智慧圖書館是數(shù)字時代圖書館領(lǐng)域的一次**性發(fā)展，旨在通過信息技術(shù)和AI等，滿足日益增長的數(shù)字信息需求和不斷變化的用戶需求。據(jù)統(tǒng)計，全球數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)的產(chǎn)生量已達(dá)到每天1.5TB，并以每年20%的速率快速增長。這種大數(shù)據(jù)環(huán)境為用戶提供了前所未有的信息量，也對圖書館的服務(wù)模式提出了新的要求。智慧圖書館通過整合數(shù)字化資源，包括電子書、學(xué)術(shù)期刊、多媒體內(nèi)容等，構(gòu)建了龐大的信息庫。這些資源的數(shù)字化不僅使用戶能夠遠(yuǎn)程訪問海量文獻(xiàn)，還通過智能化的搜索和檢索系統(tǒng)，使資源獲取和使用變得更加便捷和高效。此外，智慧圖書館利用AI，采用自然語言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)等，分析用戶行為和偏好，為其提供了個性化的閱讀推薦和學(xué)術(shù)導(dǎo)航，大幅提升了用戶體驗(yàn)和滿意度。隨著技術(shù)的進(jìn)步，智慧圖書館不斷推動服務(wù)自動化和智能化，不僅提高了圖書館的運(yùn)營效率，也為用戶創(chuàng)造了更便捷的學(xué)習(xí)和研究環(huán)境。上海半坡的數(shù)字圖書館為授權(quán)讀者提供遠(yuǎn)程文獻(xiàn)閱讀和移動閱讀服務(wù)。河南運(yùn)營智慧導(dǎo)讀

智慧導(dǎo)讀面向平臺運(yùn)行長期穩(wěn)定、數(shù)智服務(wù)有序供給、數(shù)據(jù)資源價值充分釋放的需求，遵循制定體系化、應(yīng)用適用性等原則，分架構(gòu)運(yùn)維管理模塊、平臺服務(wù)管理模塊、智慧數(shù)據(jù)管理模塊、館藏資源管理模塊構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范層。其中，架構(gòu)運(yùn)維管理模塊專注整體架構(gòu)及局部模塊的規(guī)范運(yùn)行及持續(xù)維護(hù)，利用業(yè)務(wù)運(yùn)行、技術(shù)選型、設(shè)施部署等標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范支撐架構(gòu)日常運(yùn)營，提供災(zāi)備恢復(fù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范保障各方主體利益，采用架構(gòu)更新標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范動態(tài)適應(yīng)圖書館內(nèi)外部環(huán)境變化。平臺服務(wù)管理模塊聚焦圖書館數(shù)智服務(wù)全節(jié)點(diǎn)管理，提供主體協(xié)同、場景交互、服務(wù)管控等環(huán)節(jié)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，高效滿足圖書館數(shù)智服務(wù)、深層級需要。智慧數(shù)據(jù)管理模塊有機(jī)嵌入數(shù)據(jù)治理體系，從標(biāo)準(zhǔn)管理、質(zhì)量管理、安全管理、元數(shù)據(jù)管理、生命周期管理等維度，深度助力智慧數(shù)據(jù)流通轉(zhuǎn)化并及時響應(yīng)數(shù)據(jù)需求。館藏資源管理模塊結(jié)合圖書館館藏資源復(fù)雜特性，融合保障各類資源有效組織及覆蓋資源全生命周期管控的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，支持館藏資源的內(nèi)部調(diào)用及跨應(yīng)用、跨平臺的資源開放共享。圖書館智慧導(dǎo)讀有什么用智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加高效地掌握知識。

智慧導(dǎo)讀調(diào)用原生數(shù)據(jù)后依次通過模態(tài)識別、特征提取、融合計算三階段的數(shù)據(jù)融合，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)原生數(shù)據(jù)向聚焦特定服務(wù)目標(biāo)的融合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，經(jīng)實(shí)體、事件、關(guān)系三種維度的信息抽取，實(shí)現(xiàn)融合數(shù)據(jù)向結(jié)構(gòu)化綜合信息有序轉(zhuǎn)化，進(jìn)而存儲各類中間數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫；調(diào)用中間數(shù)據(jù)后依次通過目標(biāo)設(shè)定、方法模型及工具綜合應(yīng)用、結(jié)果評估三階段的數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值深度挖掘以獲取直接作用于圖書館數(shù)智服務(wù)的多維主題標(biāo)簽及深度數(shù)據(jù)，經(jīng)知識融合、知識評估、知識推理三階段的知識發(fā)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)多維主題標(biāo)簽及深度數(shù)據(jù)向滿足任務(wù)智能決策需要的通用知識及領(lǐng)域知識轉(zhuǎn)化，進(jìn)而存儲各類智慧數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫。

在強(qiáng)大的計算能力和海量數(shù)據(jù)支撐下，當(dāng)前AIGC技術(shù)的內(nèi)容創(chuàng)作效率已經(jīng)超越人類。例如，在傳統(tǒng)的公共圖書館繪畫活動中，參與者創(chuàng)作一個復(fù)雜作品往往需要數(shù)小時，而通過使用繪圖應(yīng)用，參與者*需輸入提示文本，不到一分鐘便能生成一張精美的作品草圖。展望未來，在AIGC技術(shù)的輔助下，內(nèi)容創(chuàng)作相關(guān)行業(yè)的生產(chǎn)效率必將得到更加的提升。盡管AIGC技術(shù)帶來了諸多便利，但公共圖書館從業(yè)人員也應(yīng)認(rèn)識到在其研發(fā)和應(yīng)用過程中面臨的諸多挑戰(zhàn)。。而該平臺提供一體化的服務(wù)，有參考咨詢服務(wù)、交流互動服務(wù)等，讀者可以在自主平臺上享受自助便捷化服務(wù)。

首先，智慧導(dǎo)讀系統(tǒng)會收集用戶在閱讀過程中的各種數(shù)據(jù)，包括但不限于用戶的閱讀時長、閱讀偏好、閱讀歷史、點(diǎn)擊行為、評論反饋等。這些數(shù)據(jù)可以通過用戶在平臺上的行為自動記錄，也可以通過用戶主動填寫問卷或設(shè)置偏好等方式獲取。收集到的原始數(shù)據(jù)可能包含噪聲、重復(fù)或無效信息，因此需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理。這一步包括去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填充缺失值、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)格式等操作，以便進(jìn)行后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘工作。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘。這包括對用戶的閱讀習(xí)慣、興趣偏好、情感傾向等進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)用戶潛在的閱讀需求和興趣點(diǎn)。同時，通過對用戶數(shù)據(jù)的聚類、分類和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等，可以發(fā)現(xiàn)用戶群體之間的相似性和差異性，為后續(xù)的推薦算法提供依據(jù)。智慧閱讀服務(wù)系統(tǒng)與平臺方面的研究主要包括 出版與閱讀服務(wù)系統(tǒng)、圖書館閱讀服務(wù)系統(tǒng)等?；ヂ?lián)網(wǎng)智慧導(dǎo)讀收費(fèi)套餐

AIGC 技術(shù)的迅速發(fā)展為各行各業(yè)的 數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來契機(jī)，已被引入傳媒、電商、教育、 金融、醫(yī)療等行業(yè)領(lǐng)域。河南運(yùn)營智慧導(dǎo)讀

智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊基于智慧數(shù)據(jù)演進(jìn)范式統(tǒng)籌推進(jìn)圖書館內(nèi)“原生數(shù)據(jù)—中間數(shù)據(jù)—智慧數(shù)據(jù)”的流通轉(zhuǎn)化業(yè)務(wù)，鏈接圖書館內(nèi)外部數(shù)據(jù)源的異構(gòu)原生數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)多渠道、全領(lǐng)域的動態(tài)數(shù)據(jù)采集，利用契合各類數(shù)據(jù)特征的處理方式實(shí)現(xiàn)敏捷化的自動數(shù)據(jù)處理；通過匹配相應(yīng)數(shù)據(jù)模態(tài)的算法或模型融合多模態(tài)數(shù)據(jù)，以實(shí)體、事件、關(guān)系為基本單元智能抽取出語義化、結(jié)構(gòu)化的綜合信息，由此實(shí)現(xiàn)原生數(shù)據(jù)向中間數(shù)據(jù)高效轉(zhuǎn)化；圖書館業(yè)務(wù)場景驅(qū)動業(yè)務(wù)流程各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)整合，按照標(biāo)準(zhǔn)化的融合數(shù)據(jù)分析流程獲取深度數(shù)據(jù)，挖掘出潛在知識并發(fā)現(xiàn)知識關(guān)聯(lián)以提煉通用知識及領(lǐng)域知識，從而實(shí)現(xiàn)中間數(shù)據(jù)向智慧數(shù)據(jù)有效轉(zhuǎn)化。河南運(yùn)營智慧導(dǎo)讀