此,研究AIGC在高校图书馆智慧服务中的应用具有重要的理论价值和实践意义。网络智慧导读前景