广东信息文献知识

二次文献（secondarydocument)：是指文献工作者对一次文献进行加工、提炼和压缩之后所得到的产物，是为了便于管理和利用一次文献而编辑、出版和累积起来的工具性文献。检索工具书和网上检索引擎是典型的二次文献。三次文献(tertiarydocument)：是指对有关的一次文献和二次文献进行入的分析研究综合概括而成的产物。如大百科全书、辞典、电子百科等。检索狭义的检索（Retrieval）是指依据一定的方法，从已经组织好的大量有关文献中，查找并获取特定的相关文献的过程。这里的文献，不是通常所指的文献本身，而是关于文献的信息或文献的线索。广义的检索包括信息的存储和检索两个过程(StorageandRetrieval)。上海半坡网络技术有限公司自主知识产权的一站式搜索可以实现一次性实时多个文献知识数据库的并发搜索。广东信息文献知识

    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**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**及近百位的医生跨国共同进行**标注，构建出包含10亿神经元的知识图谱。数字图书馆文献知识概况文献知识有哪些优点？

    通过AND、OR、NOT将数据库搜索大限度的利用起来。AND用来缩小搜索范围，OR用来拓宽搜索范围，NOT则是不排除搜索中的一个词。还可以通过查找以特定词干开头的单词来扩大搜索范围，截断的常用符号是「*」。举个例子：typingcell*findscell,cells,cellular。当然有些数据库还有更为复杂的术语来允许你完成指定术语邻接。顺便再分享一些常用的数据库和期刊集：◆Business——ABI/INFORMComplete,BusinessInsights:Global,EmeraldJournals,WebofScience.◆Engineering–Compendex,Inspec,IEEEXplore.◆HumanitiesandSocialSciences–JSTOR,ASSIA(AppliedSocialSciencesIndexandAbstracts),.◆Law–LexisUKandWestlaw.◆Science–WebofScience,ScienceDirect,IEEEXplore,PubMed/Medline,SpringerLinkandWileyInterscience.◆NexisUK(NewsandBusiness)providescomprehensivenewscoverageandiscommonlyusedinbusiness。

文献属性是文献本身所固有的性质,可概括为四个方面:知识信息性、物质实体性、人工记录性、动态发展性，文献特征包括文献外表特征和文献内容特征两方面。它指文献载体直接可见的特殊表征,如文献的题名、责任者、序号、引证文献题名以及文献的类型、文种、出版事项、篇幅、开本、字体、出处等。它是识别文献的直接依据,某些外表特征具有检索意义,是检索工具著录的对象。文献外表特征是直观的、显面易见的,它影响着文献内容特征,也影响着文献的存储、利用和传递文献内容特征。它指文献内容所含信息和知识的特殊表征,如文献所属的学科门类、论述的主题对象、表达的基本观点和涉及的时间与空间范围等。它是判断文献价值的根本依据。文献为我们提供了什么样的帮助？

    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。知识文献用来干些什么?创新文献知识案例

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发表论文的期刊等级越高，影响力越大，对作者顺利毕业、学术深造、职称晋升等方面的帮助也越大。在申请考研、保研、博士、留学及评奖评职称的要求中，我们常会看到SCI/SSCI论文、中文核心期刊论文、EI/CPCI/Scopus论文、中英文普刊论文，初踏科研圈的同学们免不了困惑这里的SCI,SSCI,EI,CPCI,Scopus指什么？其实，这些英文表达是英文文献数据库的名称。比如，SCI论文就是指发表论文的期刊被SCI数据库收录。接下来，小编就带大家了解一下文献数据库以及搜索引擎与文献数据库的区别。广东信息文献知识

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