I技术在数字阅读领域的渗透始于对自然语言处理(NLP)、语音交互系统(VUI)、机器学习算法等技术的探究与整合,旨在优化文本分析、情感识别与基础推荐系统的性能,进而提升用户体验、强化内容创作、增强平台的商业盈利能力。具体而言,AI技术通过剖析用户的阅读倾向、行为轨迹及社交网络关联,实现了书籍推荐的个性化定制;同时,语音识别与合成技术的融合,赋予用户以语音指令操控搜索、翻页及阅读节奏的能力,AI朗读功能提供了更为自然的听觉体验。随后,AI技术进一步拓展至内容创作领域,辅助作者架构情节、塑造与自动生成文本,不仅提升了创作效率,亦拓宽了非专业创作者的参与渠道。此外,AI技术的应用还使得数字阅读平台得以依据用户行为与偏好,实施灵活的动态定价策略,并推广订阅制服务模式,提升商业模式的经济效益。在这一演进过程中,移动终端数字阅读逐渐从传统的单一文字传输模式蜕变为集图像、声音和视频于一体的多维度、交互式、个性化综合视听体验。上海半坡的远程访问服务能够促使图书馆现有数字文献馆藏发挥更大的读者服务效益。互联网智慧导读案例
智慧图书馆可根据现实需求选择恰当的推荐算法,且按照用户反馈开展算法优化,保障推荐的精细行业交流1552025年3月度与多样性。用户反馈与系统迭代是个性化阅读推荐系统持续改进的关键。个性化阅读推荐系统必须不断收集用户对推荐结果的反馈,对点击率、借阅率、阅读时长等相关数据进行分析,即刻调整推荐策略。同时,采用机器学习技术,个性化阅读推荐系统可不断修正推荐模型,逐步提高推荐的精细度与个性化水平。通过上述流程,智慧图书馆可设计出更加***的个性化阅读推荐系统,给予用户更加个性化的阅读推荐服务,帮助用户更高效地获取感兴趣的书籍及资源,进而提高用户体验以及智慧图书馆的服务水平[5]。安徽智慧导读服务费智慧导读可以提供多种形式的学习资源,如视频、音频等。
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。
国内外大部分图书馆使用了初步的AI技术,主要是智能推荐,智能导航,机器人(问题和回答都是在事先设置好的范畴内),少数图书馆用虚拟现实技术来完成一些相关业务展示。但是对于阅读,尤其是AI沉浸式阅读领域,很少做过详细的体系框架和模型扩展研究。ChatGPT4.0的正式发布和利用AI衍生的一系列文本、图形、图像和视频处理产品的实践应用,是人工智能领域的转折性的突破,为图书馆打造更加丰富的阅读体验提供了可行性。因此,本文在构建AI沉浸阅读框架基础上,把现有的AI关键技术整合在一个模型之中,采取应用场景插件式模块化组合,可以根据环境和经费选择或添加场景插件,构建多模态沉浸式智慧阅读模型。
各高校图 书馆应加强未来学习中心试点建设,打造高标准智慧 化的学习新体系。
智慧阅读服务内容方面的研究覆盖读物供给智慧化、辅助阅读智慧化和阅读推广智慧化等主题。有关读物供给智慧化的研究包括移动读物供给[9]、虚拟现实读物供给[10-11]及个性化阅读推荐[12-13]等方面,读物涉及文本、视频、音频、图像、数据等多种形式,如视听阅读内容[14]、有声读物[15]、历史人物数据[16]、在线可视化数据[17]等。辅助阅读智慧化研究方面,K.LO等探讨“人工智能和人机交互的***进展能否为智能、交互式和可访问的阅读界面提供动力”[18]。基于眼动追踪和大语言模型技术的智能AI阅读助手SARA通过实时提供个性化帮助来增强阅读体验[19]。同时,对支持阅读过程的新技术平台需求正在增长[18]。有关阅读推广智慧化的研究包含服务流程[20]、模式框架及实践[21]等方面。另外,少数学者调查高校图书馆智能服务水平并分析阻碍因素[22]。智慧导读可以提供多种形式的辅助阅读,如注释、翻译等。河南智慧导读大概费用
智慧导读可以根据读者的需求和兴趣进行个性化推荐。互联网智慧导读案例
在技术迅速更迭下,国内外学者积极探索AIGC融入图书馆服务的应用场景。陆伟等探讨以ChatGPT为**的大语言模型对信息资源建设、信息组织与检索、信息治理等方面的影响[28]。赵杨等构建融合AIGC技术的智慧图书馆体系框架[29],储节旺等从服务方式、服务内容、服务效果等三个方面分析AIGC对智慧图书馆服务的冲击[30]。国外有学者指出基于ChatGPT的聊天机器人系统是传统的基于知识库的聊天机器人的可行替代方案[31],同时AI聊天机器人可能会对参考咨询实践、馆藏开发以及元数据创建和转换产生影响[32]。互联网智慧导读案例