大数据和人工智能技术极大地推动辅助阅读智慧化。如表5所示，一方面，进一步优化移动阅读、数字阅读的外部语义增强环境。除了提供划线、高亮显示、翻译、对比阅读等功能以辅助关键信息的甄别与标识，还强化语料、引文收集、标签、手绘等数字笔记和数字注释功能，增强用户描述和记录文本大意的体验。另一方面，对文献内容的再生产或再创作，提高阅读效率，降低认知负荷。在海量数据中“学习”并“理解”内容，对某一主题的相关文献进行自动综述，提炼文献的**内容，AI生成解读视频。同时，基于语义关联关系，提供与文献相关的数据、代码、项目、视频讲解等服务。在阅读理解过程中，以提问的方式要求GPT类平台自动提炼相关内容，自动实现知识抽取和关系揭示。表6列举了部分学术平台的辅助阅读服务内容及服务形式。当前的辅助阅读服务适用于撰写文献综述的主题文献阅读，也适用于学术检索任务和积累任务，但仍需要配合人工精读的方式学习特定的方法和理论知识点。近几年出现的一种标题形式。咨询智慧导读成本

近年来人工智能生成内容（AI-GeneratedContent，AIGC）技术实现突破性发展，逐渐成为AI发展的关键分支。AIGC技术的迅速发展为各行各业的数字化转型带来契机，已被引入传媒、电商、教育、金融、医疗等行业领域[1]。ChatGPT是AIGC技术的***应用成果[2]，掀起了多领域的生成式人工智能热潮，以其语义理解、多轮对话、敢于质疑等特征引起了学界和业界大量研究者的关注。信息技术是阅读服务创新的**驱动力，AIGC技术势必将驱动阅读服务的变革，促进智慧图书馆等学术平台的服务创新。学术平台是学术用户明晰并满足阅读需求的重要支撑。目前，一些学术用户已开始利用新型学术阅读平台寻求和阅读内容，这将会对用户学术积累方式产生影响[3]。浙江智慧导读数据分析智慧导读可以提供多种形式的辅助阅读，如注释、翻译等。

阅读理解能力直接关系到学术阅读的效果，而阅读认知策略则影响着阅读理解能力，情境、技术、体验等要素影响阅读认知过程，认知神经科学视角下的数字阅读认知机制包含注意吸引、识别聚焦、关联推理和学习建构4个阶段[47]。以前受制于技术条件，无法提供个性化、动态性与精细性的阅读认知策略服务。人工智能环境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平台开展尝试，开发自动综述、生成解读视频、研究要素分享提供等功能，助力于“识别聚焦”与“关联推理”过程。但提供此种服务的平台数量仍较少，作为学术用户常用数字入口的文献数据库在此方面有待优化。AIGC技术环境下，海量知识存储训练的大模型面世，能够在沉浸式阅读、辅助阅读方面提供支持。

面向数智环境下图书馆数智服务的全要素精细感知、复杂资源有效融合、多服务高效协同等需求，结合IT规划参考模型，系统分析智慧图书馆的前沿研究与实践，充分融合智慧数据的演进范式及迭代模式，以数据治理体系为基础、数智技术体系为赋能智慧数据流通转化过程及图书馆数智服务流程，通过层次化、模块化、组件化的方式，分人机交互层、数智服务层、业务层、数据存储层、标准规范层、基础设施层构建融合智慧数据的图书馆数智服务平台。大数据环境下图书馆应该把读者的阅读行为、身份特征、个人爱好与习惯和社会关系等隐私数据。

帮助用户在海量信息中提高学术资源寻求效率是图情领域一直关注的研究主题。从研究结果可以看出，目前传统文献数据库ScienceDirect提供**文献的关联信息服务、Elsevier提供个性化推荐服务，新型学术平台ConnectedPapers、AMiner、YewnoDiscover等利用知识图谱、语义分析、自然语言处理、机器学习等技术为用户带来智能检索与智能推荐的新体验。借力AIGC技术，面向学术用户的阅读寻求情境，图书馆可以从内容语义组织、多模态内容创建及数据资源建设3个方面创新质量学术资源服务模式。阅读服务包括阅读素养教育、读物供给、辅助阅 读等内容。广东咨询智慧导读

上海半坡的远程访问服务能够促使图书馆现有数字文献馆藏发挥更大的读者服务效益。咨询智慧导读成本

在强大的计算能力和海量数据支撑下，当前AIGC技术的内容创作效率已经超越人类。例如，在传统的公共图书馆绘画活动中，参与者创作一个复杂作品往往需要数小时，而通过使用绘图应用，参与者*需输入提示文本，不到一分钟便能生成一张精美的作品草图。展望未来，在AIGC技术的辅助下，内容创作相关行业的生产效率必将得到更加的提升。尽管AIGC技术带来了诸多便利，但公共图书馆从业人员也应认识到在其研发和应用过程中面临的诸多挑战。。咨询智慧导读成本