到醫院后也可以先通過機器人進行預問診，醫院內設置的體征問診艙還可以實時采集患者血壓、脈搏、體溫、血氧飽和度、呼吸頻率等生命體征數據，精細檢傷分級。患者完成預問診后，機器人會自動建議分級、自動匹配相應科室，并直接為患者掛號。患者在見到醫生之前，就可在智能系統的引導下，做一些基礎檢查。此外，這套系統在急診科同樣能發揮很大的作用。95%急診患者神志清醒、尚可表達，奕診機器人在40秒內完成全部生命體征監測，給護士或患者動態提示針對性的問題進行問診，并在90秒內完成分級和分診，合理高效地調度急救資源。醫院反饋給奕診的數據顯示，這一模式大幅提高了診斷和分診的效率和準確率。與市面上許多AI輔診產品不同，奕診AI預問診系統在患者主訴時，不僅可以由患者自己輸入，也動態提示患者是否有其他相關癥狀，層層遞進、問診推理。戈博士告訴動脈網，這樣的問診形式可以讓患者更加準確地表達癥狀，不會漏掉重要信息，同時通過機構化數據，協助AI算法進行更精細的診斷，能夠有效避免漏診、誤診的情況。這也正是奕診潛心開發了15年所攻克的難點。醫生在奕診的醫生端系統可以看到該患者的完整病情和系統初步診斷，并周密了解可能的高危及罕見病。上海半坡提供跨越多個異構文獻知識數據庫Fa?ade模式的一站式搜索服務。昆明圖書館文獻知識平臺

    《一站式學術搜索》依據讀者搜索指令，從參與一站式搜索的文獻數據庫中實時獲取搜索結果（每個文獻數據庫的一次性返回結果數可以由系統管理員自定義）。搜索結果界面：l界面上部的搜索結果文獻按年度劃分的時間軸線圖時間軸線反映各個文獻數據庫搜索結果合并（已去重）后該年度的文獻數。選中任意文獻數，則在界面中間的主體部分將顯示該年度的文獻。界面左側反映當前參與搜索的文獻數據庫及其結果文獻數點擊任意文獻數據庫，則界面中間的主體部分顯示該文獻數據庫當前所返回的文獻（原始文獻數據庫的搜索結果順序）。界面中間的文獻內容顯示主體部分文獻顯示內容包含文獻標題、作者、摘要、文獻出處、期刊權重、原文獻鏈接及其引用鏈接。期刊權重：圖書館館員可以后臺通過Excel格式導入5種本館需求的期刊評價指標體系（如IF、SJR、SNIP、CiteScore等）。學術引用：通過百度學術、谷歌學術、必應學術等提供該文獻的參考文獻與被引用情況等信息內容鏈接。“>”表示下一頁，可以查看該文獻數據庫的后續命中文獻。“文獻排序”，可以按期刊權重將當前顯示內容排序。“□”選中文獻，可以批量按指定格式導出文獻。界面右側是當前搜索結果（TopN）中雜志來源和文獻作者。武漢數字圖書館文獻知識是什么上海半坡擁有個性化文獻閱讀服務：個人文獻搜索、閱讀歷史可追溯。 讀者以文獻類目體系模式自建文獻收藏夾。

    語義關聯矩陣:首先，語義腦圖從當前所截獲的文獻中提取若干概念性語詞。例如讀者搜索“硫化氫”，系統會從當前搜索結果文獻的文本中實時提煉出脫硫劑、地下水、氣相色譜法、缺血、自噬、氨氮、污水處理廠等若干文本語詞。之后，語義腦圖以一個5列12行的關聯矩陣來表達概念語詞之間的語義關系：將讀者搜索詞排列在矩陣的左側一列作為起始中心節點，后續右側各列選詞由左鄰側列的概念語詞關聯推導產生，同一列內概念語詞按語義權重降序排列。然后，各個概念語詞依據和中心節點（搜索詞）的語義關聯度，在語義腦圖中表現為：中心節點（搜索詞），直接關聯節點（紅色邊框）、間接關聯節點（長方型邊框）、弱關聯節點（菱形邊框）等三個層級的語義關系。也就是說，將傳統搜索引擎按年代（或按相關度）降序排列搜索結果的單一維度模式，提升為一個圍繞著讀者搜索詞一次性展開近50個概念語詞的具備語詞間層級關聯和權重有序的二維語義關聯矩陣（發明專利，PCT國際專利CN2018/081327，美國專利:16314840）。任意概念節點的右上數字角標（表示相關文獻數）可以迅速定位鏈接到當前細分概念的相關文獻。

    隨著圖書館數字文獻資源的規模越來越大；數據庫品種數量越來越多,；讀者服務的手段（遠程、移動、跨庫搜索等）也越來越多樣化。但是，如何能使圖書館清晰了解讀者的閱讀行為，優化現有數字文獻館藏，讓有限的數字資源采購資金發揮更大的讀者服務效益？其中，哪些部門、哪些讀者在使用？使用哪些文獻數據庫？數字文獻利用統計在圖書館工作中，越發顯得越為重要。然而，數字圖書館目前服務現狀是：圖書館統一采購數字文獻資源，圖書館的讀者各自分別訪問一個個的數字文獻資源數據庫。現有的文獻數據庫-讀者文獻利用模式在示例的網絡拓撲中，我們很難確定圖書館所處的位置。由此可見，隨著讀者數字文獻需求不斷增長、文獻數據商蓬勃發展，圖書館的服務功能卻正在逐步被邊緣化。在上述文獻數據庫-讀者文獻利用模式中，常見的傳統計量評價方法包括：圖書館資源首頁數據庫進入次數統計、文獻數據庫原廠商各自提供的訪問量/下載量報表等。但實際情況是：這些數據很難真實反映讀者文獻數據庫的實際利用情況。 怎么去檢索文獻資源？

    先給大家介紹一下三種比較基礎的看文獻質量的方式——1.通過文獻來源看出版物水平知網檢索結果中的文獻都跟有作者、來源、發表時間、數據庫、被引、下載這些重要數據資源，小伙伴們可千萬不要只看到題目不關注后面的信息。點擊文獻來源，我們可以看到該文獻的出處來源，例如小知的這個檢索結果，***篇文獻來源是浙江大學學報（工學版），第二個是世界有色金屬期刊，點擊兩篇文獻的來源我們可以看到浙江大學學報（工學版）有一連串的紅色小***，這是**這個期刊是被北京大學《中文**期刊要目總覽》、CA化學文摘(美)(2014)、SA科學文摘(英)(2011)、CSCD中國科學引文數據庫來源期刊（2017-2018年度）（含擴展版）等等這些引文庫和數據庫收錄的，它的綜合影響因子和復合影響因子的數據也在右邊評價信息中有列出，而第二個是世界有色金屬期刊的右邊也可以看到它的評價信息。而根據這些出版物的評價信息，小伙伴就可以判斷出哪些文獻是出自比較重要的**期刊和影響因子更高的期刊啦！2.通過文獻下載量和被引量看文獻質量這第二個判斷文獻質量的方法還是要看檢索結果中文獻后面的數據信息，但這次看得是后面的被引量和下載量的數據。文獻資源可以在哪里查到？安徽信息文獻知識包括什么

文獻知識管理有什么用？昆明圖書館文獻知識平臺

    文本語義腦圖的算法基礎：1、以讀者當前搜索詞作為啟始節點（DI一起始列），后續（右側）的第n列數據是由前n-1列的節點元素在文獻搜索結果中推導而得（概念之間同句共現關系）。2、單一列向量空間內，由上至下所有節點之間依據該文本概念詞的語義權重和文獻時序權重，反映列內語義節點的先后有序特性。3、任意概念節點右上數字角標表示其在搜索結果中的文獻數。點擊該文獻數則顯示相應的文獻指引（基于文本概念的細分聚類）。4、選擇語義腦圖中任意節點（x）作為興趣點（聚焦節點），可以進一步推導出該節點的所有直接關聯節點（y）。5、興趣聚焦操作時（x-y）左上角標指引聚焦關聯文獻（隱性知識發現）。6、任意節點可以選作為新的起始重心節點（a），重構一幅全新的語義腦圖（擴散思維）。文本語義腦圖能夠揭示一站式跨庫搜索結果內文本信息之間多層次的語義網絡關系并迅速定位檢索命中文獻。 昆明圖書館文獻知識平臺

上海半坡網絡技術有限公司是一家網絡信息、計算機領域內的技術開發、技術咨詢、技術服務，網絡系統集成，計算機軟硬件、教學儀器設備、日用百貨銷售；從事貨物及技術的進出口業務等。網絡信息、計算機領域內的技術開發、技術咨詢、技術服務，網絡系統集成，計算機軟硬件、教學儀器設備、日用百貨銷售；從事貨物及技術的進出口業務等。的公司，是一家集研發、設計、生產和銷售為一體的專業化公司。上海半坡擁有一支經驗豐富、技術創新的專業研發團隊，以高度的專注和執著為客戶提供計算機軟件，網絡信息，技術咨詢，技術服務。上海半坡始終以本分踏實的精神和必勝的信念，影響并帶動團隊取得成功。上海半坡始終關注商務服務行業。滿足市場需求，提高產品價值，是我們前行的力量。