山东图书馆文献知识案例
点击触发链接可以直接查看当前读者所阅读的这篇文献。图表模式展示：当前统计报表可提供了4种图表方式的进一步明细分析。显示实例是针对不同数据源进行的分析，分别为每日报表，指标QIAN五数据库，指标QIAN五站点，以及指标QIAN五部门。可以进一步查看对应数据库访问的情况，及该数据库用户访问情况。 数字图书馆可以查询到所需的文献知识。山东图书馆文献知识案例
文献特征矩阵：为辅助读者研判一篇文献的相关性，检索系统通常会针对某一文献内容特征进行单一维度的文献聚类细分。例如：依据关键词或者依据作者，对检出文献进行再聚类并揭示其所对应的相关文献。对于读者而言，有时，用户可能更加关心的是多个文献内容特征之间的相互关联，例如想了解某位作者可能所涉及的相关主题；想了解某个主题可能涉及的作者或其他文本自由词热点等等。由此，上海半坡的文献特征矩阵技术，依据实时一站式读者文献搜索结果的TopN篇，将诸如PubMed人工标引的主要主题词(MajorMeSH)、次要主题(MinorMeSH)、作者关键词、作者、篇名自由词等5列（字段），在同一个显示矩阵里以多维度模式对文献标识（元数据列）进行聚类细分（图），并且能够同时对各个节点相互间的关联关系进行揭示（聚焦节点及其聚焦相关节点）。从而，可以辅助读者更好地区分和识别相关兴趣点和兴趣文献（发明专利申请：）。 海南文献知识发现文献知识服务有什么用？
一站式学术搜索结果界面：搜索结果文献详情包含了文献标题，类型，作者，年卷，期刊来源以及文献链接。在搜索结果文献详情部分，有“下一页”按钮，读者可以持续点击查看该文献数据库的后续命中文献。在搜索结果文献详情部分，可以选中文献，比较后以批量形式按指定格式导出结果文献。l界面右侧是当前搜索结果（TopN）中杂志来源和文献作者（频率比较高）例如，杂志列表，是把当前搜索结果中的文献进行期刊归类并按照期刊文献数从高到低进行排列，点击可以直接查看对应期刊的具体文献详情。
语义关联矩阵:首先，语义脑图从当前所截获的文献中提取若干概念性语词。例如读者搜索“硫化氢”，系统会从当前搜索结果文献的文本中实时提炼出脱硫剂、地下水、气相色谱法、缺血、自噬、氨氮、污水处理厂等若干文本语词。之后，语义脑图以一个5列12行的关联矩阵来表达概念语词之间的语义关系：将读者搜索词排列在矩阵的左侧一列作为起始中心节点，后续右侧各列选词由左邻侧列的概念语词关联推导产生，同一列内概念语词按语义权重降序排列。然后，各个概念语词依据和中心节点（搜索词）的语义关联度，在语义脑图中表现为：中心节点（搜索词），直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）等三个层级的语义关系。也就是说，将传统搜索引擎按年代（或按相关度）降序排列搜索结果的单一维度模式，提升为一个围绕着读者搜索词一次性展开近50个概念语词的具备语词间层级关联和权重有序的二维语义关联矩阵（发明专利，PCT国际专利CN2018/081327，美国专利:16314840）。任意概念节点的右上数字角标（表示相关文献数）可以迅速定位链接到当前细分概念的相关文献。文献知识是什么意思？
文本语义脑图（TextMindMap）文本语义脑图（发明专利：，PCT国际专利：PCT/CN2018/081327）突破传统搜索引擎查询结果单维列表呈现的局限性，以读者搜索词为起点，形成一个m行乘n列的文本语义概念的矩阵表达。该文本语义脑图通过4种不同的节点类型：重心节点（a）,直接关联节点（b）,间接关联节点（c）,弱关联节点（d）。从重心搜索词（a）出发，体现a-b,b-c,c-d三个层级的语义共现关系。通过揭示a-c，a-d,b-d等潜在的知识关联，以及通过a-c寻找b，或通过b-d寻找c,以辅助读者拓展启发式发散思维。在搜索词bronchitis（支气管YAN），位于节点【1,1】。pneumonia(肺炎)，位于节点【2,8】，其右上角标数字25，表示bronchitis和pneumonia之间有25篇直接关联文献；同理，bronchitis和cysticfibrosis（囊性纤维化，节点【6,7】）之间有6篇间接关联文献；和obstructive（阻塞，节点【5,2】）之间有3篇弱关联文献。选中lungcancer（节点【3,3】）作为兴趣点，会进一步推导出该聚焦节点的所有直接关联节点（灰色背景节点）。左上角标数字表示直接关联的文献数。 什么时候会用到文献知识？山西图书馆文献知识有什么用
依据国际定义文献知识乃是一切情报的载体。山东图书馆文献知识案例
而要登圣母峰顶不是一件容易的事。”戈家霖博士在采访中说道，“我们了解到，国内非常缺乏高水平的全科医生，而这一现象又导致了群众一生病就往大医院跑，造成医疗资源失衡的现状。因此，我们决定把解决这一问题作为奕诊智能的使命。”2015年，奕诊正式在上海落地生根，推出研发多年的多专科AI问诊、分诊、辅助诊疗系统，其中包括软件及硬件产品，产品线贯穿诊前、诊中、诊后，线上至线下，商业上对于不同的医疗机构都能提供完整的服务。（奕诊智能供图）耗时十数年开发结构化底层数据奕诊AI辅诊系统的中心是一个有十亿关联神経元的庞大医学知识图谱，以及精细的AI医生推理引擎。平台底层的《奕诊AI深度诊断》根据患者问诊信息，依循证医学逻辑实时计算终终佳的可能诊断及鉴别诊断。到目前为止，奕诊AI辅诊系统已经覆盖了12个大的内科、专科，4000余个病种。能够成为医生认可的辅助诊断系统必须通过标准极高的准确性及周密性考验。奕诊团队从2005年起运用机器学习对来自100多家大型医院的病案以及1000多万份医学期刊、报告进行监督学习，由18位斯坦福大学医学专家及近百位的医生跨国共同进行专家标注，构建出包含10亿神经元的知识图谱。山东图书馆文献知识案例
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