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安徽参考智慧导读

关键词: 安徽参考智慧导读 智慧导读

2025.11.28

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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。而该平台提供一体化的服务,有参考咨询服务、交流互动服务等,读者可以在自主平台上享受自助便捷化服务。安徽参考智慧导读

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AIGC技术的基础在于构建基于自然语言处理的预训练模型,并结合先进的生成算法与多模态技术,开发出能够自动生成丰富内容的产品。其基本特征在于利用海量数据和智能化的内容组织来推动内容的生产。AIGC技术生成的内容有文本、图像、音频和视频等多种形式,与公共图书馆为读者提供的服务资源高度契合。将AIGC技术引入读者服务,尤其是阅读推广活动中,将为公共图书馆活动策划和实施带来别样的体验。传统的公共图书馆阅读推广活动通常以内容策划为基础,涵盖文本为主的亲子阅读和朗诵,图文为主的书法和绘画,以及各类音视频创意征集活动等。随着时间推移,这些活动逐渐显露出同质化严重、创新性不足等问题。公共图书馆阅读推广服务具有商家对顾客(BusinesstoConsumer,B2C)属性,而个性化服务在多个B2C行业中已被证明具有明显优势。例如,抖音、小红书等平台为大众提供个性化视频推荐,逐渐取代传统短视频平台。随着AIGC技术的迅猛发展,公共图书馆阅读推广活动迎来了实现更多个性化服务的机遇。广东智慧导读均价智慧导读是一种智能化的阅读方式。

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智慧导读调用原生数据后依次通过模态识别、特征提取、融合计算三阶段的数据融合,实现多模态原生数据向聚焦特定服务目标的融合数据转化,经实体、事件、关系三种维度的信息抽取,实现融合数据向结构化综合信息有序转化,进而存储各类中间数据于相应数据库;调用中间数据后依次通过目标设定、方法模型及工具综合应用、结果评估三阶段的数据分析,实现数据价值深度挖掘以获取直接作用于图书馆数智服务的多维主题标签及深度数据,经知识融合、知识评估、知识推理三阶段的知识发现,实现多维主题标签及深度数据向满足任务智能决策需要的通用知识及领域知识转化,进而存储各类智慧数据于相应数据库。

随着信息技术的飞速发展,高校图书馆作为知识服务的重要平台,传统服务模式已无法满足用户对高效、精细信息的需求,服务模式的升级与转型已成为必然趋势。以ChatGPT的人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)的出现,为高校图书馆的服务创新开辟了全新的路径。高校图书馆服务模式经历了从文献服务到信息服务,再到知识服务,发展到智慧服务的演变。智慧服务作为知识服务的深化与扩展,理念在于激发用户将知识转化为智慧的能力,借助大数据分析、人工智能算法、区块链技术、第五代移动通信(5G)以及虚拟现实(VR)等先进的现代信息技术,通过数字化、网络化及智能化等手段,对图书馆资源进行数字化管理,为读者提供个性化和智能化的服务,促进图书馆与读者之间的深层次互动交流。个性化选择的界面信息资源搜集与表达方式,各种服务可以汇集到一个平台上。

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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]。导读的意义是在末尾留一个悬念,给书友们一个好奇心。网络智慧导读标志

尤其是网络技术、数字存储和传输技术等的普及,数字图书馆应运而生。安徽参考智慧导读

基于数据分析的结果,构建个性化的推荐算法模型。这些模型可以根据用户的个人特征和阅读历史,预测用户可能感兴趣的内容,并生成相应的推荐列表。推荐算法模型需要不断地进行优化和调整,以适应用户阅读行为的变化和新的数据输入。将生成的推荐结果以合适的方式展示给用户,如通过推送通知、邮件、APP界面等方式。同时,根据用户的反馈和行为数据,对推荐结果进行实时调整和优化,以提高推荐的准确性和用户满意度。在整个过程中,需要严格遵守相关法律法规,保护用户的隐私和数据安全。对用户数据进行加密存储和传输,确保只有经过授权的人员才能访问和使用相关数据。安徽参考智慧导读

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