到医院后也可以先通过机器人进行预问诊，医院内设置的体征问诊舱还可以实时采集患者血压、脉搏、体温、血氧饱和度、呼吸频率等生命体征数据，精细检伤分级。患者完成预问诊后，机器人会自动建议分级、自动匹配相应科室，并直接为患者挂号。患者在见到医生之前，就可在智能系统的引导下，做一些基础检查。此外，这套系统在急诊科同样能发挥很大的作用。95%急诊患者神志清醒、尚可表达，奕诊机器人在40秒内完成全部生命体征监测，给护士或患者动态提示针对性的问题进行问诊，并在90秒内完成分级和分诊，合理高效地调度急救资源。医院反馈给奕诊的数据显示，这一模式大幅提高了诊断和分诊的效率和准确率。与市面上许多AI辅诊产品不同，奕诊AI预问诊系统在患者主诉时，不仅可以由患者自己输入，也动态提示患者是否有其他相关症状，层层递进、问诊推理。戈博士告诉动脉网，这样的问诊形式可以让患者更加准确地表达症状，不会漏掉重要信息，同时通过机构化数据，协助AI算法进行更精细的诊断，能够有效避免漏诊、误诊的情况。这也正是奕诊潜心开发了15年所攻克的难点。医生在奕诊的医生端系统可以看到该患者的完整病情和系统初步诊断，并周密了解可能的高危及罕见病。上海半坡提供跨越多个异构文献知识数据库Fa?ade模式的一站式搜索服务。昆明图书馆文献知识平台

    《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。武汉数字图书馆文献知识是什么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。

    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。

    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。 怎么去检索文献资源？

    先给大家介绍一下三种比较基础的看文献质量的方式——1.通过文献来源看出版物水平知网检索结果中的文献都跟有作者、来源、发表时间、数据库、被引、下载这些重要数据资源，小伙伴们可千万不要只看到题目不关注后面的信息。点击文献来源，我们可以看到该文献的出处来源，例如小知的这个检索结果，***篇文献来源是浙江大学学报（工学版），第二个是世界有色金属期刊，点击两篇文献的来源我们可以看到浙江大学学报（工学版）有一连串的红色小***，这是**这个期刊是被北京大学《中文**期刊要目总览》、CA化学文摘(美)(2014)、SA科学文摘(英)(2011)、CSCD中国科学引文数据库来源期刊（2017-2018年度）（含扩展版）等等这些引文库和数据库收录的，它的综合影响因子和复合影响因子的数据也在右边评价信息中有列出，而第二个是世界有色金属期刊的右边也可以看到它的评价信息。而根据这些出版物的评价信息，小伙伴就可以判断出哪些文献是出自比较重要的**期刊和影响因子更高的期刊啦！2.通过文献下载量和被引量看文献质量这第二个判断文献质量的方法还是要看检索结果中文献后面的数据信息，但这次看得是后面的被引量和下载量的数据。文献资源可以在哪里查到？安徽信息文献知识包括什么

文献知识管理有什么用？昆明图书馆文献知识平台

    文本语义脑图的算法基础：1、以读者当前搜索词作为启始节点（DI一起始列），后续（右侧）的第n列数据是由前n-1列的节点元素在文献搜索结果中推导而得（概念之间同句共现关系）。2、单一列向量空间内，由上至下所有节点之间依据该文本概念词的语义权重和文献时序权重，反映列内语义节点的先后有序特性。3、任意概念节点右上数字角标表示其在搜索结果中的文献数。点击该文献数则显示相应的文献指引（基于文本概念的细分聚类）。4、选择语义脑图中任意节点（x）作为兴趣点（聚焦节点），可以进一步推导出该节点的所有直接关联节点（y）。5、兴趣聚焦操作时（x-y）左上角标指引聚焦关联文献（隐性知识发现）。6、任意节点可以选作为新的起始重心节点（a），重构一幅全新的语义脑图（扩散思维）。文本语义脑图能够揭示一站式跨库搜索结果内文本信息之间多层次的语义网络关系并迅速定位检索命中文献。 昆明图书馆文献知识平台

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