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    跨库文献衔接揭示在文献数据库搜索结果和文献详情显示的原始界面基础上,扩展揭示:1)当前文献在其他指定文献数据库中的内容互补揭示。2)通过百度学术、谷歌学术、必应学术等提供该文献的参考文献与被引用情况等信息内容链接。远程访问:将数字文献资源服务通过Internet宽带拓展到读者的家庭书房或者远程办公场所,同时又能有效防范文献资源被非法滥用。和VPN模式的远程服务相比较:无需客户端、无需任何插件、无并发用户数限制。纯Web浏览器服务模式兼容多种比较新版本的主流浏览器。移动阅读:支持PAD平板电脑、智能手机等多种移动阅读设备终端。同样以纯Web浏览器服务模式,支持一站式搜索;支持单个原始文献数据库移动阅读。 上海有那些公司是做文献知识服务的?广州信息文献知识服务

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    致汇®《医学文献知识发现服务》是上海半坡网络技术有限公司致汇®《数字图书馆增值服务平台》在专业类图书馆中的一组知识服务型应用组合(图)。主要包括基于Façade模式的一站式搜索、实时搜索结果知识发现以及馆员文献原文传递等三大服务模块。致汇®《医学文献知识发现服务》其比较大特点是在读者与图书馆数字文献之间加入了一个文献服务网关。这个文献服务网关能够实时感知读者的文献搜索及其各个异构文献数据库所返回的TopN篇文献搜索结果。并由此而介入更好的图书馆增值服务。从文献篇名/摘要文本层面,构建词汇概念之间的语义关联(文本语义脑图);从文献元数据层面,构建多维度的特征词关联(文献特征矩阵)。 山东信息文献知识价格上海半坡提供实时的知识关联分析:从文献篇名、摘要的文本词汇层面来分析词汇之间的概念关联。

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    左侧的语义脑图中任意节点可以在右侧文献详情界面显示其相关文献。右侧相关文献界面则进一步揭示了当前文献中所有的概念语词(红色下划线)。选择其中的任意词(鼠标定位),可以查看该概念词所有的相关文献,并且以该概念词为中心节点,可以在左侧语义脑图子窗口,重构一幅全新的语义脑图(发明专利)。红色下划线标注了一篇文献中的所有细分概念《嵌入式知识链分析》无缝嵌入原始文献数据库,将传统文献搜索引擎一维的文献显示模式提升为二维的概念语词级别的关联矩阵显示模式。其基于实时搜索结果的知识层面的语义概念专指、聚类、收敛、发散、显性、隐性及其多维度的关联揭示等功能特色,在尤为强调知识发现、知识创新的当日,将会为读者带来一种全新的文献搜索用户体验。

    随着图书馆数字文献资源的规模越来越大;数据库品种数量越来越多,;读者服务的手段(远程、移动、跨库搜索等)也越来越多样化。但是,如何能使图书馆清晰了解读者的阅读行为,优化现有数字文献馆藏,让有限的数字资源采购资金发挥更大的读者服务效益?其中,哪些部门、哪些读者在使用?使用哪些文献数据库?数字文献利用统计在图书馆工作中,越发显得越为重要。然而,数字图书馆目前服务现状是:图书馆统一采购数字文献资源,图书馆的读者各自分别访问一个个的数字文献资源数据库。现有的文献数据库-读者文献利用模式在示例的网络拓扑中,我们很难确定图书馆所处的位置。由此可见,随着读者数字文献需求不断增长、文献数据商蓬勃发展,图书馆的服务功能却正在逐步被边缘化。在上述文献数据库-读者文献利用模式中,常见的传统计量评价方法包括:图书馆资源首页数据库进入次数统计、文献数据库原厂商各自提供的访问量/下载量报表等。但实际情况是:这些数据很难真实反映读者文献数据库的实际利用情况。 文献知识的产权保护。

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    《一站式学术搜索》依据读者搜索指令,从参与一站式搜索的文献数据库中实时获取搜索结果(每个文献数据库的一次性返回结果数可以由系统管理员自定义)。搜索结果界面:l界面上部的搜索结果文献按年度划分的时间轴线图时间轴线反映各个文献数据库搜索结果合并(已去重)后该年度的文献数。选中任意文献数,则在界面中间的主体部分将显示该年度的文献。界面左侧反映当前参与搜索的文献数据库及其结果文献数点击任意文献数据库,则界面中间的主体部分显示该文献数据库当前所返回的文献(原始文献数据库的搜索结果顺序)。界面中间的文献内容显示主体部分文献显示内容包含文献标题、作者、摘要、文献出处、期刊权重、原文献链接及其引用链接。期刊权重:图书馆馆员可以后台通过Excel格式导入5种本馆需求的期刊评价指标体系(如IF、SJR、SNIP、CiteScore等)。学术引用:通过百度学术、谷歌学术、必应学术等提供该文献的参考文献与被引用情况等信息内容链接。“>”表示下一页,可以查看该文献数据库的后续命中文献。“文献排序”,可以按期刊权重将当前显示内容排序。“□”选中文献,可以批量按指定格式导出文献。界面右侧是当前搜索结果(TopN)中杂志来源和文献作者。怎么去检索文献资源?山东信息文献知识价格

上海半坡拥有个性化文献阅读服务:个人文献搜索、阅读历史可追溯。 读者以文献类目体系模式自建文献收藏夹。广州信息文献知识服务

    戈博士介绍道:“一般资历的专科医生大约熟悉几十种病,奕诊系统周密提示高危及罕见病的鉴别诊断,并给出对应的检查检验建议供医生参考,等同一个医生的实时导航仪。”医生诊断完成后,系统同时生成结构化电子病历,更好地支持大数据分析及智能管理。进一步扩大知识范围,打造高效就诊流程奕诊AI系统自2015年至今,已经成功在上海复旦大学附属中山医院徐汇医院、第十人民医院顺利上线,并在徐汇区卫健委、中山医院、徐汇区中心医院及区内基层医院完成医联体线上问诊分诊系统。更透过互联网战略伙伴,对全国数百家医院提供智能预问诊与分诊服务。“一个两岁左右的小孩可以轻易地分辨猫和狗,但是要让机器学会分辨,需要经过成千上万人工标注过的影像数据训练才能勉强做到。”戈博士在接受采访时风趣地表示,目前AI机器学习只有两岁小孩的智力,以机器学习为中心的人工智能要达到医疗水平,并不是一件容易的事。戈博士说道:“人工智能的基础是大量的知识,而建立医学知识结构需要大量的时间与相应的技术。我们花了15年时间打磨的结构化知识图谱是奕诊智能终终大的技术壁垒。”谈及未来的发展,戈博士表示,奕诊智能目前有线上和线下两个互补的板块。广州信息文献知识服务

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