閱讀理解能力直接關系到學術閱讀的效果，而閱讀認知策略則影響著閱讀理解能力，情境、技術、體驗等要素影響閱讀認知過程，認知神經科學視角下的數字閱讀認知機制包含注意吸引、識別聚焦、關聯推理和學習建構4個階段[47]。以前受制于技術條件，無法提供個性化、動態性與精細性的閱讀認知策略服務。人工智能環境下，AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平臺開展嘗試，開發自動綜述、生成解讀視頻、研究要素分享提供等功能，助力于“識別聚焦”與“關聯推理”過程。但提供此種服務的平臺數量仍較少，作為學術用戶常用數字入口的文獻數據庫在此方面有待優化。AIGC技術環境下，海量知識存儲訓練的大模型面世，能夠在沉浸式閱讀、輔助閱讀方面提供支持。智慧導讀可以幫助讀者更好地掌握閱讀技巧。創新智慧導讀費用

智慧閱讀雖被預設為數字閱讀的高級形態，但其實現面臨多重挑戰。比如：數字媒介文本具有鏈接、分叉選擇、非順序等特性，讀者閱讀時需要采用與印刷時代迥然不同的閱讀方式，因此，略讀、跳讀、信息檢索式、瞬時性反饋閱讀成為當下閱讀的主流；認知神經科學研究發現，跳讀導致前額葉皮層***減弱、長時記憶編碼效率降低，人類元認知能力面臨衰退的風險［10］；數字時代的電子閱讀進一步剝奪作者對文本意義闡釋的權利，文本的網狀結構使得“它有上千個進出口，讀者可以從這些通道進進出出，作出自己的理解和解釋”［11］，這使得讀者的主體性被算法邏輯主導，超鏈接架構帶來的游牧式閱讀使得人類的認知面臨無根的困境。品牌智慧導讀預算智慧導讀可以提供多種形式的輔助閱讀，如注釋、翻譯等。

沉浸式智慧閱讀是指將虛擬現實、增強現實、自然語言處理、機器學習等技術與傳統閱讀相結合，創造出一種更加豐富、生動、互動的閱讀體驗。在實踐應用上具備三個優勢：（1）通過語音合成技術將文本轉化為語音，并加入情感色彩和語音音調的調節，引起讀者情感共鳴，深入理解作者意圖；（2）通過增強現實和虛擬現實技術，將文本呈現在更加真實、立體的場景中，增強閱讀的體驗感和可視化效果；（3）根據讀者的個性化需求和興趣，提供更加智能化的閱讀體驗，例如推薦相似主題、翻譯、注釋、詞匯擴展等。

生成式AI在生成內容的過程中，經常會遇到生成內容準確度不高的問題，包括以下場景：表達錯誤，錯別字、病句較多，多有亂碼符號；邏輯混亂，上下旬沒有銜接，多為拼湊和重復內容；排版混亂，無段落，無標點，文章亂碼；圖文不相符，圖片模糊不清，圖片中有不良誘導或蹭流量的內容；音畫低質，視頻畫面傾斜、倒置、鏡像翻轉，畫面拉長變形，模糊不清；視頻濾鏡失真，邊框占比大，水印嚴重遮擋畫面等。因此，圖書館應配備專業人員對內容進行訂正調整，同時探索關于AI生成內容質量評估的相關理論，為生成內容提供依據。智慧導讀可以提供多種形式的學習資源，如視頻、音頻等。

智慧導讀面向數智技術賦能多源異構數據資源有效融合、數智業務實現智慧數據高效流轉的需求，遵循業務流程化、業務智能化思想，分數智技術賦能模塊、智慧數據流轉模塊構建業務層。其中，數智技術賦能模塊迭代以大數據、人工智能為**的數智技術體系，按照數智服務的技術需要以技術簇為基座劃分泛在感知、數據管理、情報服務技術簇，深度賦能以智慧數據流以及融合智慧數據的數智服務，提供聚焦圖書館生態協同應用場景的數據資源價值挖掘、流通轉化、創新服務等能力。文本語義腦圖檢索系統通常會針對某一文獻內容特征進行單一維度的文獻聚類細分。北京智慧導讀客服電話

為了給用戶提供針對性的高效知識服務，重點探討用戶閱讀行為知識。創新智慧導讀費用

智慧數據源于大數據且是大數據的組成部分，具體是利用數智技術有效處理、分析海量多源異構的大型數據集，產生呈現多模態、多粒度、強操作性、精確性、高價值等特征的多源融合數據（即智慧數據），智慧數據經數據消費后與其他多源異構數據共同構成大數據，隨著領域應用深化與數智技術發展實現智慧數據迭代。智慧數據由動態化的流通轉化過程形成，首先是通過數據采集環節獲取由各領域業務活動產生的多源異構、價值密度低的原生數據，其次通過原生數據處理環節產生具備可解釋性、開放性、相關性的中間數據，通過中間數據分析環節產生可推理、情境化的智慧數據。智慧數據用于智能完成具體業務領域下的特定任務，具體是將適配各業務場景的多維度標簽、目錄體系嵌入數智技術賦能的業務流程，智能感知業務需求后動態調用智慧數據以提供規律揭示、問題推理、循證溯源、趨勢預測等智能服務，由此實現智慧數據專業化、垂直化的領域精細應用。創新智慧導讀費用