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。智慧导读可以帮助读者更好地掌握阅读技巧。创新智慧导读费用

智慧阅读虽被预设为数字阅读的高级形态，但其实现面临多重挑战。比如：数字媒介文本具有链接、分叉选择、非顺序等特性，读者阅读时需要采用与印刷时代迥然不同的阅读方式，因此，略读、跳读、信息检索式、瞬时性反馈阅读成为当下阅读的主流；认知神经科学研究发现，跳读导致前额叶皮层***减弱、长时记忆编码效率降低，人类元认知能力面临衰退的风险［10］；数字时代的电子阅读进一步剥夺作者对文本意义阐释的权利，文本的网状结构使得“它有上千个进出口，读者可以从这些通道进进出出，作出自己的理解和解释”［11］，这使得读者的主体性被算法逻辑主导，超链接架构带来的游牧式阅读使得人类的认知面临无根的困境。品牌智慧导读预算智慧导读可以提供多种形式的辅助阅读，如注释、翻译等。

沉浸式智慧阅读是指将虚拟现实、增强现实、自然语言处理、机器学习等技术与传统阅读相结合，创造出一种更加丰富、生动、互动的阅读体验。在实践应用上具备三个优势：（1）通过语音合成技术将文本转化为语音，并加入情感色彩和语音音调的调节，引起读者情感共鸣，深入理解作者意图；（2）通过增强现实和虚拟现实技术，将文本呈现在更加真实、立体的场景中，增强阅读的体验感和可视化效果；（3）根据读者的个性化需求和兴趣，提供更加智能化的阅读体验，例如推荐相似主题、翻译、注释、词汇扩展等。

生成式AI在生成内容的过程中，经常会遇到生成内容准确度不高的问题，包括以下场景：表达错误，错别字、病句较多，多有乱码符号；逻辑混乱，上下旬没有衔接，多为拼凑和重复内容；排版混乱，无段落，无标点，文章乱码；图文不相符，图片模糊不清，图片中有不良诱导或蹭流量的内容；音画低质，视频画面倾斜、倒置、镜像翻转，画面拉长变形，模糊不清；视频滤镜失真，边框占比大，水印严重遮挡画面等。因此，图书馆应配备专业人员对内容进行订正调整，同时探索关于AI生成内容质量评估的相关理论，为生成内容提供依据。智慧导读可以提供多种形式的学习资源，如视频、音频等。

智慧导读面向数智技术赋能多源异构数据资源有效融合、数智业务实现智慧数据高效流转的需求，遵循业务流程化、业务智能化思想，分数智技术赋能模块、智慧数据流转模块构建业务层。其中，数智技术赋能模块迭代以大数据、人工智能为**的数智技术体系，按照数智服务的技术需要以技术簇为基座划分泛在感知、数据管理、情报服务技术簇，深度赋能以智慧数据流以及融合智慧数据的数智服务，提供聚焦图书馆生态协同应用场景的数据资源价值挖掘、流通转化、创新服务等能力。文本语义脑图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。北京智慧导读客服电话

为了给用户提供针对性的高效知识服务，重点探讨用户阅读行为知识。创新智慧导读费用

智慧数据源于大数据且是大数据的组成部分，具体是利用数智技术有效处理、分析海量多源异构的大型数据集，产生呈现多模态、多粒度、强操作性、精确性、高价值等特征的多源融合数据（即智慧数据），智慧数据经数据消费后与其他多源异构数据共同构成大数据，随着领域应用深化与数智技术发展实现智慧数据迭代。智慧数据由动态化的流通转化过程形成，首先是通过数据采集环节获取由各领域业务活动产生的多源异构、价值密度低的原生数据，其次通过原生数据处理环节产生具备可解释性、开放性、相关性的中间数据，通过中间数据分析环节产生可推理、情境化的智慧数据。智慧数据用于智能完成具体业务领域下的特定任务，具体是将适配各业务场景的多维度标签、目录体系嵌入数智技术赋能的业务流程，智能感知业务需求后动态调用智慧数据以提供规律揭示、问题推理、循证溯源、趋势预测等智能服务，由此实现智慧数据专业化、垂直化的领域精细应用。创新智慧导读费用