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      上海半坡《数字图书馆文献利用与评价》系统，实际是衔接图书馆内、外文献资源以及馆内、外（远程）读者的一个中枢网关。读者无论是通过Intranet（园区内网）还是Internet（远程互联网），都是经由这个增值服务中枢网关访问各个具体的文献资源数据库（包括本地镜像或是网上包库数据库）。在整个读者文献服务过程中，半坡的文献中枢网关技术将实现以每位读者和每篇文献为基本粒度单位的读者阅读行为的历史记录的实时保存。相比常规的网络字节流量统计模式，文献中枢网关技术对读者阅读行为的感知，更能够真实反映文献资源利用状况。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。山东信息文献知识标志

    貌似还没写过给入门小懵懂的「文献综述」新手指南带你了解一下LiteratureReviewSearchingtheLiterature举个手让我看看有多少人不会搜！1.什么是文献综述？刚接触科研的萌新们，首先次听到LiteratureReview（文献综述）可能心里会有一万匹羊驼在狂奔。什么鬼？这是啥？要怎么写？“Literature”指的是与该课题相关的已发表的作品主体，包括网络和多媒体材料以及书籍与期刊文章。“Review”指的是回顾或浏览与课题相关的材料，熟悉关键概念、讨论的点和研究的结果。“LiteratureReview”是对特定主题的现有研究进行批判性的调查和评估，它包含了data、theories和approaches，通过写一份类似于“书评”的文章，向你的读者（导师）表述所选择文献的长处与局限性，以及对所研究课题的见解，告诉读者（导师）你的研究将如何参与其中。2为什么要进行文献综述？村上村树说，当我谈跑步时我谈些什么。这话套用在写文献综述上，也合情合理。我们在写文献综述的时候，都在想些什么呢？其实当你在写文献综述时，是在对过往阅读过的文献进行整体性回顾，你的目标是通过它对课题学术知识做一个概括和评价。江西数字图书馆文献知识发现上海半坡提供跨越多个异构文献知识数据库Façade模式的一站式搜索服务。

    ？作者是谁？他们还出版了什么？这篇论文是他们曾经研究内容的工作延伸吗？文章的目的是什么？你认可他的观点吗？他的这篇文章研究调查、评论或分析了什么？这个课题有意义吗？为什么？作者采用了哪些方法、理论或分析框架？这些是适当或合理的吗？得出了哪些结论？这些证据是否合理？研究设计有什么限制吗？调查教过是否确凿适用于你的研究？上述的这些问题可以帮助你更好的对文献进行分析或阐述，不过，它只是一个起点，你可以试着在阅读时提出并添加自己的问题或想法。当你开始试图评估文章、研究和方法时，了解谁是你研究领域中的会对你很有帮助。你可以通过搜索，找到哪些文章或作者被引用的频繁，这被称为「citationsearch」。通过诸如WebofScienceCitationIndex和SCOPUS之类的数据库，它们索引了science，socialscience和arts&humanities受到高度重视的学术期刊，能够更容易的追踪谁引用了某个作者的作品，或者找出哪些是常被引用的文章。

文本语义脑图（Text Mind Map）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。

文本语义脑图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关联矩阵表达。其目的是辅助读者发现搜索结果内的文本概念之间的隐性知识关联以及拓展读者启发式发散思维。 一站式搜索的功能可以方便、快捷的检索到所需的文献。

    嵌入式知识链分析：读者文献搜索时，系统实时感知、分析当前搜索结果的TopN篇文献，并在原始搜索结果界面无缝嵌入了一个《知识链分析》服务模块。嵌入的《知识链分析》服务由语义脑图（SemanticMindMap,左侧子窗口）以及相关文献揭示（右侧子窗口）两部分组成）。语义脑图突破传统搜索结果文献列表显示的局限性，以读者搜索词（左侧一列，也称之为中心节点）为起点，向右列依次推导形成一个5列12行的近50个细分概念的关联矩阵。并且，依据和搜索词的语义关联层度，所有细分节点又分为直接关联节点（红色边框）、间接关联节点（长方型边框）、弱关联节点（菱形边框）。任意节点的右上数字角标可以迅速定位到当前细分概念的相关文献。任意概念选作为兴趣点时（黑色背景），系统会启发式推导出当前兴趣点的所有直接关联概念（灰色背景显示）。左上角标是直接关联的文献。蓝色右下角标提示当前概念是**节点和兴趣节点之间潜在的知识衔接节点。在相关文献界面则进一步揭示了当前文献中所有的细分概念（红色下划线）。也可以查看该概念词所有的相关文献。通常在什么场景用到文献知识？安徽信息文献知识业务流程

文献知识的产权保护。山东信息文献知识标志

    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。山东信息文献知识标志

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