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來源: 發布時間:2022-05-17

    系統支持的文獻數據庫:理論上支持所有的HTML4和HTML5類別文獻服務數據庫。比如知網、萬方、以及大多數的外文文獻資源。系統支持圖書館所購買的網上文獻服務數據庫;支持本地鏡像文獻數據庫;支持Web模式的圖書館自建數據庫;也支持本館圖書館自動化管理系統中的Web書目查詢。系統可以同時融入網上開放式的公共學術類搜索引擎,例如GoogleScholar、百度學術、Being學術、醫學專業領域內的PubMed等。對于圖書館沒有購買的收費數據庫,系統同樣支持對方公開開放的部分(比如搜索和瀏覽),未授權部分(原文下載)則不支持(系統提供館員館際原文傳遞服務模塊支持)。簡而言之,系統支持訪問可達并且基于HTML的文獻數據庫。系統目前暫不支持flash視頻類數據庫,比如《樂兒智慧王國》。系統不支持自己客戶端(非瀏覽器模式)的文獻服務模式。 怎么用文獻知識查詢到需要的信息?數字圖書館文獻知識價格多少

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    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。安徽文獻知識多少錢文獻知識怎么去使用?

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    《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。

    戈博士介紹道:“一般資歷的專科醫生大約熟悉幾十種病,奕診系統周密提示高危及罕見病的鑒別診斷,并給出對應的檢查檢驗建議供醫生參考,等同一個醫生的實時導航儀。”醫生診斷完成后,系統同時生成結構化電子病歷,更好地支持大數據分析及智能管理。進一步擴大知識范圍,打造高效就診流程奕診AI系統自2015年至今,已經成功在上海復旦大學附屬中山醫院徐匯醫院、第十人民醫院順利上線,并在徐匯區衛健委、中山醫院、徐匯區中心醫院及區內基層醫院完成醫聯體線上問診分診系統。更透過互聯網戰略伙伴,對全國數百家醫院提供智能預問診與分診服務。“一個兩歲左右的小孩可以輕易地分辨貓和狗,但是要讓機器學會分辨,需要經過成千上萬人工標注過的影像數據訓練才能勉強做到。”戈博士在接受采訪時風趣地表示,目前AI機器學習只有兩歲小孩的智力,以機器學習為中心的人工智能要達到醫療水平,并不是一件容易的事。戈博士說道:“人工智能的基礎是大量的知識,而建立醫學知識結構需要大量的時間與相應的技術。我們花了15年時間打磨的結構化知識圖譜是奕診智能終終大的技術壁壘。”談及未來的發展,戈博士表示,奕診智能目前有線上和線下兩個互補的板塊。文獻知識管理有什么用?

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    近年來,AI技術在醫療中的應用越來越廣大。不僅*是環節,AI同樣服務于診前導診、診中把控和診后監測等大健康行為范疇。2020年******徹底改變了人們和相關機構的就醫思維,“AI+互聯網”的非接觸式醫療大展身手。2月初線上看診納入國家醫保,4月10日國家發展改造委、**網信辦印發《關于推進“上云用數賦智”行動,培育新經濟發展方案》推進互聯網醫療醫保首診制和預約分診制,并將互聯網首診納入醫保報銷范圍。但是線上看診受到諸多限制:沒有查體、無法完成各項檢驗檢查、問診能力不足等,以致醫生與患者間在線溝通比面對面看診時間更長。無接觸式的在線看診方便了患者,但對醫生而言卻增加了時間。在AI輔助診療的領域,近年來大量企業投入單病種影像識別輔診應用的研發,但受到技術能力、病歷數量等多方面的限制,短時間內難以達到輔助診療所要求的高精細度,加之不同地域、不同醫院的設備差異,解決方案的復制能力也受到影響。同時,專科醫生對本科病癥經驗豐富,對單病種影像識別需求有限。因此,在醫療AI產品中,真正能讓醫生受益的是跨多專科的AI輔診系統。奕診醫療咨詢有限公司(以下稱“奕診智能”)潛心打磨15年。文獻知識資源的共享。山東圖書館文獻知識發現

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    基于中樞網關模式的文獻利用統計將能夠提供針對圖書館所有文獻數據庫的、針對各個部門的、針對單個期刊品種的、針對單個讀者等等,以每篇閱讀文獻為基礎單位的文獻利用統計分析。能夠真實反映讀者和文獻數據庫利用情況,為圖書館讀者服務工作和為圖書館資源采購決策(包括試用數據庫)提供精細的科學依據。統計分析模塊中主要分為數據庫統計,用戶統計,部門統計。其中每種統計,都會對其流量,瀏覽數,下載數,閱讀數進行詳細統計。并且每種統計支持年月,日等相關條件限定。選擇對應的數據條件可以是單個條件,組合條件。例如:我們可以選擇一個具體的數據庫,,讀者,部門進行統計。也可以選擇對應部門下這個站點的使用情況,以及當前讀者訪問這個站點的情況。(本實例中,默認是統計近30天該數據庫使用情況)。(這里我們選擇CNKI數據庫)。 數字圖書館文獻知識價格多少

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