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閱讀應(yīng)用作為學(xué)術(shù)閱讀輸出的重要過程，學(xué)術(shù)寫作是其中的主要形式之一，是圖書館等閱讀服務(wù)機構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容。在數(shù)字環(huán)境下，XLJ等商業(yè)類學(xué)術(shù)平臺開始探索，但仍面臨寫作輔導(dǎo)程度不深、融入科學(xué)研究全過程程度有待提高等問題。AIGC技術(shù)對于寫作輔導(dǎo)服務(wù)的賦能主要體現(xiàn)在整合數(shù)字筆記內(nèi)容、綜合運用所積累知識生成新的成果、繪制插圖及語言潤色等方面。（1）整合數(shù)字筆記內(nèi)容。在知識型文本處理方面，可借鑒AI應(yīng)用文本處理型企業(yè)Mem的做法，即與AIGC結(jié)合，將非結(jié)構(gòu)化的文本自動整理成段落、生成文章摘要、生成標(biāo)題。（2）綜合運用所積累知識生成新的成果?？蓞⒖蓟贏I技術(shù)應(yīng)用的Writer公司為用戶提供全流程支持，包括頭腦風(fēng)暴構(gòu)思、生成初稿、樣式編輯、分發(fā)內(nèi)容、復(fù)盤研究等流程的服務(wù)。如中國知網(wǎng)基于大模型和知識庫利用AIGC技術(shù)開發(fā)智能寫作平臺，國內(nèi)CTXS科研平臺基于人工智能模型和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，提供結(jié)構(gòu)化寫作框架及例句庫，還提供AI課題羅盤、AI研究選題、智能選刊等多場景的服務(wù)內(nèi)容。（3）繪制插圖及語言潤色。在寫作過程中，可利用GPT工具實現(xiàn)AI繪圖、AI中文潤色、AI英文潤色等功能。此外，利用GPT類平臺可自動生成匯報PPT課件。現(xiàn)在許多報紙都在運用這一特殊的新聞品種。福建智慧導(dǎo)讀客服電話

個性化閱讀推薦系統(tǒng)的設(shè)計始于高效且精確的數(shù)據(jù)采集、處理與分析。在智慧圖書館中，用戶每天進行搜索、閱讀和下載等互動行為均會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)。以大型智慧圖書館為例，其每月會新增數(shù)千份電子書和期刊，且數(shù)百萬用戶的日常活動會生成海量數(shù)據(jù)記錄，包括搜索查詢、點擊和下載等行為數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是設(shè)計個性化閱讀推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)，需要收集和處理，以便后續(xù)進行分析和應(yīng)用。數(shù)據(jù)采集必須***覆蓋用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的注冊信息、借閱記錄、閱讀習(xí)慣，以及用戶與智慧圖書館資源的交互方式等。依托上述數(shù)據(jù)，個性化閱讀推薦系統(tǒng)可掌握用戶的基本興趣和偏好，鑒別用戶潛在的興趣領(lǐng)域和行為模式，從而為推薦給予數(shù)據(jù)方面的支持。福建數(shù)字圖書館智慧導(dǎo)讀智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。

數(shù)智時代，圖書館應(yīng)引入人工智能技術(shù)來實現(xiàn)個性化閱讀服務(wù)。首先，建立一個基于人工智能的平臺，用于收集并分析用戶的閱讀習(xí)慣、搜索歷史和互動反饋等數(shù)據(jù)。圖書館可以利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則，洞察用戶的閱讀偏好和興趣，如分析用戶在網(wǎng)站上的瀏覽路徑和停留時間，揭示用戶對特定主題或書籍的關(guān)注度；其次，依托于這些數(shù)據(jù)，圖書館可運用人工智能系統(tǒng)，采用協(xié)同過濾和內(nèi)容基推薦的機器學(xué)習(xí)算法，向用戶推薦可能感興趣的新書或內(nèi)容；再次，圖書館還要運用自然語言處理技術(shù)，開發(fā)智能助手以增強用戶交互體驗。智能助手能夠理解用戶的查詢意圖，并提供相應(yīng)的信息服務(wù)，如解答關(guān)于藏書的問題，協(xié)助預(yù)約或提醒還書時間。同時，智能助手通過文本或語音與用戶互動，可以使服務(wù)更便捷、更貼心。此外，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，圖書館可以自動對大量資源展開分類和標(biāo)記。圖書館運用圖像識別和文本分析技術(shù)，可以自動識別書籍內(nèi)容分類，并分析用戶生成的內(nèi)容，如書評，以深入了解用戶的需求和興趣；在實施過程中，圖書館需持續(xù)更新和維護技術(shù)，尤其要定期訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型，以確保系統(tǒng)與用戶行為變化同步。

閱讀理解能力直接關(guān)系到學(xué)術(shù)閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術(shù)、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關(guān)聯(lián)推理和學(xué)習(xí)建構(gòu)4個階段[47]。以前受制于技術(shù)條件，無法提供個性化、動態(tài)性與精細性的閱讀認知策略服務(wù)。人工智能環(huán)境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發(fā)自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關(guān)聯(lián)推理”過程。但提供此種服務(wù)的平臺數(shù)量仍較少，作為學(xué)術(shù)用戶常用數(shù)字入口的文獻數(shù)據(jù)庫在此方面有待優(yōu)化。AIGC技術(shù)環(huán)境下，海量知識存儲訓(xùn)練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。信息社會快速發(fā)展下，教育領(lǐng)域的傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式 和圖書館服務(wù)模式面臨挑戰(zhàn)與機遇。

智慧導(dǎo)讀**業(yè)務(wù)層首先以數(shù)智技術(shù)賦能模塊內(nèi)的技術(shù)簇為技術(shù)底座，支撐三類技術(shù)簇協(xié)同賦能數(shù)智服務(wù)層及智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊，即泛在感知技術(shù)簇賦能業(yè)務(wù)場景全要素智能感知，數(shù)據(jù)管理技術(shù)簇賦能數(shù)據(jù)資源全生命周期智能管理，情報服務(wù)技術(shù)簇賦能多方服務(wù)主體跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新。其次通過智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊接受數(shù)智服務(wù)層的業(yè)務(wù)請求并靈活提供業(yè)務(wù)調(diào)用，同時與數(shù)據(jù)存儲層進行高頻率、大規(guī)模的數(shù)據(jù)流通業(yè)務(wù)，具體為通過應(yīng)用接口、網(wǎng)絡(luò)、傳感器三類渠道的數(shù)據(jù)采集，實現(xiàn)圖書館外部多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的原始獲取，經(jīng)流批處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成三階段的數(shù)據(jù)處理，有效增強數(shù)據(jù)質(zhì)量并提高組織程度，進而存儲各類原生數(shù)據(jù)于相應(yīng)數(shù)據(jù)庫；智慧導(dǎo)讀可以讓讀者更加自主地學(xué)習(xí)。信息智慧導(dǎo)讀選擇

《智慧導(dǎo)讀》是上海半坡網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司研制開發(fā)的一種主動介入的實時文獻內(nèi)容知識發(fā)現(xiàn)服務(wù)產(chǎn)品。福建智慧導(dǎo)讀客服電話

讀者面臨信息信任建設(shè)的多重危機。一方面，人類閱讀行為無法快速、規(guī)模性地適配數(shù)字閱讀模式。人作為閱讀的主體，閱讀心理與行為在新的媒介和信息環(huán)境下發(fā)生了變化，但這種變化整體來看是緩慢的、漸進的。如何把線性的、沉浸式的閱讀遷移到數(shù)字閱讀情境中，是一個***而普遍的問題。有學(xué)者把閱讀任務(wù)分為解釋性、事實性、探索性等三類，探索用戶在不同任務(wù)情景下信息搜尋的策略模式和頻率差異［13］此類經(jīng)得起反復(fù)驗證的、符合規(guī)模人群特征的實。證研究有待更多樣化的開展。另一方面，機器的智能化發(fā)展速度超過人類認知進化的生物規(guī)律，機器生成內(nèi)容以假亂真的程度越來越高，給人類信息信任帶來新的挑戰(zhàn)。實驗研究發(fā)現(xiàn)，人類辨別AI生成文本的準(zhǔn)確率*有52%，識別AI生成視頻的準(zhǔn)確率*有39%［14］。福建智慧導(dǎo)讀客服電話