發(fā)布時間：2023-06-04 09:45:35
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的人工智能檔案樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
檔案事業(yè)是一項社會基礎性事業(yè)，也是記錄歷史、傳承文明、服務社會、造福人民的重要事業(yè)。檔案工作者肩負著資料調查、資料分析、資料整理上報和資料信息保存等重要職責，其工作能力、工作質量和工作效率將直接影響到檔案資料的完整性、規(guī)范性、安全性和利用效果，對檔案工作整體效能的充分發(fā)揮起著關鍵作用。新形勢下，只有不斷提高檔案工作者的政治素養(yǎng)、專業(yè)水平、實際技能、服務意識，才能適應檔案工作發(fā)展的新任務和新要求。
“勝任能力”的概念最早由哈佛大學心理學教授戴維?麥克利蘭于1973年正式提出，是指能夠將在某一工作中有卓越成就者與普通者區(qū)分開來的個人的深層次特征，它可以是動機、特質、自我形象、態(tài)度或價值觀、某領域知識、認知或行為技能等任何可以被可靠測量或計數的、并且能夠顯著區(qū)分優(yōu)秀與一般績效的個體特征。本著系統(tǒng)性、相關性和可操作性的原則，可以將勝任能力定義為：在特定工作崗位、組織環(huán)境和文化氛圍中，績優(yōu)者所具備的可以客觀衡量的個體特征及由此產生的穩(wěn)定的、可預測的、指向績效的行為特征[1]。
關于檔案工作者應具備的勝任工作的能力和素質研究，國內外有許多經驗可供學習和參考。國內方面，韓萌[1]研究了檔案工作者勝任力模型的構建與應用，李成[2]研究了檔案工作者勝任能力模型的構建及評價，趙亮[3]構建了檔案工作者勝任能力模型指標體系并進行了數據測算。國外方面，DCM監(jiān)測委員會培訓事務工作組的結果報告中研究列舉了關于檔案工作者能力的六種核心能力；澳大利亞1997年出版、2001年作出修改的《國家文件和檔案能力》，列舉了各層級的工作人員在從事工作中需要的特定技能知識及承擔工作的態(tài)度表現等；尼德蘭文化遺產協(xié)會于2002 年制定了一個涵蓋文件管理和檔案制度的9個部分的能力目錄，另外建立了一個能夠連接到能力要素數據庫的網站，幫助檔案工作者發(fā)展自身能力[2]。
本文從一個全新的視角，在構建檔案工作者勝任能力評價指標體系的基礎上，采用模糊層次分析法對評價指標體系進行研究，為全方位開展檔案工作者勝任能力研究奠定了基礎，同時為檔案工作者入職錄用、選拔晉升、培訓教育、職業(yè)生涯規(guī)劃等提供了有效手段。
2 與檔案工作者勝任能力有關的因素
本文中提到的檔案工作者，主要指負責檔案業(yè)務流程中檔案價值的鑒定、檔案的收集、檔案的整理、檔案的保管、檔案的檢索、檔案的提供利用服務和檔案的編研工作的人員[3]。在文獻查閱和調查研究的基礎上，本文總結形成了如下與檔案工作者勝任能力有關的關鍵因素。
2.1 檔案價值鑒定能力
運用檔案專業(yè)知識和技能對檔案的真?zhèn)魏蜕鐣r值進行甄別、評價和預測的能力，確定歸檔文件范圍和保管期限。
2.2 檔案收集能力
按照法律法規(guī)的規(guī)定，通過例行的接收制度和專門征集的辦法，把分散在各組織、個人手中和散失在其他地方的?n案分別接收、征集、集中到各級各類檔案保管機構中，實行集中統(tǒng)一管理的能力。
2.3 檔案整理能力
按照一定的原則對檔案實體進行分類、組合、排列、編號和基本編目，建立檔案實體的管理秩序，使所保存的檔案有序化、條理化的能力。
2.4 檔案檢索能力
對檔案信息進行系統(tǒng)存儲和根據需要進行查找的能力，檔案檢索是開展提供利用工作的基本手段，是開發(fā)檔案信息資源的必要條件。
2.5 檔案保管能力
對整理好的檔案進行系統(tǒng)存放并進行日常維護、安全保護的能力，檔案保管工作是檔案管理中的一項重要內容，基本任務和要求是維護檔案的完整與安全，便于調用。
2.6 檔案提供利用能力
通過一定方式使檔案資料直接為社會組織和公民服務的能力，是實現檔案價值、發(fā)揮檔案作用的途徑。
2.7 檔案研究能力
對如檔案信息技術、管理技術、保護技術等的調查分析、理論研究和實踐研究能力。
3 構建檔案工作者勝任能力評價指標體系
3.1 檔案工作者勝任能力評價指標體系的構建原則
評價指標體系的建立是為了評價一個檔案工作者的勝任能力，為入職、晉升、培訓教育等決策提供現實量化的依據。構建評價指標體系是一項復雜的工作，為了能夠科學、全面地評價檔案工作者的勝任能力，客觀反映評價目標，構建指標體系應遵循以下原則：
3.1.1 系統(tǒng)性原則
檔案工作者勝任能力評價指標體系中的各項指標之間不應是簡單的堆積，而應具有較強的邏輯關系。
3.1.2 科學性原則
各項指標的釋義應明確，測算方法應簡捷，可采取定性與定量相結合的方式，全面、客觀地評價檔案工作者的勝任能力。
3.1.3 可操作性原則
評價指標體系中的各項指標應盡量選用可方便獲取的統(tǒng)計數據，以便進行評價和對比。
3.1.4 穩(wěn)定性原則
各項指標應受客觀因素影響較小，相對規(guī)范且保持穩(wěn)定。
3.2 檔案工作者勝任能力評價指標體系的構建
依照與檔案工作者勝任能力有關的關鍵因素及評價指標體系的構建原則，在分析研究國內外有關檔案工作者勝任能力研究成果的基礎上，建立如下檔案工作者勝任能力評價指標體系（表1）。該評價指標體系的目標層是檔案工作者勝任能力綜合評價，準則層包括與檔案工作者勝任能力有關的7個方面內容，指標層是將準則層各項內容細劃為若干具體可定性或定量評價的指標。
4 應用模糊層次分析法對檔案工作者勝任能力指標體系進行評價
4.1 評價方法的選擇
本文構建的檔案工作者勝任能力評價指標體系中，有些指標具有模糊、難以量化、非確定性的特點，為保證評價結果的科學性和合理性，本文采用模糊綜合評價法與層次分析法相結合的方法即模糊層次分析法[4-5]。首先將與決策有關的元素分解成目標、準則、方案等遞階層次結構，運用層次分析法確定各指標的權重，再運用模糊綜合評價法對指標體系分層次進行模糊綜合評判，最后綜合得出總的評價結果。該方法能夠較好地解決模糊的、難以量化的問題，充分發(fā)揮決策人員有價值的經驗和判斷能力。
4.2 指標體系的具體評價過程
本文構建的檔案工作者勝任能力評價指標體系是一個二級三層結構的指標體系，把指標層對準則層的評判看成第一級評判，把準則層對目標層的評判看成第二級評判，構成一個二級三層模糊綜合評價模型[6-7]。
舉例說明對某一檔案工作者勝任能力進行評價，具體步驟如下：
4.2.1 確定評語集V=（勝任，基本勝任，不勝任）3個檔次。
4.2.2 運用層次分析法確定各級指標權重：
4.2.3 按上述評語集對U1―U7中的各指標進行評判，建立模糊評價集如表2所示：
根據此模糊評價集可得出模糊評判矩陣，并進行第一級綜合評估，最后進行第二級綜合評估，得到最終總的評價結果。按照最大隸屬度的原則，可得出該檔案工作者勝任能力評估等級為：基本勝任。
1電子商務檔案信息檢索的智能化需求
電子商務檔案信息智能化檢索是歷史發(fā)展的必然結果。電子商務檔案信息是眾多檔案信息的一種,是伴隨著電子商務的發(fā)展而產生的。從人類社會利用檔案信息的歷史發(fā)展過程來看,檔案信息檢索大致經歷了自然檢索、手工檢索、計算機輔助檢索、計算機智能檢索四個發(fā)展階段,電子商務檔案信息的檢索也不例外。隨著計算機智能技術的發(fā)展,尤其是圖情信息智能檢索的最新成果,為電子商務檔案信息檢索的智能化發(fā)展注入了新的活力。電子商務檔案信息存儲形式多種多樣,既有一般固定長度的信息,也有非固定長度的信息,既有用文字、數字表達的信息,也有用圖形、圖像、聲音表達的信息、既有加密信息,也有不加密的信息,既有存儲于本地存儲設備上的信息,也有存儲于異地設備甚至“存儲云”上的信息。因此,對電子商務檔案信息的智能檢索意義重大。所謂“智能檢索”,就是以文獻和檢索詞的相關度為基礎,綜合考查文獻的重要性等指標,對檢索結果進行排序,以提供更高的檢索效率。智能檢索的結果排序同時考慮相關性和重要性,相關性采用各字段加權混合索引,相關性分析更準確,重要性指通過對文獻來源權威性分析和引用關系分析等實現對文獻質量的評價,這樣的結果排序更加準確,更能將與用戶愿望最相關的文獻排到最前面,提高檢索效率。由此可見,在電子商務飛速發(fā)展的今天,電子商務活動的全球化特征越來越顯著,頻繁的商務活動遍布世界的每一個角落,由此產生的電子商務檔案信息越來越具有商務活動全球性、信息管理系統(tǒng)分布性、交易語言復雜性、交易方式多樣性等特點。因此,傳統(tǒng)檔案信息檢索工具已經不能滿足用戶的需求,智能檢索工具的開發(fā)和使用必然成為信息時代用戶暢游信息海洋的必然選擇。同時,科技的進步,人工智能技術的發(fā)展,超大型計算機的使用也為電子商務檔案信息檢索智能化發(fā)展提供了技術支撐。未來電子商務檔案智能化的發(fā)展將借助于人工智能技術的最新成果而更加人性化。將人工智能領域中的計算推理等思維活動滲透到檔案管理的智能化應用中,利用人工智能的研究成果開展基于模式識別、物景分析的圖形圖像檢索系統(tǒng),滿足用戶對圖形圖像檔案信息的檢索需求,利用人工智能關于聯想記憶模擬、自動定理證明、專家系統(tǒng)、自然語言處理等基礎理論開展電子商務的自動談判系統(tǒng)、跨越語言障礙的檔案信息搜索工具,滿足電子商務國際化的需求。例如:模式識別可用于基于圖像的檢索,而電子商務活動的基礎就是建立在對圖形、圖像的選擇上,交易雙方首先是根據對被交易商品的圖形、圖像進行商務洽談,然后達成交易意向。因此,對被交易商品的圖形、圖像的保存是電子商務檔案信息的一個重要組成部分。再如,專家系統(tǒng)是智能檢索實現的基礎,而從海量商務信息中篩選出能夠進行交易的產品信息離不開人工智能檢索系統(tǒng)的應用。從電子商務檔案的特征來看,有關電子商務檔案智能化管理的需求更加依賴于圖形圖像智能檢索工具的研究和利用,而對于圖形圖像智能檢索工具的研究和利用始于二十世紀七十年代,首先開展的是基于內容的圖像智能檢索的研究,重點在于采用標注的方法對圖像設置檢索關鍵字,并建立文本數據庫管理系統(tǒng),從而實現對圖像的智能檢索。這種方法的缺點在于當圖像數據庫中圖像數據較大時則檢索較難實現,當圖像內容復雜時,標注起來較困難,因此,這種檢索方法同時還要求圖像內容比較單一。而另一種基于內容的圖像檢索技術逐漸受到業(yè)界的關注即基于視覺特征的圖像檢索技術。由于任何圖像都包含物體本身的紋理、形狀、顏色、空間關系等特征,因此,基于視覺特征的圖像檢索技術采用提取圖像所包含的紋理、形狀、色彩、對象的空間關系等信息建立圖像的特征矢量庫,并以此特征矢量作為索引關鍵字。與以往采用人工標注方式對圖像內容進行標注的方法不同的是視覺特征的提取是從圖像中自動提取的,并且檢索的過程采取視覺特征間的匹配。與傳統(tǒng)的檢索方法相比,基于內容的圖像檢索融合了圖像理解技術,從圖像的紋理、形狀、色彩、對象的空間關系等維度分析圖像的特征,從而可以提供更加有效的檢索途徑。已經投入運行的基于內容的圖像檢索系統(tǒng)包括:IBM公司的QBIC系統(tǒng)、Virage公司的VIR工程系統(tǒng)、MIT的Photobook系統(tǒng)、美國伊利諾斯大學的MARS系統(tǒng)等等。國內近年來對于基于圖像顏色的檢索系統(tǒng)的研究也取得了豐碩成果,例如:PhotoNavigator系統(tǒng)和PhotoEngi-neer系統(tǒng)。而這一發(fā)展方向更加符合電子商務的智能化發(fā)展需求?？梢灶A計,為適應未來網絡化、智能化以及個性化的需要,并行檢索、分布式檢索、知識的智能檢索、知識挖掘、異構信息整合檢索和全息檢索、自然語言檢索、跨語言信息檢索、問答系統(tǒng)、概念空間、信息融合技術等檢索技術都將在電子商務檔案管理領域得以應用。屆時用戶將獲得完整、準確、及時、有效的而且是簡潔、明了的商務信息。
2電子商務檔案應用的智能化趨勢
電子商務檔案是企業(yè)管理的重要組成部分,是企業(yè)從事商務活動中最原始、最可靠的數字化信息。充分利用電子商務檔案信息,為企業(yè)發(fā)展提供商情預測、營銷策劃、客戶關系管理、維護企業(yè)或經營者合法權益已經成為電子商務檔案應用的一個重要領域。而電子商務檔案應用的智能化趨勢無疑已經成為電子商務行業(yè)的重要研究方向。
2.1客戶關系管理的智能化?？蛻魴n案毫無疑問將是電子商務檔案的一個不可忽視的組成部分。在企業(yè)從事電子商務的過程中,電子商務系統(tǒng)將提供一種商家與客戶進行交流的新方式,這就要求企業(yè)管理者以全新的思維來看待客戶關系管理?？蛻絷P系管理源于“以客戶為中心”的新型商業(yè)模式,是企業(yè)樹立以客戶為中心的發(fā)展戰(zhàn)略的核心部分。企業(yè)通過智能化的客戶關系管理系統(tǒng)來加強對客戶的服務提高客戶滿意度和忠誠度,提高企業(yè)效率和利潤水平。通過客戶關系管理系統(tǒng)企業(yè)加強與客戶的聯系、分析客戶的需求、研究產品的市場、拓展?jié)撛诘睦麧櫩臻g、提高產品的市場競爭能力、改進企業(yè)的管理漏洞、吸引更多的優(yōu)質客戶進而達到優(yōu)化、提升企業(yè)管理能力、提高企業(yè)利潤水平的目的。而這一切的實現都依賴于智能化的客戶關系管理系統(tǒng)、智能化的客戶數據庫的開發(fā)與應用。智能化的數據庫技術是所有其他技術的基礎。
關鍵詞：人工智能；智能化計算機輔助教學；專家系統(tǒng)；知識庫
中圖分類號：TP18文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)12-21667-02
The Application of Artificial Intelligence in Education
HU Ji-li,YIN Yun-xia
( Anhui University of Traditional Chinese Medicine, Hefei 230038,China)
Abstract:As a result of the interpenetration of older branches into each other, scientific theories and their application of Artificial Intelligence have expanded into nearly all the areas of human activity. This paper introduces the application of Artificial Intelligence in education, especially deals with Intelligence Computer Aided Instruction based on the artificial Intelligence.
Key words:Artificial Intelligence;CAI;expert system;knowledge base
1 引言
人工智能作為當今世界三大尖端技術(空間技術、能源技術和人工智能技術)之一，是計算機科學的一個分支，它的目標是構造能表現出一定智能行為的。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識、心理學和哲學、機器學習、計算機視覺等?？偟恼f來，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠像人一樣思考。人工智能的研究更多的是結合具體領域進行的，主要研究領域有專家系統(tǒng)、機器學習、模式識別、自然語言理解、自動定理證明、自動程序設計、機器人學、博弈、智能決定支持系統(tǒng)和人工神經網絡。它總的來說是面向應用的，隨著人工智能的誕生和發(fā)展， 人們開始把計算機用于教學領域。同時， 自七十年代以來， 有教學能力的專家系統(tǒng)得到研制。人工智能技術與專家系統(tǒng)的成就， 促使人們把問題求解、知識表示這些技術引入計算機輔助教學(CAI) ， 這便是智能型計算機輔助教學(CAI)。
近幾十年來， 隨著人工智能技術的日漸成熟， 它的一些研究成果被陸續(xù)應用到教學領域， 推進了教育發(fā)展改革和教學現代化進程。人工智能在教學系統(tǒng)的重要性也已形成共識。
2 人工智能在教育中的作用
目前在教育技術中涉及到AI的主要有以下領域：
2.1 知識的表示與訪問
基于人工智能的知識表示是以知識為對象，以計算機的軟硬件和計算機科學及人工智能和專家系統(tǒng)技術為工具，以哲學、心理學和邏輯學等為方法和指導，將知識表達成計算機可以直接處理的“知識庫”，使用“計算機的智能”來模擬人類專家或“人類智能”，對知識進行快速、精確、自動、科學的處理。它不屬于通常的“數據管理或信息管理”的“數據”層次，而是屬于“知識處理”或“知識”的智能化層次。其主要內容是對于知識進行形式化的表示、自動化的推理，智能化的教學或創(chuàng)造。計算機輔助教育是其中重要的組成部分。
2.2 符號計算
符號計算包括數值計算、符號計算和函數作圖。其代表軟件是Mathematica，當該軟件在1988年第一次，對科技及很多其他領域的計算機使用方式產生了深刻的影響。Mathematica 1.0時，商業(yè)周報將其列入當年最重要的十大新產品名單。這標志著現代科技計算的開始。Mathematica也被大量地用于教育:有成百上千的課程，從高中課程到研究生課程用它作基礎。隨著各種學生版的，Mathematica也已成為全世界各種不同專業(yè)學生的重要工具。
2.3 對學生錯誤的自動診斷
采用人工智能技術，使得教學過程中系統(tǒng)可以自動診斷學生的學習水平，不僅能發(fā)現學生的錯誤，而且能指出學生錯誤的根源，從而做出有針對性的輔導或學習建議。而且根據學生的特點自動選擇教學內容，自動調整教學進度，自動選擇教學策略與方法。
2.4 實現智能性超媒體教學系統(tǒng)
超媒體系統(tǒng)有理想的教學環(huán)境，容易激發(fā)學生的學習興趣和學習主動性，但不能保證達到預期的學習目的，而且由于不了解所要教的對象，所以不能做到有針對性的指導，不能因材施教。智能輔助教學系統(tǒng)正好與此相反。將二者結合起來，就可實現性能互補，從而研究制出新一代高性能的智能超媒體教學系統(tǒng)。
3 人工智能應用于教育的新方向：ICAI
3.1 傳統(tǒng)CAI的不足
傳統(tǒng)的CAI由于其集成性、交互性、多媒體性等特點，在教學中可以極大地激發(fā)學生的學習動機，提高教師的教學效率和學生的學習效率。但在使用過程中，CAI的一些弱點也逐漸暴露出來。主要表現有:
(1)缺乏人機交互能力
現有CAI 大多以光盤作為信息的載體， 將教材中的內容以多媒體的形式展現出來， 教學信息是按預置的教學流程機械式地提供給學生的， 學生接受起來很被動。而且在課堂教學中， 一般也只能通過教師按預定的課件流程進行操作， 無論學生還是教師都不能很好地參與教與學的過程， 因此人機交互沒有很好地實現。
(2)缺乏教師與學生的互動
現有的CAI 課件在學生自學、進行操作使用時，如何學習都是學生自己的事。教師不能完全了解學生的情況，學生在碰到問題時，也不能向教師求助，師生之間是互相封閉的，軟件所起的積極效果大打折扣。同時由于缺乏網絡支持，現有的絕大多數CAI 課件是在單機環(huán)境下運行的，它們無法利用網絡的優(yōu)勢使知識內容快速更新，也更無法提供便捷的學習討論空間、隨時隨地的師生交流方式以及遠程教學實現的條件。
(3)缺乏智能性
要想面對不同情況的學生進行不同程度的教學過程， 使學生的學習變?yōu)橹鲃樱?并能由系統(tǒng)自動地提供助學信息而有選擇地學習，要想使教師的教學能積極地參與進去并根據系統(tǒng)提供的信息按照學生的認知模型為其準備最適合的學習內容， 給予不同方式的教學模式與方法， 沒有智能性的CAI 課件系統(tǒng)， 是很難實現以上目的并達到良好教學效果的。由此可見，現有的CAI 隨著人們要求的提高， 已經不能盡如人意。因此以智能CAI 為代表的新的計算機輔助教學系統(tǒng)將是教師在教育技術上需要不斷探求、努力實現的發(fā)展方向索。
3.2 ICAI－人工智能與多媒體技術的結合
為了克服傳統(tǒng)CAI的缺點，需要在知識表示、推理方法和自然語言理解等方面應用人工智能原理。因此很多專家提出了智能計算機輔助教學(ICAI)，智能計算機輔助教學(Intelligence Computer Assisted Instruction－ICAI)以認知學為理論基礎。將人工智能技術應用于CAI，是智能化的CAI。在ICAI系統(tǒng)中，允許學生與計算機進行較自由的對話，學生的應答不限于數字或簡單的短語。系統(tǒng)能夠判定學生應答的正確程度，并給予適當的反饋，而不是簡單地說“對”或“錯”。ICAI的宗旨在于利用現有計算機技術實現較好的人工智能，模仿人類的交互方式、思維習慣及情緒流動，修飾和掩蓋計算機的缺陷。
3.3 ICAI的優(yōu)點
(1)將教學內容與教學策略分開，根據學生的認知模型提供的信息，通過智能系統(tǒng)的搜索與推理，動態(tài)生成適合于個別化教學的內容與策略。
(2)通過智能診斷機制判斷學生的學習水平，分析學生產生錯誤的原因，同時向學生提出更改建議、以及進一步學習內容的建議。
(3)通過對全體學生出現的錯誤分布統(tǒng)計，智能診斷機制將向教師提供教學重點、方式、測試重點、題型的建議。
(4)為教師提供友好的教學內容、測試內容維護界面，無需改變軟件的結構即可調整教學策略。
(5)通過對學生認知模型、教學內容、測試結果的智能分析，向教學督導人員提供對任課教師教學業(yè)績評價的參考意見。可以說，一個理想、完美的ICAI系統(tǒng)就是一個自主、優(yōu)秀的“教師”。
3.4 ICAI的標準
以現有的科學技術水平而言，短時期內顯然無法實現具備上述全部功能的ICAI系統(tǒng)。一般認為，只要具有下列一個或幾個特征的CAI系統(tǒng)就可以稱之為ICAI系統(tǒng)。
(1)能自動生成各種問題與練習。
(2)根據學生的學習水平與學習情況選擇與調整學習內容和進度。
(3)在了解教學內容的基礎上自動解決問題，生成解答。
(4)具有自然語言生成與理解能力，以便實現比較自由的教學問答系統(tǒng)，提高人機交互的主動性。
(5)對教學內容有解釋咨詢能力。
(6)能診斷學生錯誤，分析原因并采取糾正措施。
(7)能評價學生的學習行為。
(8)能評價教師的教學行為。
不難看出，ICAI與傳統(tǒng)的CAI相比，更加符合教育教學的規(guī)律，切合學生的認知習慣，具有明顯的優(yōu)越性。
3.5 ICAI的結構
ICAI主要由三個模塊組成:專家系統(tǒng)模塊、教師模塊和學生模塊。
(1)知識庫
知識庫是實現知識推理與專家系統(tǒng)的基礎，而建造知識庫的前提則是要解決知識的形式化，人工智能技術在教育中的應用表示以及知識的訪問與調用問題。因此，知識的表示與訪問是人工智能的核心技術之一，也是將AI引入教育領域必須首先解決的一個難題。
ICAI中的資源庫應該包括以下一些內容:
①多媒體素材庫:包括所要呈現的知識的一些素材，包括:文本、圖像、聲音、動畫及數字影象等多媒體教學資源。這些用于多媒體數據庫管理，便于分類、增刪、修改及查詢等操作。
②教學內容庫:教學內容庫用于存放教學內容，包括領域知識庫(含輔助知識庫、提示幫助庫、練習題庫，和測試題庫)。這些教學內容，包括習題和試題分章、節(jié)、課及知識點等有序存貯。供專家決策系統(tǒng)調用。
(2)學生模塊
學生模塊主要包括以下三個模塊:學生登陸模塊、學生水平評價模塊和學生監(jiān)督模塊。
①學生登陸模塊:利用該模塊主要用于學生使用ICAI時登錄，第一次登錄時學生輸人姓名、性別、年齡、學歷等相關信息，然后對學生進行詢問，選擇合適的測驗題對學生進行初測推薦學習計劃。當再次登錄時，系統(tǒng)根據保存的信息安排合適的學習內容。
②學生水平評價模塊:學生水平測試模塊用于評價某一教學單元學習完后測試成績。通過測試等因素分析，可以比較確切地了解學生的具體情況，從而制定出合理的教學策略和教學過程
③學習監(jiān)測模塊:學習檢側模塊用于監(jiān)測記錄學生的日常學習情況，記錄學生學習某教學單元時的參數值，并記錄在學生檔案中。包括:學生目前學習單元號；學習方式；正常學習、練習、提前瀏覽、學后復習；學習時間；學生提示問題的類型和次數；學生本次練習出錯次數。
(3)專家決策模塊
CAI中的專家決策系統(tǒng)可以看作專家系統(tǒng)中的推理機。專家系統(tǒng)是目前人工智能中最活躍、最有成效的一個研究領域，它是一種具有特定領域內大量知識與經驗的程序系統(tǒng)，它應用人工智能技術，模擬人類專家求解問題的思維過程求解領域內的各種問題，其水平可以達到甚至超過入類專家的水平。計算機中存有人類專家的知識并具有推理能力，從而可解決診斷、規(guī)劃、調度、預報、決策等要靠人類專家才能完成的任務。
成功的例子如:① DENDRL系統(tǒng)的性能已超過一般專家的水平，可供數百人在化學結構分析方面的使用;②MYCIN系統(tǒng)可以對血液傳染病的診斷治療方案提供咨詢意見經正式鑒定結果，對患有細菌血液病、腦膜炎方而的診斷和提供治療方案已超過了這方面的專家。
ICAI根據學生模塊提供的學生學習情況，通過智能系統(tǒng)的搜索與推理，得出智能化的教學方法與教學策略，能夠較科學地評估學生的學習水平，還可以通過分析學生以往的學習興趣和學習習慣，預測學生的知識需求和常犯錯誤，動態(tài)地將不同的學習內容、學習方法與不同的學生匹配，智能地分析學生錯誤的原因，進而有針對地提出合理的教學建議、學習建議以及改進方法，既提高了學生學習的滿意度，激發(fā)了學生的學習熱情，也對教師教學提供了客觀的依據和科學的方法。
4 結束語
由此可見人工智能技術已經逐步應用于計算機輔助教學中，與教學現代化有著密切的關系。人工智能技術的發(fā)展也必將會對ICAI 的發(fā)展起到巨大推動作用。近幾年來，人工智能的研究者們嘗試著使學生脫離“輔導學習”的過程來接受新知識，而采用“通過活動進行學習”的方式。在教學的其他方面，人工智能技術還可以建立人類推理模型學習工具等諸多的運用， 展示出越來越好的實用性。隨著Internet 的發(fā)展，虛擬現實技術的廣泛應用， ICAI 也將得到進一步的完善。21 世紀的教育教學手段將是以智能化CAI 為主線，多學科、多方位發(fā)展的新技術的體現。這種手段產生了人機交互、人機共生等全新概念，使人類擴展了自己的能力，促進了教育領域方方面面的改革。
參考文獻：
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其中大數據就像工業(yè)革命時代的煤一樣舉足輕重。人工智能需要數據進行訓練?？v觀應用級深度學習的成功案例，他們都獲得了海量數據，像谷歌和Facebook這樣的公司都可以獲取大量數據，這種優(yōu)勢讓他們可以創(chuàng)造更有效的新工具。
而機器學習是人工智能的核心，一套系統(tǒng)通過機器自我學習的方式來實現人工智能，算法則是機器學習的關鍵要素。滴滴搭建的核心算法模型，可以幫助實現更準確的預測能力、智能的調配能力，提高效率降低成本，達到最優(yōu)運力調度。
云計算提供強大、靈活的計算能力，滴滴的業(yè)務場景對計算要求和實時性都非常高，用戶輸入一個目的地，最佳合理調度都由滴滴大腦以毫秒級的速度來計算，例如通過滴滴云計算搭建了大規(guī)模實時分單處理平臺，可以實現多維度最佳訂單匹配。滴滴平臺已經有數萬臺服務器，未來兩年服務器規(guī)模將達到數十萬臺。
滴滴研究院解決的技術難題，包括供需預測、路徑規(guī)劃、智能派單等都離不開算法，此外在提高用戶乘車體驗上，也引入了人工智能，比如服務分和機器判責等功能背后都是通過復雜的機器學習算法技術來實現的。
滴滴大腦每兩秒進行一次判啵要考慮N步走法。打個比喻，每一次分單，就如同下棋，需要考慮之后N步的走法，也就是預測未來，滴滴大腦每兩秒進行一次全局的判斷，在迅速的大量計算中，完成全局最優(yōu)的智能派單。
■供需預測
大數據的神奇之處就在于可以通過搜集到的數據，進行處理分析后，得到規(guī)律，然后利用這個規(guī)律來對未來進行預測。
最近比較有名的例子是一套名為MogIA的人工智能系統(tǒng)成功預測出特朗普將成為美國總統(tǒng)，這套亮相于2004年的系統(tǒng)，也曾經對以往三次總統(tǒng)選舉進行過成功預測。大數據還可以預測天氣、預測地震，甚至預測你會不會生病等，而在交通方面，大數據預測的能力就極為重要，可以預測什么時間什么地方會擁堵。
大數據預測的關鍵是有足夠多的高質量的數據。當前滴滴在交通領域的數據量全球第一，每日峰值訂單超過2000萬單、每日處理數據超過2000TB，覆蓋了交通路況、用戶叫車信息、司機駕駛行為、車輛數據等多個維度，它所掌握的巨大的真實數據除了幫助預測路況外，還能對供需進行預測，供需預測越準確，越能更好地解決供需不平衡問題。
滴滴目前對15分鐘后供需預測的準確度已經達到了85%，基于這樣高的準確率，平臺可以調度司機滿足未來的打車需求，有效降低未來該區(qū)域供需不平衡的概率。甚至可以暢想，有一天滴滴將能精準地知道，星期五夜晚，雨天或雪天，港麗酒店門口有多少乘客需求，附近有多少運力。
■路徑規(guī)劃
路徑規(guī)劃和ETA兩項地圖技術是實現智能派單的關鍵，也將直接影響到司乘雙方的使用體驗。通過海量歷史數據，可以對未來路況做預測，實現A點到B點的路徑規(guī)劃，它是派單的核心，工程師圍繞最低的價格、最高的司機效率和最佳交通系統(tǒng)運行效率來做算法。
ETA指預估任意起終點所需的行駛時間，要求精準性。滴滴是國內第一家把機器學習成功應用到ETA的公司，這是解決“訂單高效匹配”和“司機運力調度”的關鍵技術。當前滴滴ETA可以預測每一單出行的時長以及預估在每一個路口前的等待時長。有了這項技術，可以在更合適的時間對運力進行更好的調度。
■智能派單
用滴滴叫車，和搜索的邏輯不同，網上的商品、資訊等信息都是靜態(tài)停留在那里，計算方式只是將這個商品、信息挖掘出來即可。而滴滴的計算則類似于動態(tài)打靶，車輛永遠在運動當中，要在眾多運動的車輛中，給乘客一個最優(yōu)的選擇，不只是距離，時間也是。也就是實現平臺效率和用戶體驗最大化。智能派單對訂單量和司機數進行預測，然后通過大規(guī)模分布式計算來實現上述的最優(yōu)撮合。
為了實現這一目的，供需預測、動態(tài)調價、路徑規(guī)劃以及服務分的算法技術要一起發(fā)揮作用，他們最終為實現最優(yōu)派單而服務，他們的算法都將結合到智能派單系統(tǒng)中，幫助在動態(tài)環(huán)境中撮合乘客與司機的交易。
據悉，目前高峰期滴滴平臺每分鐘接收超過3萬條乘客需求，每兩秒鐘作一次訂單匹配，每一次發(fā)單背后，滴滴大腦運算次數達到百億次級別。
■服務分和司乘判責
滴滴使用大數據技術來預估每個司機的服務分值，包括乘客打分、乘客評價以及取消率等因素，并利用算法模型來計算不同服務水平的司機對用戶產生的長期影響。
滴滴在2016年9月上線服務信用體系后，司機擁有個人專屬的服務信用檔案和服務分值，為乘客提供優(yōu)質服務的車主可獲得更高的服務分，從而獲得更多的訂單和收入。目前服務分已與滴滴的智能派單系統(tǒng)結合，在距離、車型等條件類似的情況下，系統(tǒng)將優(yōu)先派單給服務分較高的車主，幫助服務優(yōu)良的車主獲得高的收入。上述服務信用體系就是利用人工智能建立算法模型來實現，該信用體系上線后，用戶投訴率和訂單取消率都顯著下降。
保證安全體驗，服務分是手段之一，提高司機服務質量，用大數據機器學習模型來計算司機當前服務分，通過交易引擎系統(tǒng)來保證服務分高的司機收入越高，司機就有動力來提高服務。
除了服務分外，滴滴還通過大數據和機器學習模型來進行司乘判責。服務分里重要的幾項因素包括乘客取消訂單、投訴，以及文字評價等，需要系統(tǒng)來做智能判責，針對當次取消行為，判斷司機是否有責，乘客是否有責。在2016年12月15日，滴滴在全國上線了智能取消判責系統(tǒng)后，司機的滿意度得到顯著提高。
■九霄
九霄是滴滴大數據孵化的出行領域智能決策的技術創(chuàng)新產品。它能夠把錯綜復雜的時間、空間、業(yè)務維度的n次元出行領域數據，轉化成易于理解的2次元數據，搭建數據理解的橋梁；幫助運營、產品、BI、研發(fā)人員發(fā)現問題、分析問題、解決問題，產生切實的業(yè)務收益；提升業(yè)務決策效率和決策效益。
滴滴將出行領域的數據，進行整理、挖掘、智能聚合，在地圖空間和時間軸上進行合理的呈現，使用戶能夠直觀地感知在什么時間、什么地點、各個業(yè)務線的什么業(yè)務維度（乘客、訂單、運力、體驗等），發(fā)生了什么，方便深入追蹤和探尋業(yè)務痛點和原因分析。
同時，利用機器學習、數據挖掘的方法幫助運營、產品、BI、研發(fā)人員發(fā)現/分析和解決實際問題，產生切實的業(yè)務收益。舉個例子，比如通過九霄對地圖上任意區(qū)域的供需平衡狀況、訂單滿足情況能夠一目了然，并且結合九霄的精細化分析能力，能夠進行細化到某個地理圍欄的供需策略，進行圍欄級別的運力調度策略配置；（在代駕場景上）基于機器學習進行供需預測，判斷哪些區(qū)域存在運力缺口，自動化調度司機調節(jié)供需平衡。
九霄通過科學可視化技術能力、算法能力和高性能架構能力，將數據變?yōu)橹R，用知識武裝決策、改變出行。
其一是信息不流通的問題，患者在不同的醫(yī)院，需要那辦理不同的就診卡；任何一家醫(yī)院的醫(yī)生看不到患者多次就診的完整臨床診療過程，無法準確掌握患者完整診療過程和健康狀況。騰訊先后通過微信公眾號等產品，建立信息共享的醫(yī)療電子檔案，以解決“信息孤島”的問題。
其二是“看病難”的問題，名醫(yī)的需求量很大，但是能診斷的病人有限。馬化騰認為根源在于“醫(yī)生怎么樣才能夠釋放自己的能力”，希望通過信息化的手段，打造一個醫(yī)療團隊，實行科學化的分層、分級，將一些簡單的診斷交由助理、護士來處理，最后由名醫(yī)診斷。這樣可以成倍擴大醫(yī)療產能。
騰訊的“醫(yī)療能力超市”
這幾年，在投資的同時，騰訊嘗試做微信智慧醫(yī)院、糖大夫、騰愛醫(yī)生、覓影等，涉及了支付模式創(chuàng)新、慢病管理、人工智能等多個領域。
1. 智慧醫(yī)院
早在2013、2014年，騰訊便提出微信智慧醫(yī)院的概念，做的事情也很簡單，依托于微信公眾號的線上能力，幫助醫(yī)院做掛號、信息流轉等基礎醫(yī)療服務；2015年——2016年，微信智慧醫(yī)院的2.0版本提出以醫(yī)院作為核心體系，挖掘醫(yī)院流程里線上信息化、數字化以及互聯網化能力；從2017年開始，以小程序、公眾號作為整體服務入口，醫(yī)保、商保、區(qū)塊鏈技術、AI、人工智能在醫(yī)院落地，這是智慧醫(yī)院3.0版本。
2. 慢病管理
2015年，騰訊推出了一款檢測血糖的智能硬件產品“糖大夫”，這算是騰訊第一次直接出手，那一年也是騰訊投資的高峰期。2016年3月25日，在“互聯網+慢病管理”貴州模式會上，騰訊正式公布騰愛醫(yī)療戰(zhàn)略布局，計劃用智能終端、醫(yī)生平臺、“健康基金＋醫(yī)?！钡幕ヂ摼W金融、大數據這“四駕馬車”連接醫(yī)療。但鈦媒體注意到，近兩年騰愛醫(yī)生的相關動態(tài)逐漸變少。
3. 人工智能
2017年8月，推出AI產品“覓影”，同年11月科技部公布了“首批國家人工智能開放創(chuàng)新平臺名單”，在AI+醫(yī)療方向上，將依靠騰訊公司建設醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺。
“我們沒辦法改變供需矛盾、沒辦理控制需求，我們只能用科技的手段，用互聯網的能力來緩解供求之間的矛盾，提升醫(yī)院的效率。怎樣幫醫(yī)院做到這樣的事情？這一定是醫(yī)院主導，騰訊助力?！彬v訊副總裁陳廣域坦言，騰訊不應該做的是包辦、代辦，“我們希望合作方把我們當做一個超市，可以選擇需要的能力，我們不能強迫你們選擇不喜歡的東西?！?/p>
目前，騰訊醫(yī)療布局分為投資和自建兩種方式。在自建中，騰訊分為兩個團隊，一個是騰訊醫(yī)療團隊，負責的業(yè)務包括糖大夫、騰愛醫(yī)生、企鵝醫(yī)典、醫(yī)療云等，主要聚焦于醫(yī)療業(yè)務本身。另一個團隊是“互聯網+醫(yī)療”業(yè)務，該業(yè)務又分為兩大板塊：一個是微信智慧醫(yī)院，包括掛號、處方流轉、醫(yī)療咨詢，利用互聯網工具提升醫(yī)院、醫(yī)生效率；另一個方向是騰訊覓影，包括AI醫(yī)療影像、AI輔助診斷，探索AI如何進入到醫(yī)療比較核心的領域。
AI醫(yī)療的決心——騰訊覓影
精英團隊打造精品應用
目前，國內醫(yī)療AI創(chuàng)業(yè)公司也多以影像識別為主，據統(tǒng)計，AI醫(yī)學影像的創(chuàng)業(yè)公司多達幾十家，醫(yī)學影像識別成為醫(yī)療AI領域里較為成熟的垂直細分領域。醫(yī)學影像成為“一枝獨秀”的原因在于，影像數據獲取相對容易，三甲醫(yī)院設備都是GPS設備、全球頂尖設備。原始數據是電子化的，對于初創(chuàng)公司來說，一個是圖像的質量，一個是電子化獲取程度，都相對容易?！?/p>
2017年8月，騰訊了AI醫(yī)學影像產品“騰訊覓影”，利用人工智能醫(yī)學影像技術輔助醫(yī)生實現早期食管癌篩查，憑借“覓影”騰訊正式進軍醫(yī)療人工智能，加上早前的“百度醫(yī)療大腦”、阿里“ET醫(yī)療大腦”，BAT已經全部入局醫(yī)療人工智能。
騰訊在醫(yī)療領域有三個方面的積累：用戶服務、數據能力、資源整合。而醫(yī)療AI以及影像識別是在學術科研上的應用；此外，在用戶服務上，騰訊也涉及了預約掛號、在線問診等業(yè)務。
騰訊覓影整合了騰訊內部幾個頂尖的AI的團隊，包括我們的互聯網+部門，包括騰訊的AILab、騰訊優(yōu)圖實驗室和架構平臺部，可以說是匯集了騰訊最精英的人工智能技術團隊。
從覓影產品的后端來看，是有一個AI醫(yī)學實驗室，除了頂級的人工智能算法專家之外，醫(yī)學實驗室也聘請了全國頂級的一些醫(yī)療影像科的醫(yī)生和很多的全科醫(yī)生，同時也會跟很多的醫(yī)療機構和醫(yī)學院校以及各個地方政府共同去合作。
產品技術的應用
當前，覓影可以去輔助于這幾項癌癥：食道癌、肺癌、宮頸癌、乳腺癌和糖尿病引起的視網膜病變。
騰訊覓影可以把醫(yī)生或PET系統(tǒng)（正電子發(fā)射計算機斷層顯像技術）里面的影像傳到騰訊搭建的系統(tǒng)當中，再利用人工智能技術和算法判斷這個片子是不是高風險的早期病癥，診斷準確率達到90%以上。
騰訊覓影是怎么做到呢？在訓練數據的采集方面，騰訊團隊集中采集了幾十萬張中國人的同一病癥片子。雖然全球有很多公司在做AI醫(yī)療影像，甚至有一些片子可能都有一些開源的，從網上可以下載到，但很多片子都是外國病人的，外國的數據去訓練中國人的模型，準確率還是比較低的。
因為每種病灶只有一小塊，大多數的區(qū)域是一個正常的，騰訊團隊會把這個醫(yī)療原始的圖片切成很小很多小的塊，分別去估計每一個小塊患病的概率，最后得出一個診斷結論。
從覓影的實際應用場景來看，一方面，騰訊在與三甲醫(yī)院合作，提高三甲醫(yī)院醫(yī)生看病的效果；另一方面，團隊希望更多地與基層醫(yī)院進行合作，提高基層醫(yī)院整個的診療水平。同時，覓影產品也會跟騰訊基金會合作，通過一些公益基金的項目，利用技術給國家和人民造福。
騰訊智慧醫(yī)院3.0的創(chuàng)新解決方案
微信智慧醫(yī)院3.0亮點頗多：不僅實現了連接、支付、安全保障和生態(tài)合作的四大升級，同時還加入了AI、區(qū)塊鏈等全新技術，全面開放騰訊核心能力。
1. 連接升級
通過整合人社、醫(yī)院、藥企、保險等資源共同聯動，提供在線咨詢、處方流轉、商保直賠等服務。以處方流轉為例，在藥品零加成政策背景下，基于騰訊支付、AI人臉識別、區(qū)塊鏈等核心技術能力，連接醫(yī)院、流通藥企及用戶，實現電子處方安全流轉、全流程可追溯，助力醫(yī)藥分離。用戶可選擇藥店取藥、藥店配送到家等多種購藥方式。
2. 支付升級
支付場景升級，包括醫(yī)院、藥店、社康、保險更多場景均支持微信支付。比如，在醫(yī)院可以使用微信公眾號實現在線支付、處方單掃碼付、終端機快捷支付等;在保險場景，可在線使用社保個賬購買健康保險;在藥店、社康場景下，可實現在線刷碼支付，免帶卡便捷購藥等。同時，支付方式將醫(yī)保、商保、自費等全部納入，讓消費者實現無縫支付。
3. 安全升級
微信智慧醫(yī)院3.0能夠全面保障實名安全、支付安全、數據安全和風控安全。比如，一直以來，醫(yī)療數據安全和患者隱私保障是醫(yī)療行業(yè)的核心問題。而區(qū)塊鏈所擁有的多方共識、不可篡改、多方存證、隨時可查等優(yōu)勢，使其成為醫(yī)療數據保管的最佳方案。智慧醫(yī)院3.0就將運用區(qū)塊鏈技術，為監(jiān)管方、醫(yī)院、流通藥企搭建了一條聯盟鏈，保障數據、隱私安全的同時，實現鏈上數據防篡改。
4. 生態(tài)合作升級
除了在自身能力方面，微信智慧醫(yī)院3.0更加注重整個生態(tài)的合作共贏。從資金、資源、技術、產品四大維度，與合作伙伴聯手，實現合作升級，推動業(yè)務有效落地，合力打造互聯網+智慧醫(yī)院的建設。
尾聲與展望
騰訊的高管們曾多次公開強調：“互聯網+醫(yī)療”是為醫(yī)者賦能，需要發(fā)揮“連接、信任、融合”三大核心要素的作用，提升醫(yī)療服務效率，建立“醫(yī)患”信任感，真正解決醫(yī)療行業(yè)的“痛點”，共建融合的醫(yī)療生態(tài)體系。
關鍵詞：物聯網；檔案管理；智能化
中圖分類號：G640 文獻標識碼：A 文章編號：1002-4107（2012）11-0047-02
高校檔案是衡量學校管理水平、評估教育教學質量、評價科技成果、考核教職工的重要依據。目前高校檔案管理隨著科技的發(fā)展，已經廣泛應用了計算機、互聯網等先進信息技術和設備，逐步向現代化管理邁進。在這一過程中，物聯網躍入人們的視野，引起多個領域的關注。對于繁瑣而復雜的高校檔案管理工作來說，發(fā)展和應用物聯網技術是一個值得深入探討的課題。
一、物聯網以及智能化趨勢
目前國內比較公認的物聯網概念為：通過射頻識別（RFID）、紅外感應器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器等信息傳感設備，按約定的協(xié)議，把任何物品與互聯網相連接，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網絡概念。簡單說，物聯網將各種感知技術、現代網絡技術和人工智能與自動化技術等進行聚合和集成應用，使人與物智能對話，或者說在人的指令下進行物與物對話，從而在“物―物”相連的基礎上實現智能管理。
物聯網是繼移動通信網、互聯網之后的人類第三次信息革命浪潮。繼2009年國務院正式批準同意支持無錫建設國家傳感網創(chuàng)新示范區(qū)（國家傳感信息中心）以
來，我國各地對發(fā)展物聯網給予重視，長三角、珠三角、京津唐等各地重點培育物聯網產業(yè)。2010年1月5日，國家發(fā)改委委托中國工程院啟動我國物聯網發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的研究，對智能物流、智能電網、智能交通、智能家居等行業(yè)展開調研。目前，工信部已將物聯網規(guī)劃納入到“十二五”專題規(guī)劃，正在積極研究推進。因此，可以預見，這樣一種物與物智能相連的方式會逐漸進入人們的生活，甚至在許多情況下取代人對物的機械操作。
二、物聯網與高校檔案管理
需要說明的是，在物聯網時代，幾乎萬事萬物都處于物聯網的智能狀態(tài)下，可以智能相通。這里討論檔案管理的物聯網，實質是說物聯網中關于高校檔案管理的部分，討論如何讓高校檔案管理趕上和緊隨物聯網熱潮，早日實現智能化管理。
高校檔案管理是一項極其繁瑣的工作，從檔案的收集、整理，到鑒定保管、著錄，整個過程紛繁復雜。單從檔案收集來看，一所高校每年在教學、科研、黨政管理、外事、財務等方面都有大量的文字材料、圖像、音頻和實物，要將這數萬件文檔、材料、實物收集分類，其工作量是可想而知的，而目前高校檔案管理工作雖然應用了計算機等較為先進的設備或技術，大大提高了工作效率，但絕大多數工作還是以人工為主，管理方式相對來說遠遠落后于實際需求。加上各種各樣的需求，不同的檔案查詢、檢索，使得以人工管理為主的整個檔案管理工作更為繁雜和棘手。一種智能化、自動化的管理方式是檔案管理長期以來的需求，物聯網正是提供這種智能化系統(tǒng)的網絡，同時也是一種基礎設施。正像創(chuàng)造智能交通、智能能源、智能城市一樣，發(fā)展和應用物聯網構建“智能檔案”是必要而且必需的，基于物聯網實現高校檔案管理智能化是高校檔案管理的迫切要求。
事實上，物聯網是抽象出來的概念，它的具體業(yè)務形態(tài)已經存在于我們的生活中，并且初步實現了智能化，如ZigBee路燈控制系統(tǒng)、智能交通系統(tǒng)（ITS）、上海浦東國際機場防入侵系統(tǒng)等。我們可以從現有的互聯網及其他信息科技中找到物聯網的基礎，體察到基于物聯網的高校檔案管理智能化的前景。從2009年無錫國家傳感信息中心試點以來，一個物聯網大發(fā)展的社會環(huán)境和科技環(huán)境在中國迅速形成：國家發(fā)改委在物聯網應用示范試點方面，科技部在863計劃等重大專項方面，工業(yè)與信息化部在物聯網的技術標準和產業(yè)政策引導方面出臺了針對性宏觀舉措；2010年6月23日，工信部通信發(fā)展司司長張峰在上?！?010中國國際物聯網大會”上表示，物聯網被正式列為國家重點發(fā)展的五大戰(zhàn)略性新興產業(yè)之一，將成為全球信息通信行業(yè)的萬億元級新興產業(yè)，到2020年之前，全球接入物聯網的終端將達到500億個；在政府的重視與大力推動下，信息產業(yè)商家首先在物聯網建設上傾注精力，中國移動、中國聯通等與政府協(xié)議合作，在傳感器技術、傳感網絡技術等方面推進建設；清華大學、北京郵電大學、東南大學等高校研究機構也成立了傳感網研究中心；上海、北京等城市也相繼成立了一系列頗具規(guī)模的物聯網中心，將物聯網作為一大產業(yè)全力推進，在物聯網器件、芯片、材料、軟件、服務等方面逐漸起步；傳感系統(tǒng)和3G技術快速發(fā)展……借此之勢，“智能檔案”的物聯網建設：一方面有社會環(huán)境，另一方面有科技基礎，將物聯網在信息產業(yè)的成果轉接到檔案管理中是完全有可能的，是可行的。因此，物聯網是高校檔案管理工作智能化建設的一大契機。
三、基于物聯網的高校檔案管理智能系統(tǒng)構建
（一）基于物聯網的高校檔案管理智能系統(tǒng)
高校檔案管理物聯網是一個基于物聯網的高校檔案管理智能系統(tǒng)，是利用各種感知技術獲取檔案信息，通過數據分析技術自動對這些信息進行鑒定、分類，并使之得到有效利用。可見，這一智能系統(tǒng)的基礎是檔案智能識別子系統(tǒng)、檔案保存子系統(tǒng)、檔案查詢子系統(tǒng)，除此之外，還有系統(tǒng)維護和安全保證兩部分。檔案智能識別系統(tǒng)能夠自動掃描出需要存盤的文件，并賦予這些文件統(tǒng)一的電子標識；借助M2M的聯網通信技術，這些文件的電子標識會傳送到數據子系統(tǒng)中進行分析，根據上一環(huán)節(jié)電子標識的區(qū)別而分類出不同的檔案，并得出保存建議；在人工協(xié)助作出相應保存處理后，系統(tǒng)將保存處理數據和前期整理有效數據提取到查詢子系統(tǒng)中，滿足檔案查詢者的多種查詢需求。在這個系統(tǒng)中，檔案管理工作是由各個相互關聯的子系統(tǒng)自動完成的，人只是做輔工作，或采納與不采納系統(tǒng)建議的決定工作。這樣，通過機器與機器之間的信息交換和聯通，檔案管理的各環(huán)節(jié)工作在人腦之外自動關聯起來，按照人預設的命令一步一步進行下去，并自動進行系統(tǒng)維護，提供安全保證。這就是基于物聯網實現高校檔案管理智能化的目標――智能檔案。在智能檔案的“照應”下，繁瑣的高校檔案管理工作不再牽制更多的人手，管理效率得到有力的提高，甚至可以做到隨時從各個部門收集有保存價值的材料、檔案，隨時為各個部門提供“萬能”的檔案查詢，為高校的其他各項工作做好“后勤”工作。
（二）高校檔案管理物聯網構建的難點和關鍵點
這樣一個“全自動”物聯網系統(tǒng)，從目前高校檔案管理的基礎來看，難點在于資金和技術。從某種意義來看，物聯網是一項重要的國家戰(zhàn)略，一項波及全社會的龐大工程，充足的資金保障是這一工程往下推進的基礎。尤其是對高校檔案管理來說，部分高校對檔案管理工作還未給予足夠的重視，多數高校檔案館在資金上存在著或多或少的困難，從而將檔案管理工作局限在日常的人工材料保管上。物聯網技術屬于新興科技，需要相對先進的機器設備，也有無數的技術難題有待探索和攻克，高精尖人才的培養(yǎng)和挖掘，這些作為前期投入，都需要強大的資金保證，這對于當前絕大多數的高校檔案館來說都是難點。
在保證資金的基礎上，實現智能檔案還面臨技術難題。目前檔案管理還處于人工主導的狀況，談物聯網技術還言之過早，檔案管理的自動化往往局限在自動化辦公、電子檔案管理上，要將檔案管理推進到物聯網時代，技術是瓶頸。在四大關鍵技術中，衛(wèi)星定位技術和網絡傳輸技術相對已較為成熟，商業(yè)化程度比較高，但RFID和傳感器技術作為物聯網業(yè)務的前提和基礎，其核心領域尚未全面進入產業(yè)化。一方面，要實現智能檔案，就要將這些相對成熟的物聯網技術與檔案管理對接、融合，使之為檔案管理所用；另一方面，要著眼于新的物聯網技術，研究和提高相對薄弱的技術，力圖搶占物聯網的產業(yè)化先機，使其在檔案管理上大有作為。
（三）高校檔案管理物聯網構建的目標
簡單說，智能檔案系統(tǒng)的目標就是智能化，具體來講，包括：實現檔案物標識方法的一致性，檔案流程管理的全自動，多種檔案管理的一體化。
將可能成為檔案的物品、材料都賦予一致標識方法的電子標簽，就能讓檔案館像超級市場掃商品條形碼一樣采錄檔案信息，是檔案信息后期處理的前提。當然，這樣的標識方法是需要高端技術支持的，仍需深入研究。將這些采集的檔案信息傳送到檔案流程管理的軟件中，這樣的檔案管理軟件已出現在市場上，并且不少檔案館已應用這種軟件管理。在這些軟件的基礎上，可以逐步實現對檔案的自動分類、自動保存、智能動態(tài)調控和利用。這樣，不管是電子檔案、實物檔案，還是紙質檔案也將更合理地融入到同一管理系統(tǒng)中，科學地分類保存，提供更便捷和準確的查閱服務。這是高校檔案管理物聯網構建的目標，也是“智能檔案”的方向。
有了資金和技術的支持，把握好物聯網建設的關鍵點，集中力量重點突破，才能構建起高校檔案管理的智能系統(tǒng)。乘著物聯網建設之熱潮，發(fā)展檔案的信息化、自動化，繁瑣的高校檔案管理工作才會變得簡單而高效，“智能檔案”的前景指日可待。
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[2]黃家柯.物聯網及其發(fā)展策略探討[J].廣西通信技術，2010，（3）.
本次成果展圍繞“引領高精尖，科技創(chuàng)未來”這一主題，一方面以中關村互聯網跨界融合創(chuàng)新工程、中關村“創(chuàng)業(yè)中國”引領工程為主線，突出展示中關村在把握首都城市戰(zhàn)略定位，主動擔當作為，有力推動全面深化改革、構建“高精尖”經濟結構等方面取得的新進展和新成果；另一方面以互聯網跨界融合為線索，圍繞大數據產業(yè)示范應用、智能硬件、健康醫(yī)療和節(jié)能環(huán)保等中關村重點發(fā)展的戰(zhàn)略性新興產業(yè)領域，聚焦技術創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新融合催生的新興業(yè)態(tài)，推出一批以智能、健康、環(huán)保為主導的創(chuàng)新技術、創(chuàng)新產品及整體解決方案，通過故事演繹、場景模擬、沉浸體驗等方式，生動詮釋“引領萬眾創(chuàng)新，助推大眾創(chuàng)業(yè)”的理念。
本次成果展分為：智能硬件、智能制造、智能互聯、智慧環(huán)境、智慧醫(yī)療、智慧農業(yè)、智慧生活以及眾創(chuàng)空間等八個展區(qū)，展覽面積3200平米，而精心的展陳設計，使觀眾猶如進行了一次旅行，親身體驗科技之旅、智慧之旅、創(chuàng)業(yè)之旅帶來的驚喜。
科技之旅：體驗以人工智能為代表的“高精尖”
想象一下，手機解鎖只需要輕輕看一眼，用眼睛玩切西瓜游戲，躺床上看電影用眼睛來控制電腦或者pad，是不是覺得在拍科幻電影？中關村企業(yè)北京七鑫易維信息技術有限公司正將這一夢想變?yōu)楝F實，這是國內首家專注于眼球追蹤、頭動追蹤、眼控智能眼鏡的科技公司。此次在科博會展出的“全能眼”溝通輔具，可以幫助漸凍人用眼睛打字，實現與他人溝通。展望未來，眼控技術將在智能手機、智能眼鏡等產品中得到廣泛應用。
本次科博會中關村展區(qū)，像七鑫易維這樣專注于人工智能的科技公司還有很多，為觀眾展現了智能插座、智能家居、智能機器人、智能通信設備等諸多智能產品，讓參觀者充分感受了中關村的“高精尖”。
在智能硬件展區(qū)，展會重點展示了智能傳感器、智能終端、可穿戴設備操作系統(tǒng)、虛擬現實、人機交互、數據交換、跨屏適配和跨網互聯等智能硬件關鍵技術及典型應用。蟻視科技等中關村公司都展示了領先的虛擬現實技術。展臺前的觀眾十分好奇，踴躍試戴他們的產品。
在智能制造展區(qū)，展會重點展示了工業(yè)機器人、智能儀表、3D打印等智能制造裝備在生產過程控制、生產環(huán)境監(jiān)測、制造供應鏈跟蹤、產品全生命周期監(jiān)測和產品安全等關鍵領域的創(chuàng)新應用，以及工業(yè)云和工業(yè)物聯網建設成果。其中O.ME（北京清大致匯科技有限公司）擺在展示桌上的帶有機械手臂的3D打印機讓人印象深刻。
在智能互聯展區(qū)，展會重點展示了新一代移動通信標準創(chuàng)制、智能通信設備、安全服務、應用服務等技術在電子商務、新媒體、移動娛樂、車聯網、互聯網金融及網絡虛擬化、網絡安全和大數據應用等領域的典型應用。
當前，隨著新一代信息技術的深入發(fā)展，智能化的浪潮向家居、可穿戴、汽車和制造等領域快速延伸，引起全球高科技企業(yè)、投資機構的廣泛關注，智能產品正成為下一個全球經濟新增長點。3月27日，中關村管委會和海淀區(qū)人民政府聯合《中關村促進智能硬件產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的若干支持政策》，29條措施將從七個方面為智能硬件產業(yè)發(fā)展保駕護航。而中關村在北京建設科技創(chuàng)新中心和構建“高精尖”經濟結構中的引領和帶動作用也進一步凸顯。2014年示范區(qū)全年實現企業(yè)總收入3.57萬億元，同比增長17.2%，利潤和稅收均增長20%以上。實現增加值4954.8億元，同比增長14.8%，占北京市GDP比重23%，對全市經濟增長貢獻率超40%。技術合同成交額3136億元，其中80%轉移到北京以外地區(qū)。今年1季度，示范區(qū)實現總收入7212.9億元，同比增長15.4%；工業(yè)總產值2005.0億元，占全市約五成。
智慧之旅：體驗互聯網跨界融合帶來的劇變
隨著生活水平的提高，人們越來越重視自己的健康狀況，而簡單方便地了解家人的健康狀況，是每個家庭的迫切愿望。中關村企業(yè)北京華衛(wèi)迪特健康科技有限公司研發(fā)的醫(yī)家通APP及其智能健康設備使這個愿望成為可能，還能對家庭成員健康狀況進行有效管理。用手機連接醫(yī)家通智能健康設備，用戶在家就能自主完成血壓、血糖、心電、體質等個人健康狀況的檢測，檢測數據還能自動記錄形成完整的健康檔案。通過醫(yī)家通APP，也可以把檔案數據分享給自己的顧問醫(yī)生，獲得有針對性的診療建議。
本屆科博會中關村展區(qū)，像華衛(wèi)迪特公司這樣的互聯網跨界融合企業(yè)是本次展會的新亮點，智能施肥灌溉系統(tǒng)、智慧高效能效管理平臺、米赫永久性人工角膜、Face++機器之眼等一批創(chuàng)新產品集中亮相，使觀眾深切體會到了互聯網跨界融合帶來的劇變。
在智慧環(huán)境展區(qū)，以綠色城市、生態(tài)家園為模擬場景，重點展示了一批在大氣治理、垃圾資源化處理、水資源綜合利用、污染源監(jiān)測、生態(tài)修復、高效節(jié)能等領域領先的技術產品和整體解決方案。
在智慧醫(yī)療展區(qū)，以社區(qū)健康小屋為模擬場景，重點展示了一批在生物和新興健康服務領域里具有智能化、小型化的創(chuàng)新產品和服務。
在智慧農業(yè)展區(qū)，以生態(tài)農莊為模擬場景，重點展示了智能溫室、設施栽培、智能灌溉、無土栽培、災害監(jiān)測、土壤修復等技術在農業(yè)智能化、有機農業(yè)、新農村建設等領域的推廣應用。
在智慧生活展區(qū)，模擬家居生活場景，重點展示了一批以網絡信息技術為支撐的消費互聯網模式創(chuàng)新產品及技術。
目前，中關村運用“互聯網跨界融合”創(chuàng)新模式上促成了全方位、深層次的多方戰(zhàn)略合作，利用移動互聯網、物聯網、大數據、云計算等技術推動信息化與工業(yè)化深度融合，催生了新一輪科技革命和產業(yè)變革，有利于改良傳統(tǒng)企業(yè)生產、經營模式，促進生產、生活方式的轉變，而且通過前沿技術研發(fā)和商業(yè)模式創(chuàng)新，催生了智慧農業(yè)、智慧醫(yī)療、智慧環(huán)境等新興業(yè)態(tài)。
科技部火炬中心確定的《國家高新區(qū)互聯網跨界融合創(chuàng)新中關村示范工程》顯示，到2020年，中關村將成為全球互聯網經濟前沿技術、解決方案、新興“高精尖”產業(yè)的發(fā)源地和離岸高端互聯網服務的輸出地，互聯網跨界融合新興產業(yè)與全球同步發(fā)展。同時，中關村將主要從三大方面支持跨界創(chuàng)新。一是實施十大中關村“互聯網+”產業(yè)創(chuàng)新工程。包括智能制造、互聯網金融、電子商務與智慧物流、智慧建設與智能建筑、智慧交通、智慧能源環(huán)保、智慧醫(yī)療健康服務、智慧農業(yè)、智能硬件與智慧生活、互聯網教育與文化傳播創(chuàng)新工程，加快互聯網、物聯傳感網、云計算、大數據、人工智能等信息技術與各行業(yè)的融合發(fā)展。二是開展六大創(chuàng)新主體跨行業(yè)跨區(qū)域創(chuàng)新行動。重點開展企業(yè)技術創(chuàng)新突破、行業(yè)智能裝備推廣、網絡互聯互通與信息安全支撐、產業(yè)鏈協(xié)同創(chuàng)新合作、新模式新業(yè)態(tài)培育、跨界融合人才培養(yǎng)與創(chuàng)業(yè)促進行動。三是陸續(xù)出臺一批促進跨界融合創(chuàng)新的支持措施。組建由科技部火炬中心、中關村示范區(qū)、國家高新區(qū)以及部分跨界融合企業(yè)、產業(yè)聯盟組成的互聯網跨界融合創(chuàng)新工程聯席會，組織中關村與其他高新區(qū)開展對接合作。
創(chuàng)業(yè)之旅：體驗“大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè)”的濃郁氛圍
越來越多的全球和全國科技企業(yè)都愿意把總部研發(fā)中心設立在中關村，越來越多的懷抱著創(chuàng)業(yè)夢想的人都愿意來中關村創(chuàng)業(yè)，越來越多的天使投資都愿意到中關村聚集――為什么他們會選擇中關村？經過近30年的發(fā)展，中關村已經形成并正在持續(xù)優(yōu)化以“領軍企業(yè)、高校院所、高端人才、天使投資和創(chuàng)業(yè)金融、創(chuàng)業(yè)服務、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)文化”等六大要素和“市場、法治、政策”三大環(huán)境共同構成的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)。如今，這套生態(tài)系統(tǒng)已經成為中關村的核心競爭力，成為中關村獨特的環(huán)境要素。
本次科博會中關村展區(qū)，繼續(xù)展示了中關村創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，采用圖片、數據、多媒體等方式，重點展示中關村在人才、技術、資本、市場、空間布局、政策創(chuàng)新、品牌和環(huán)境等方面的獨特優(yōu)勢，為大家解讀中關村的創(chuàng)業(yè)生態(tài)。
同時在眾創(chuàng)空間展區(qū)，以中關村創(chuàng)業(yè)大街為原型，重點展示了創(chuàng)業(yè)咖啡、夢想實驗室、產業(yè)聯盟等創(chuàng)業(yè)服務機構和要素，通過產品展示、創(chuàng)意交流、項目對接等方式，展現中關村濃郁的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)氛圍。創(chuàng)客邦、亞杰商會、啟迪之星等創(chuàng)新型孵化器，組織數十家創(chuàng)業(yè)團隊展示其創(chuàng)新產品；同時，展區(qū)還舉行“中關村創(chuàng)客匯”活動，七鑫易維的眼控技術、蟻視科技的蟻視頭盔等15個項目進行現場路演活動，讓觀眾親身融入中關村極具吸引力的創(chuàng)業(yè)氛圍。
基于數據挖掘的數字檔案信息管理研究淺析
在信息化發(fā)展的今天，圖書館，特別是大學圖書館不僅要對信息進行簡單的數字轉換和管理，更要對新興事物網絡進行檔案化管理和歸檔，包括文檔、文字翻譯轉換、圖片資料、聲像資料、多媒體遠程會議等。所以網絡檔案化管理，成為當今圖書管理的必然趨勢，這就必須對檔案化管理的技術和法律相關問題進行深入闡述和探討。
所謂數據挖掘(Data Mining)，就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的但又是潛在有用的信息和知識的過程。這些數據可以是結構化的，如關系數據庫中的數據，也可以是半結構化的，如文本，圖形，圖像數據，甚至是分布在網絡上的異構型數據。發(fā)現知識的方法可以是數學的，也可以是非數學的；可以是演繹的，也可以是歸納的。發(fā)現了的知識可以被用于信息管理、查詢優(yōu)化、決策支持、過程控制等，還可以進行數據自身的維護。數據挖掘借助了多年來數理統(tǒng)計技術和人工智能以及知識工程等領域的研究成果構建自己的理論體系，是涉及數據庫、人工智能、數理統(tǒng)計、機械學、人工神經網絡、可視化、并行計算等的交叉學科，是目前國際上數據庫和決策支持領域的最前沿的研究方向之一。
一、數據挖掘的功能
數據挖掘通過預測未來趨勢及行為，做出預測性的、基于知識的決策。數據挖掘的目標是從數據庫中發(fā)現隱含的、有意義的知識，按其功能可分為以下幾類。
1、關聯分析
關聯分析能尋找到數據庫中大量數據的相關聯系，常用的一種技術為關聯規(guī)則和序列模式。關聯規(guī)則是發(fā)現一個事物與其他事物間的相互關聯性或相互依賴性。
2、聚類
輸入的數據并無任何類型標記，聚類就是按一定的規(guī)則將數據劃分為合理的集合，即將對象分組為多個類或簇，使得在同一個簇中的對象之間具有較高的相似度，而在不同簇中的對象差別很大。聚類增強了人們對客觀現實的認識，是概念描述和偏差分析的先決條件。聚類技術主要包括傳統(tǒng)的模式識別方法和數學分類學。
3、自動預測趨勢和行為
數據挖掘自動在大型數據庫中進行分類和預測，尋找預測性信息，自動地提出描述重要數據類的模型或預測未來的數據趨勢，這樣以往需要進行大量手工分析的問題如今可以迅速直接由數據本身得出結論。
4、概念描述
對于數據庫中龐雜的數據，人們期望以簡潔的描述形式來描述匯集的數據集。概念描述就是對某類對象的內涵進行描述并概括出這類對象的有關特征。概念描述分為特征性描述和區(qū)別性描述，前者描述某類對象的共同特征，后者描述不同類對象之間的區(qū)別。生成一個類的特征性只涉及該類對象中所有對象的共性。生成區(qū)別性描述的方法很多，如決策樹方法、遺傳算法等。
5、偏差檢測
數據庫中的數據常有一些異常記錄，從數據庫中檢測這些偏差很有意義。偏差包括很多潛在的知識，如分類中的反常實例、不滿足規(guī)則的特例、觀測結果與模型預測值的偏差、量值隨時間的變化等。偏差檢測的基本方法是尋找觀測結果與參照值之間有意義的差別。這常用于金融銀行業(yè)中檢測欺詐行為，或市場分析中分析特殊消費者的消費習慣。
二、數據挖掘在建設現代化高校檔案館中的應用
1、資源類數據包括館藏檔案經過數字化加工而產生的各類電子檔案、電子文件中心中存儲的各類電子檔案、檔案軟件收集的信息、檔案信息網建設和維護信息。我們從研究大學檔案用戶的信息需求出發(fā)，數據挖掘為大學檔案館全面掌握和準確理解檔案用戶的信息需求提供了方法。
(1) 利用Web訪問信息挖掘技術發(fā)現其中的關聯模式、序列模式和Web訪問趨勢等，構建多維視圖的用戶興趣模型。從而可以確定檔案信息或服務受歡迎的程度，發(fā)現用戶訪問模式和用戶需求的趨勢，從不同側面來研究用戶的信息需求，為優(yōu)化檔案館的檔案信息資源建設提供了科學依據。
(2) 收集大學檔案網web服務器保留的用戶注冊信息、訪問記錄，以及有關用戶與系統(tǒng)交互的信息等原始數據，經過清洗、濃縮和轉換形成便于統(tǒng)計分析的用戶查閱數據庫、日志數據庫、用戶定制信息庫、用戶反饋信息等各種數據集合。
2、從建設大學檔案館館藏信息資源出發(fā)，數據挖掘為大學檔案館提供了選擇一條科學發(fā)展道路的重要依據。
(1) 利用檔案網和檔案管理軟件訪問信息的挖掘分析出檔案資源的利用率，將利用率高、需求量大的傳統(tǒng)載體檔案優(yōu)先數字化。例如：通過對檔案信息的訪問記錄、檢索請求中用戶請求失敗的數據進行分析，按類統(tǒng)計檔案拒用集和頻繁利用集，結合聚集算法發(fā)現館藏資源的缺漏，有針對性地補充和豐富檔案信息資源。
(2) 在大學檔案館藏管理過程中利用文本挖掘，運用關聯、分類、聚類等方法，從海量檔案信息中按照相關專題進行挖掘、分類、加工、整理和有序化重組，構建特色檔案信息庫及各類專題檔案信息庫等。
3、從做好大學檔案館信息管理工作的角度出發(fā)，數據挖掘為優(yōu)化館藏信息和對未來工作的預測發(fā)揮重要作用。
(1) 在提供利用環(huán)節(jié)中，對用戶每次借閱的信息進行關聯分析，發(fā)現各類檔案信息之間的關聯規(guī)則或比例關系，這樣可以進一步優(yōu)化館藏信息。
(2) 開展大學檔案館館藏信息文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集縮減和模型評價工作，實現對大量文檔集合的內容進行總結、分類、聚類、關聯分析、分布分析，通過歸納與總結，發(fā)現的知識可以為未來檔案工作的趨勢進行預測。
三、數據挖掘在管理類數據中的應用
大學檔案館的管理類數據包括：智能監(jiān)控系統(tǒng)、消防系統(tǒng)、溫濕度控制系統(tǒng)、智能密集架、數據管理系統(tǒng)、數據利用系統(tǒng)等在日常工作產生大量的管理類數據。我們得用數據挖掘工具在這類看似無用的數據中提取有價值的知識并運用到大學檔案館工作中，并在大學檔案館的現代化建設中發(fā)揮作用。
大學檔案館檔案工作的重點是為師生服務，以服務為中心開展各項工作，如何使用先進的工具，提高服務的質量是一直困擾我們的難題。數據挖掘為大學檔案館檔案工作的智能化、個性化、精品化提供了行之有效的方法。在智能檢索系統(tǒng)可調用用戶興趣模型，自動修正檢索策略并可依用戶興趣將檢索結果迅速聚類和分類，并條理化地排序出來；對于設計院、社科院等科研型檔案用戶，可借助數據挖掘開展針對性的檔案信息挖掘，并將研究成果以概述、成果報告等形式提供給用戶。這樣不光實現了大學檔案的二次開發(fā)，也會給用戶帶來意外的驚喜。
