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[目的/意义] 探索构建文献情报大数据知识资源体系，支撑面向多领域的智慧知识服务。[方法/过程] 基于AI应用需求，借鉴业界经验，梳理现有资源体系的问题，从多层次多维度扩展资源体系；构建可靠数据处理流程和计算平台，支持高效数据采集和处理；研发智能化数据治理工具，实现知识资源的有效治理，确保提供高质量数据资源。[结果/结论] 已初步形成覆盖多类型、多学科的科技文献大数据知识资源体系，构建完成高度自动化的数据采集治理流程，实施多重数据质量控制，积累数亿高质量数据，且为多个知识服务提供数据支撑。 相似文献
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[目的/意义] 面对多学科领域、多类型用户的专题情报服务需求，建立专题情报数据管理与智能分析平台。实现专题情报分析的流程化和智能化，同时对融入专家智慧的专题情报分析过程数据进行管理，丰富服务模式，提升服务需求响应速度。[方法/过程] 在调研已有相关研究与实践分析基础上，提出平台设计思路、建设框架，对平台主要功能和关键技术进行剖析。[结果/结论] 专题情报数据管理与智能分析平台已建设完成。平台集成了多来源多类型数据，打通了从数据到分析的服务链条。嵌入了多种情报分析方法和深度学习算法，实现了多维多层次分析服务。能够对分析过程和情报分析人员历史积累数据进行管理，实现数据共享和重复利用。 相似文献
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美国“标准改革运动”及其启示 总被引：2，自引：0，他引：2
80年代初开始的这次改革表现出跟以往的改革不同的特点。首先是时间长,已历时20年,显示出逐渐深化发展的趋势。其次是广泛的社会参与,波及政府、实业界、家长、教育和心理研究机构以及自然科学、社会科学科研机构。再次,从过去地区性的、局部内容上的改革发展为全国性的系统的、综合 相似文献
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