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(rèn)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(rèn)知過程，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)視角下的數(shù)字閱讀認(rèn)知機(jī)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(xì)性的閱讀認(rèn)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(xiàn)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。智慧導(dǎo)讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀費(fèi)用

智慧閱讀雖被預(yù)設(shè)為數(shù)字閱讀的高級形態(tài)，但其實現(xiàn)面臨多重挑戰(zhàn)。比如：數(shù)字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當(dāng)下閱讀的主流；認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)，跳讀導(dǎo)致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低，人類元認(rèn)知能力面臨衰退的風(fēng)險［10］；數(shù)字時代的電子閱讀進(jìn)一步剝奪作者對文本意義闡釋的權(quán)利，文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)使得“它有上千個進(jìn)出口，讀者可以從這些通道進(jìn)進(jìn)出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導(dǎo)，超鏈接架構(gòu)帶來的游牧式閱讀使得人類的認(rèn)知面臨無根的困境。品牌智慧導(dǎo)讀預(yù)算智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的輔助閱讀，如注釋、翻譯等。

沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現(xiàn)實、增強(qiáng)現(xiàn)實、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)與傳統(tǒng)閱讀相結(jié)合，創(chuàng)造出一種更加豐富、生動、互動的閱讀體驗。在實踐應(yīng)用上具備三個優(yōu)勢：（1）通過語音合成技術(shù)將文本轉(zhuǎn)化為語音，并加入情感色彩和語音音調(diào)的調(diào)節(jié)，引起讀者情感共鳴，深入理解作者意圖；（2）通過增強(qiáng)現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實技術(shù)，將文本呈現(xiàn)在更加真實、立體的場景中，增強(qiáng)閱讀的體驗感和可視化效果；（3）根據(jù)讀者的個性化需求和興趣，提供更加智能化的閱讀體驗，例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴(kuò)展等。

生成式AI在生成內(nèi)容的過程中，經(jīng)常會遇到生成內(nèi)容準(zhǔn)確度不高的問題，包括以下場景：表達(dá)錯誤，錯別字、病句較多，多有亂碼符號；邏輯混亂，上下旬沒有銜接，多為拼湊和重復(fù)內(nèi)容；排版混亂，無段落，無標(biāo)點，文章亂碼；圖文不相符，圖片模糊不清，圖片中有不良誘導(dǎo)或蹭流量的內(nèi)容；音畫低質(zhì)，視頻畫面傾斜、倒置、鏡像翻轉(zhuǎn)，畫面拉長變形，模糊不清；視頻濾鏡失真，邊框占比大，水印嚴(yán)重遮擋畫面等。因此，圖書館應(yīng)配備專業(yè)人員對內(nèi)容進(jìn)行訂正調(diào)整，同時探索關(guān)于AI生成內(nèi)容質(zhì)量評估的相關(guān)理論，為生成內(nèi)容提供依據(jù)。智慧導(dǎo)讀可以提供多種形式的學(xué)習(xí)資源，如視頻、音頻等。

智慧導(dǎo)讀面向數(shù)智技術(shù)賦能多源異構(gòu)數(shù)據(jù)資源有效融合、數(shù)智業(yè)務(wù)實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的需求，遵循業(yè)務(wù)流程化、業(yè)務(wù)智能化思想，分?jǐn)?shù)智技術(shù)賦能模塊、智慧數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)模塊構(gòu)建業(yè)務(wù)層。其中，數(shù)智技術(shù)賦能模塊迭代以大數(shù)據(jù)、人工智能為**的數(shù)智技術(shù)體系，按照數(shù)智服務(wù)的技術(shù)需要以技術(shù)簇為基座劃分泛在感知、數(shù)據(jù)管理、情報服務(wù)技術(shù)簇，深度賦能以智慧數(shù)據(jù)流以及融合智慧數(shù)據(jù)的數(shù)智服務(wù)，提供聚焦圖書館生態(tài)協(xié)同應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)資源價值挖掘、流通轉(zhuǎn)化、創(chuàng)新服務(wù)等能力。文本語義腦圖檢索系統(tǒng)通常會針對某一文獻(xiàn)內(nèi)容特征進(jìn)行單一維度的文獻(xiàn)聚類細(xì)分。北京智慧導(dǎo)讀客服電話

為了給用戶提供針對性的高效知識服務(wù)，重點探討用戶閱讀行為知識。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀費(fèi)用

智慧數(shù)據(jù)源于大數(shù)據(jù)且是大數(shù)據(jù)的組成部分，具體是利用數(shù)智技術(shù)有效處理、分析海量多源異構(gòu)的大型數(shù)據(jù)集，產(chǎn)生呈現(xiàn)多模態(tài)、多粒度、強(qiáng)操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數(shù)據(jù)（即智慧數(shù)據(jù)），智慧數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)據(jù)消費(fèi)后與其他多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共同構(gòu)成大數(shù)據(jù)，隨著領(lǐng)域應(yīng)用深化與數(shù)智技術(shù)發(fā)展實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)迭代。智慧數(shù)據(jù)由動態(tài)化的流通轉(zhuǎn)化過程形成，首先是通過數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)獲取由各領(lǐng)域業(yè)務(wù)活動產(chǎn)生的多源異構(gòu)、價值密度低的原生數(shù)據(jù)，其次通過原生數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)產(chǎn)生具備可解釋性、開放性、相關(guān)性的中間數(shù)據(jù)，通過中間數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)產(chǎn)生可推理、情境化的智慧數(shù)據(jù)。智慧數(shù)據(jù)用于智能完成具體業(yè)務(wù)領(lǐng)域下的特定任務(wù)，具體是將適配各業(yè)務(wù)場景的多維度標(biāo)簽、目錄體系嵌入數(shù)智技術(shù)賦能的業(yè)務(wù)流程，智能感知業(yè)務(wù)需求后動態(tài)調(diào)用智慧數(shù)據(jù)以提供規(guī)律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預(yù)測等智能服務(wù)，由此實現(xiàn)智慧數(shù)據(jù)專業(yè)化、垂直化的領(lǐng)域精細(xì)應(yīng)用。創(chuàng)新智慧導(dǎo)讀費(fèi)用