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面向AI for Science的图书馆学发展研究 认领 引用 被引量：1
1
作者 张康 龚蛟腾 《高校图书馆工作》 2026年第1期28-37,共10页
AI for Science(AI4S)构成图书馆学发展转型的全新语境。在剖析科研范式演进及其图书馆学映射的基础上,分析AI4S对图书馆学发展的可能影响,展望图书馆学未来发展的可能路径。AI4S能够通过转移图书馆学关注重点、增强学科问题需求、提振... AI for Science(AI4S)构成图书馆学发展转型的全新语境。在剖析科研范式演进及其图书馆学映射的基础上,分析AI4S对图书馆学发展的可能影响,展望图书馆学未来发展的可能路径。AI4S能够通过转移图书馆学关注重点、增强学科问题需求、提振人才市场需求、推动学科研究范式转型等,创变图书馆学内涵、知识体系、人才培养和研究范式,为图书馆学发展提供新的战略牵引。图书馆学应当面向战略需求,主动布局,寻找学科知识增长点,主动融入信息资源管理和数据智能超学科生态,打造开放式协作学科创新平台,实现图书馆学的长效创新发展。 展开更多
关键词 AI4S 图书馆学 学科发展
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前言——AI4Science:从科学助手到自主科学家 认领 引用
2
作者 卜东波 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2026年第7期1639-1642,共4页
对科学研究来说,重要步骤之一是“提猜想(hypothesis)”——爱因斯坦曾说:“仅看提出问题并清晰阐述之,即已远重于问题之求解(The mere formulation of a problem is far more essential than its solution)”;李凯、李国杰等计算机学... 对科学研究来说,重要步骤之一是“提猜想(hypothesis)”——爱因斯坦曾说:“仅看提出问题并清晰阐述之,即已远重于问题之求解(The mere formulation of a problem is far more essential than its solution)”;李凯、李国杰等计算机学者亦有此论。从这个角度而言,科学研究的确正经历着科研范式(research paradigm)的转变。 展开更多
关键词 爱因斯坦 科学研究 提猜想 AI4Science 科研范式
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欧美AI for Science战略布局动向与启示 认领 引用 被引量：1
3
作者 于佳佳 晁熳璐 《科技中国》 2026年第1期24-31,共8页
AI for Science(又称AI4S,即人工智能驱动的科学研究)是指利用人工智能技术和方法来加速科学研究和发现的过程。近年来,AI4S在蛋白质结构预测、重大疾病诊断、化学材料合成等方面实现了密集突破,正在推动实验科学、理论科学和计算科学... AI for Science(又称AI4S,即人工智能驱动的科学研究)是指利用人工智能技术和方法来加速科学研究和发现的过程。近年来,AI4S在蛋白质结构预测、重大疾病诊断、化学材料合成等方面实现了密集突破,正在推动实验科学、理论科学和计算科学等传统科学研究范式变革,已成为全球科技强国争相抢占的战略制高点。 展开更多
关键词 AI for Science AI4S
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日本AI for Science战略布局与重点举措 认领 引用
4
作者 刘影 袁军 《科技中国》 2026年第4期11-16,共6页
随着人工智能(AI)技术的跨越式发展,科学研究正经历由AI驱动(AI for Science,AI4S)的范式变革。近来,日本正举全国之力系统推进AI4S国家战略,以应对基础研究实力下滑与科研人员不足的深刻挑战。文部科学省确立了以“科学复兴”为导向的A... 随着人工智能(AI)技术的跨越式发展,科学研究正经历由AI驱动(AI for Science,AI4S)的范式变革。近来,日本正举全国之力系统推进AI4S国家战略,以应对基础研究实力下滑与科研人员不足的深刻挑战。文部科学省确立了以“科学复兴”为导向的AI4S战略目标,并立足自身优势明确了重点举措。与美国“创世纪计划”相比,日本AI4S国家战略为我国构建完善智能科研生态体系提供了更具务实性的启示。 展开更多
关键词 文部科学省 科学研究 科学复兴 AI4S 战略布局
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AI4S背景下高校图书馆数字学术服务用户需求研究——以武汉大学为例 认领 引用 被引量：1
5
作者 周力虹 张芮 +1 位作者 苗含雨 权谦 《图书馆杂志》 CSSCI 北大核心 2026年第3期77-87,共11页
AI for Science为科研工作带来了重大机遇与突破,同时也为高校图书馆优化数字学术服务提供了全新指引,有助于推动智慧图书馆发展。本文以武汉大学为例,在AI for Science背景下,通过深度访谈武汉大学科研人员以及相关馆员,识别得到6大阶... AI for Science为科研工作带来了重大机遇与突破,同时也为高校图书馆优化数字学术服务提供了全新指引,有助于推动智慧图书馆发展。本文以武汉大学为例,在AI for Science背景下,通过深度访谈武汉大学科研人员以及相关馆员,识别得到6大阶段共28项用户需求,同时结合问卷调查和卡诺模型,对用户需求进行验证和层次划分,深入分析AI4S背景下高校图书馆数字学术服务用户需求。研究发现武汉大学图书馆已经开始探索将人工智能技术应用于智慧学习空间建设、智能设施设备提供以及人工智能素养培训,用户需求的层次划分结果也展现出用户对于人工智能技术的强烈渴望。本文能够帮助高校图书馆更准确地理解用户需求,提供更加精准和个性化的服务,从而提高服务质量和用户满意度。 展开更多
关键词 人工智能 AI4S 高校图书馆 数字学术服务 用户需求
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人工智能驱动的科学研究(AI4S)赋能高校图书馆学科情报服务的场景、模式和策略探索 认领 引用 被引量：3
6
作者 李琪 叶继元 《图书馆》 CSSCI 2026年第4期62-72,共11页
作为融合人工智能技术和科学共同体创新思想的前沿范式,人工智能驱动的科学研究(AI4S)对赋能高校图书馆学科情报服务转型,推动其从“资源仓储”升级为“学科智库”具有重要意义。文章运用文献调研法、案例分析法梳理了高校图书馆学科情... 作为融合人工智能技术和科学共同体创新思想的前沿范式,人工智能驱动的科学研究(AI4S)对赋能高校图书馆学科情报服务转型,推动其从“资源仓储”升级为“学科智库”具有重要意义。文章运用文献调研法、案例分析法梳理了高校图书馆学科情报服务理论和实践成果,明确了高校图书馆学科情报服务应用AI4S的必要性和挑战性,构建了学科情报服务场景框架,从智能基座层、数据中枢层、决策智库层以及协同生态层四个层面解析了AI4S赋能高校图书馆学科情报服务运行模式。最后提出高校图书馆必须转变观念,积极应用AI,在人才、技术、数据、基础设施等方面合理布局,从数智融合、人机协同、流程监护、动态评估等方面提高学科情报服务质量,进而提升AI4S赋能高校图书馆学科情报的服务效能。 展开更多
关键词 人工智能 AI4S 高校图书馆 学科情报服务
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AI4S驱动的战术博弈对抗仿真体系及应用框架研究 认领 引用
7
作者 刘大勇 郭齐胜 +2 位作者 董志明 邱雪欢 刘倬立 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期387-398,共12页
战术博弈对抗仿真作为作战分析、模拟训练、装备论证试验的重要手段,已经成为战斗力生成的重要途径。将人工智能技术引入仿真,有利于进一步提高仿真效率、减少人员依赖。为帮助战术博弈对抗从业人员更好地掌握人工智能的应用方法、树立... 战术博弈对抗仿真作为作战分析、模拟训练、装备论证试验的重要手段,已经成为战斗力生成的重要途径。将人工智能技术引入仿真,有利于进一步提高仿真效率、减少人员依赖。为帮助战术博弈对抗从业人员更好地掌握人工智能的应用方法、树立系统理念、把握发展趋势,在简要介绍AI4S(AI for Science)原理的基础上,开展了AI4S应用于战术博弈对抗仿真的效能分析,构建了AI4S驱动的博弈对抗仿真体系,阐述了其体系构成、关系及架构,讨论了应用范围及应用框架,展示了一个AI4S驱动陆战兵棋推演和指挥训练的案例。 展开更多
关键词 AI4S(AI for Science) 战术博弈对抗仿真 体系构成 应用框架
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面向AI4S的科技文献数据评估:ACSQ指标构建与应用 认领 引用
8
作者 牛艺珂 韦华楠 +3 位作者 韩涛 胡正银 姜恩波 陈昱成 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2026年第6期91-101,共11页
构建面向AI4S的科技文献数据评估指标,能够促进数据管理利用和数据价值释放。文章通过专家访谈和文献调研获取访谈资料和文献资料作为数据源,采用扎根理论的方法梳理归纳面向AI4S的科技文献数据需求,在此基础上构建面向AI4S的科技文献数... 构建面向AI4S的科技文献数据评估指标,能够促进数据管理利用和数据价值释放。文章通过专家访谈和文献调研获取访谈资料和文献资料作为数据源,采用扎根理论的方法梳理归纳面向AI4S的科技文献数据需求,在此基础上构建面向AI4S的科技文献数据ACSQ(Availability-Compliance-Semantic-Quality,可得-合规-语义-质量)综合评估指标体系,并以多圈层油气富集数据资源管理平台验证指标合理性。研究表明,所构建的评估指标具有一定合理性,能够为数据管理与优化提供方向,是促进科技文献数据管理和利用的重要参考。 展开更多
关键词 AI4S 科技文献数据 评估指标 需求分析
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面向数字细胞领域的AI4S科技文献知识底座赋能智能问答方法研究 认领 引用
9
作者 吴垚葶 常颖逍 +7 位作者 钱力 曲云鹏 郭丹 丁洁兰 常志军 王浩霖 杨颜僖 朱子平 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2026年第4期39-54,共16页
【目的】为满足数字细胞研究在知识发现、假设生成等关键环节对精准知识服务的需求,提出一种知识底座赋能的智能问答框架。【方法】通过构建混合知识库融合多模态数据,设计基于查询感知的动态检索策略实现多库交互与检索权重优化,引导... 【目的】为满足数字细胞研究在知识发现、假设生成等关键环节对精准知识服务的需求,提出一种知识底座赋能的智能问答框架。【方法】通过构建混合知识库融合多模态数据,设计基于查询感知的动态检索策略实现多库交互与检索权重优化,引导智能体基于自我反思机制迭代优化问答结果。【结果】实验表明,本研究在针对数字细胞领域的核心查询测试中,平均召回率为93.2%,验证了其精准筛选知识的能力。基于此,进一步构建覆盖1 077万篇文献的数字细胞知识底座,并研发支持多模态检索的智能知识服务平台。【局限】复杂查询场景下数据的向量化表征与召回精度仍有提升空间。【结论】本研究能有效实现科技文献多模态知识的深度融合与检索利用,为数字细胞研究提供专业化的智能问答服务支持。 展开更多
关键词 数字细胞 AI4S 多模态知识 智能问答 知识溯源
AI4S科技文献知识底座建设:理论、框架与实践 认领 引用
10
作者 钱力 蒋甜 +4 位作者 常志军 丁洁兰 胡懋地 刘熠 张智雄 《数据分析与知识发现》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2026年第4期2-12,共11页
【目的】支撑通用大模型与科学大模型的预训练、微调、知识增强推理,以及智能科技文献情报服务的规模化应用。【方法】本文首先剖析AI4S范式面临的核心挑战与内在要求,其次明确AI4S科技文献知识底座的概念内涵与关键特征。在此基础上,... 【目的】支撑通用大模型与科学大模型的预训练、微调、知识增强推理,以及智能科技文献情报服务的规模化应用。【方法】本文首先剖析AI4S范式面临的核心挑战与内在要求,其次明确AI4S科技文献知识底座的概念内涵与关键特征。在此基础上,提出构建AI4S科技文献知识底座的“数据-模型-服务”三层理论框架体系,系统梳理该框架落地实施的关键技术与可行路径,并通过实践案例验证该理论框架体系的有效性。【结果】本研究基于上述理论与方法,初步建成以“科情数据”为核心的智能就绪语料数据底座、以科技文献大模型与领域专用模型为核心的智能模型底座,以及多场景驱动的AI4S与AI4Data智能体服务底座,已成功支撑智能化工、数字细胞等典型AI4S场景的科研创新活动。【局限】本文提出的AI4S科技文献知识底座理论框架,在多用户协同、多领域跨场景的规模化应用中,仍需持续验证与迭代优化。【结论】本文构建的三层理论框架体系,可为通用与专用智能模型研发、智能就绪语料标准化加工等场景提供可行的模式参考;所建成的科技文献知识底座,将成为推动通用大模型和科学大模型预训练效率提升、微调精度优化,以及知识推理、计算分析等数智化能力提升的新型科研基础设施。 展开更多
关键词 AI4S 科技文献知识底座 科技文献大模型 科研语料 智能知识服务
AI4S范式下新型电力系统中长期电力供需协同:内涵与架构 认领 引用
11
作者 冯健冰 任洲洋 +4 位作者 李文沅 吴云乘 梁钰 任霁 骆宇凡 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第15期6161-6186,I0003,共26页
随着新能源装机规模持续高速增长与异质能源广泛接入,新型电力系统中长期电力电量平衡机理发生深刻变化,传统电力供需协同技术在多能统筹、高效决策与场景泛化等方面适应性与整体效能受限。在科研进入以“AI for science(AI4S)”为标志... 随着新能源装机规模持续高速增长与异质能源广泛接入,新型电力系统中长期电力电量平衡机理发生深刻变化,传统电力供需协同技术在多能统筹、高效决策与场景泛化等方面适应性与整体效能受限。在科研进入以“AI for science(AI4S)”为标志的第五范式背景下,大语言模型等AI技术凭借数据整合、知识融合、泛化推理及人机交互等优势,为中长期电力供需协同技术架构的智能化革新提供了全新思路。文章首先探析新型电力系统发展背景下中长期电力电量平衡的关键特性及现有供需协同技术架构面临的挑战;其次,阐释AI4S范式下新型电力系统中长期电力供需协同的内涵,建立以“电力知识底座-指令转义接口-电力供需协同决策插件”为核心的技术架构,推进从以人为主导的决策回路向“高智力”机器自主推理的转变,形成全过程“人工智能+”供需协同新模式;最后,对未来研究方向进行展望,以期为推进AI赋能下电力可靠供应与新能源高效消纳目标的可持续实现提供参考。 展开更多
关键词 AI4S 新型电力系统 电力供需协同 大语言模型
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AI4S范式下融合双库协同RAG的科研写作知识服务研究——以AI领域科研写作为例 认领 引用
12
作者 王曰芬 孙烈赟 傅柱 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2026年第8期3-16,共14页
[目的/意义]针对AI4S背景下科研写作面临的通用大模型幻觉与长文本迷失问题,提出融合双库协同RAG的可配置科研写作知识服务框架。[方法/过程]界定科研写作的三阶段任务,采用“摘要+全文”双知识库协同策略,设计基座模型—系统配置—写... [目的/意义]针对AI4S背景下科研写作面临的通用大模型幻觉与长文本迷失问题,提出融合双库协同RAG的可配置科研写作知识服务框架。[方法/过程]界定科研写作的三阶段任务,采用“摘要+全文”双知识库协同策略,设计基座模型—系统配置—写作阶段三维评估体系,利用Ragas框架在4个主流大模型上进行全阶段三维评估。[结果/结论]知识服务框架具备有效性、跨模型适配性;不同写作阶段、不同系统配置的服务效果存在差异,探索阶段的服务效果最优,全功能配置具有最优服务效果、跨模型适配性和跨阶段泛化能力;验证了核心组件可按需配置的有效性和服务效果的可靠性。构建了以“双库协同与两阶段检索”为核心驱动的可配置科研写作知识服务框架。 展开更多
关键词 AI4S 知识服务 科研写作 检索增强生成 大语言模型
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面向AI4S的天文数智化服务体系构建与实践——以国家天文科学数据中心为例 认领 引用
13
作者 崔辰州 许允飞 +6 位作者 樊东卫 李长华 李珊珊 米琳莹 甘庆波 赵公博 China-VO团队 《数据与计算发展前沿（中英文）》 CSCD 2026年第4期1-18,共18页
【目的】天文学已全面步入数据密集型科学发现时代,而人工智能驱动的科学研究(AI4S)范式的兴起,对作为国家战略科技力量组成部分的科学数据中心提出了前所未有的能力提升需求。国家天文科学数据中心(NADC)面对海量异构数据的治理压力、... 【目的】天文学已全面步入数据密集型科学发现时代,而人工智能驱动的科学研究(AI4S)范式的兴起,对作为国家战略科技力量组成部分的科学数据中心提出了前所未有的能力提升需求。国家天文科学数据中心(NADC)面对海量异构数据的治理压力、传统数据服务模式的效率瓶颈以及支撑前沿AI4S创新的使命,系统性地规划构建了以“数智化”为核心特征的下一代天文数据服务体系。【方法】首先完整阐述该体系“三位一体”的总体设计:以应用程序接口(API)和模型上下文协议(MCP)为双核构建标准化与智能化兼备的“数据服务层”;以深度集成数据、软件、算力、模型资源的云端科研平台为承载,打造一站式“科研支撑层”;通过深度嵌入重大科学工程、革新科教融合模式、开展学科和人才建设、拓展公众科学及深化国际合作,培育开放协同的“应用生态层”。【结果】剖析该体系在LAMOST天体光谱数据库、AI智能体驱动的天关卫星时域天文发现及公众科学项目中的成功实践,展示其在提升数据智能化供给、降低前沿技术使用门槛、赋能天文学发现等方面的显著成效。【结论】NADC的探索为大数据与人工智能时代国家科学数据中心的功能重塑、能力建设与服务模式创新提供了具有示范意义的系统性解决方案。 展开更多
关键词 国家天文科学数据中心(NADC) 数据密集型科学 人工智能驱动的科学研究(AI4S) 虚拟天文台(VO) 数智化服务 开放科学 模型上下文协议(MCP) 智能体
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AI4S背景下高校图书馆科研支持服务用户需求研究 认领 引用
14
作者 周淑云 黄心怡 《图书馆工作与研究》 CSSCI 北大核心 2026年第2期25-37,共13页
文章基于网络调研、文献分析和半结构化访谈提炼出26项高校图书馆用户AI科研支持服务需求,应用Kano模型调查用户对AI科研支持服务的需求情况。基于传统Kano模型归类、混合归类及Better-Worse指数归类分析,将用户需求归为基本型、期望型... 文章基于网络调研、文献分析和半结构化访谈提炼出26项高校图书馆用户AI科研支持服务需求,应用Kano模型调查用户对AI科研支持服务的需求情况。基于传统Kano模型归类、混合归类及Better-Worse指数归类分析,将用户需求归为基本型、期望型、魅力型和无差异型4种属性,并进行优先级排序,进而提出AI4S背景下高校图书馆科研支持服务优化策略。 展开更多
关键词 AI4S 高校图书馆 科研支持服务 Kano模型混合归类 Better-Worse指数归类
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AI4S驱动下高校智慧图书馆知识服务的内在机理与推进策略研究 认领 引用
15
作者 江树青 《大学图书情报学刊》 2026年第4期8-14,28,共7页
以服务创新四维度模型与科研生命周期模型作为理论基础,分析AI4S驱动下高校智慧图书馆知识服务的影响因素及其作用机理,提出基于AI4S的高校智慧图书馆知识服务推进策略:创建旨在实现用户闭环反馈的用户层,通过构建用户画像及用户需求反... 以服务创新四维度模型与科研生命周期模型作为理论基础,分析AI4S驱动下高校智慧图书馆知识服务的影响因素及其作用机理,提出基于AI4S的高校智慧图书馆知识服务推进策略:创建旨在实现用户闭环反馈的用户层,通过构建用户画像及用户需求反馈管理体系,为AI4S驱动高校智慧图书馆知识服务提供依据;创建具有中枢功能的平台层,依托AI4S打造以数据单元、计算单元与服务单元为核心的高校智慧图书馆知识服务底层架构;创建旨在强化知识服务资源与技术支撑的支持层,完善AI4S驱动高校智慧图书馆知识服务的软硬件环境;创建涵盖知识检索服务模块、知识咨询服务模块与知识推荐服务模块的应用层,借助AI4S提供覆盖用户科研生命周期的全链条知识服务。 展开更多
关键词 高校图书馆 智慧图书馆 AI4S 知识服务 服务创新 科研范式
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AI4S范式视域下档案学本科一流课程建设的困境与出路——以《中外档案学经典著作导读》为例 认领 引用
16
作者 马双双 宋思宁 余金蓓 《兰台世界》 2026年第2期30-34,共5页
在AI4S范式下,档案学本科一流课程建设面临新的机遇与挑战。随着人工智能技术的发展,传统档案学课程体系亟需创新以适应现代社会对档案学人才的需求。研究以《中外档案学经典著作导读》课程为例,在分析其课程设置与教学目标等的基础上,... 在AI4S范式下,档案学本科一流课程建设面临新的机遇与挑战。随着人工智能技术的发展,传统档案学课程体系亟需创新以适应现代社会对档案学人才的需求。研究以《中外档案学经典著作导读》课程为例,在分析其课程设置与教学目标等的基础上,剖析当前一流课程建设中面临的核心困境,进而提出将AI4S理念引入档案学本科课程的策略。具体而言,课程内容应融入智能化管理等前沿技术,推动教学方法的创新,提升课堂互动性与学生的实践能力。此外,通过优化教学结构与实践导向,为学生提供与现代档案管理相结合的理论基础,培养适应未来档案工作需求的复合型人才。 展开更多
关键词 AI4S范式 档案学 一流课程建设
面向AI4S的科技文献多模态知识抽取工具链研究 认领 引用
17
作者 葛澜 黄永文 +4 位作者 孔令博 孙坦 赵瑞雪 罗婷婷 鲜国建 《农业图书情报学报》 2026年第8期32-48,共17页
[目的/意义]人工智能驱动科学发现(AI4S)与大语言模型对高质量多模态语料提出迫切需求,而传统基于文献外部特征的知识组织难以满足深层知识服务,因此需要面向科技文献全文进行多模态多粒度的知识抽取,实现结构化知识单元的系统挖掘。[方... [目的/意义]人工智能驱动科学发现(AI4S)与大语言模型对高质量多模态语料提出迫切需求,而传统基于文献外部特征的知识组织难以满足深层知识服务,因此需要面向科技文献全文进行多模态多粒度的知识抽取,实现结构化知识单元的系统挖掘。[方法/过程]通过系统梳理工具、建立文献知识表示模型、设计实现管道式抽取,实现文献获取、结构解析、多模态内容抽取及存储处理。针对基础信息精度不足、学术声明结构混乱、支撑材料信息缺失三大问题,分别优化并整合进工具链。[结果/结论]经水稻育种领域实证与SciWatch平台验证,本研究所构建的多模态知识抽取工具链能够有效将非结构化PDF文献转化为结构化关联知识库,优化提升原工具链中对基础信息、学术声明、支撑材料部分的抽取策略模型,显著提升了知识单元抽取的精度与召回率,能够支撑大规模科技文献知识抽取,研究成果为领域知识挖掘发现及大语言模型技术演进提供了可扩展的解决方案与实践参考。 展开更多
关键词 知识抽取 多模态知识 AI4S 科技文献 知识单元 大语言模型
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AI4S视角下图书馆科学数据服务新特征与体系分析 认领 引用 被引量：1
18
作者 何芊谦 陆颖 《图书馆研究与工作》 2026年第2期78-85,91,共8页
人工智能驱动的科学研究(AI4S)范式引发数据环境和人机交互模式的变革,图书馆的科学数据服务面临智能化升级需求。人工智能驱动的科研范式下,人工智能技术关键要素与不同服务场景结合,形成了全新的智能化数据服务特征,并引发科学数据服... 人工智能驱动的科学研究(AI4S)范式引发数据环境和人机交互模式的变革,图书馆的科学数据服务面临智能化升级需求。人工智能驱动的科研范式下,人工智能技术关键要素与不同服务场景结合,形成了全新的智能化数据服务特征,并引发科学数据服务关系的变化。文章论述人工智能技术对图书馆科学数据服务的影响,分析人工智能驱动的科学研究范式下科学数据服务体系的特征与图书馆科学数据服务体系的构成,并就图书馆智能化科学数据服务体系建设提出了思考和建议。 展开更多
关键词 AI4S 图书馆 科学数据服务 服务体系
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AI4S:重塑科学发现的新范式 认领 引用 被引量：2
19
作者 胡志坚 《科学学研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第1期1-2,共2页
科学发现的历程,伴随着人类认知世界方式不断革新的过程。从远古先民对自然现象的简单观察,到现代科学家借助精密仪器探索宇宙奥秘,每一次认知工具与研究方法的突破,都推动着科学发现范式的迭代演进。今天,人工智能技术与科学研究的深... 科学发现的历程,伴随着人类认知世界方式不断革新的过程。从远古先民对自然现象的简单观察,到现代科学家借助精密仪器探索宇宙奥秘,每一次认知工具与研究方法的突破,都推动着科学发现范式的迭代演进。今天,人工智能技术与科学研究的深度融合催生了AI4S(人工智能驱动的科学,AI for Science),这一全新的科学发现范式正突破传统研究的边界,重塑科学探索的逻辑框架,为人类解开自然之谜注入前所未有的强大动力。 展开更多
关键词 研究方法 认知工具 AI4S 科学发现范式 人工智能
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2015—2024年国外AI for Science研究现状及主题趋势分析 认领 引用
20
作者 王方媛 徐慧婷 薛菁华 《科技情报研究》 CSSCI 2025年第4期46-57,共12页
[目的/意义]梳理AI for Science(AI4S)领域的研究现状与发展趋势,为AI在科学研究中的应用提供前瞻性洞见。[方法/过程]以2015—2024年WoS核心数据库中AI4S领域相关文献为研究对象,将文献计量分析与BERTopic模型相结合,针对该领域的发文... [目的/意义]梳理AI for Science(AI4S)领域的研究现状与发展趋势,为AI在科学研究中的应用提供前瞻性洞见。[方法/过程]以2015—2024年WoS核心数据库中AI4S领域相关文献为研究对象,将文献计量分析与BERTopic模型相结合,针对该领域的发文趋势、发文国家、核心作者进行主题识别和发展趋势分析。[结果/结论]研究表明,AI4S领域相关文献数量呈指数型增长趋势,中国发文量居首位,但被引次数略低于美国,核心研究群体主要集中在国外学者。文章还识别出22个主题,并将其归纳为6大研究方向,重点应用领域包括人工智能与教育科技研究、医疗健康与人工智能诊断、精准农业与气候变化、材料化学与深度学习和高性能锂电池技术,其中AI与精准农业、AI与心理健康、AI与锂电池技术等是近年的研究热点。 展开更多
关键词 AI for Science(AI4S) 新科研生态 人工智能 BERTopic 主题识别
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