英文数据库与英文文献检索是科研工作者、学者以及学生在进行学术研究和论文撰写过程中不可或缺的环节。掌握有效的文献检索技巧，能够帮助研究人员快速、准确地找到所需的学术资料。本文档是关于英文数据库和英文文献检索的一套PPT资料，共包含55张幻灯片，旨在向使用者介绍如何利用各种在线资源进行高效的文献检索。 文档的前部分内容首先列举了主要的免费英文文献数据库，共计1154种杂志的检索窗口。这些数据库提供了广泛的学科领域的资源，包括但不限于自然科学、工程技术、生命科学、社会科学等。接下来，文档重点介绍了两个重要的英文数据库：ScienceDirect和Springer。 ScienceDirect是由荷兰的Elsevier Science出版公司提供的全文数据库，拥有1800种杂志，涵盖23个学科领域，并有1393种杂志被SCI收录。ScienceDirect提供超过600万篇全文论文，是科研人员获取高品位学术期刊信息的重要平台。Elsevier Science是世界公认的学术出版巨头，出版的许多期刊为核心期刊，被许多国际知名的二次文献数据库收录。该公司不断进行收购整合，如美国的Ei公司和Harcourt公司（包括Academic Press），这使得ScienceDirect的资源更加丰富。 Springer是由德国施普林格(Springer-Verlag)出版集团提供的在线服务，通过Springer LINK系统提供学术期刊和电子图书的在线服务。Springer LINK拥有439种学术期刊，其中近400种为英文期刊。Springer的在线图书馆按学科分为11个类别，包括生命科学、医学、数学、化学、计算机科学、经济、法律、工程学、环境科学、地球科学、物理学与天文学，是科研人员获取重要信息的主要来源。 这两种数据库不仅收录了大量的学术论文，而且涵盖了多门学科，为科研人员提供了便捷的文献检索和学术交流平台。通过这些数据库，用户可以快速获取到最新的学术研究成果，为科学研究提供重要的参考和理论支持。了解并掌握这些数据库的检索技巧，对于提高学术研究的效率和质量具有重要意义。 通过本PPT的学习，用户可以了解到如何利用ScienceDirect和Springer这两个重要的学术资源平台，对特定的研究课题进行深入的文献检索，找到所需的第一手资料和权威文献。这些内容对于提升学术研究的深度和广度都有显著的帮助，有助于科研人员站在巨人的肩膀上，推动科学研究的发展。此外，了解这些英文数据库的使用方法，对于提高个人的学术素养和研究能力也十分关键。用户通过掌握这些信息检索的技能，不仅能够在学术界中获得一席之地，还能够在职业生涯中取得更加长足的进步。

内容概要：文章介绍了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，这是将信息检索与生成式AI融合的一种创新技术。RAG通过检索、增强和生成三个环节工作：首先将问题转化为向量形式并进行相似度匹配以检索相关信息，然后将这些信息作为上下文输入到模型中增强其理解能力，最后结合这些信息生成高质量的回答。RAG能实时获取最新信息，避免“幻觉”（即生成错误或虚构信息），并能拓展专业知识边界。它在智能客服、企业知识管理和科研等领域展现出巨大应用潜力，但也面临着检索准确性、数据质量等挑战。; 适合人群：对人工智能领域感兴趣的研究人员、工程师及企业管理人员。; 使用场景及目标：①提升智能客服的响应质量和效率；②优化企业内部知识管理，促进知识共享；③辅助科研人员快速获取和整理研究资料。; 其他说明：尽管RAG技术目前面临一些挑战，如检索准确性和数据质量问题，但随着技术的进步，它有望与知识图谱、多模态技术等深度融合，进一步拓展应用场景，为用户提供更加丰富和全面的服务。

内容概要：本文全面介绍了检索增强生成（RAG）技术，它结合了信息检索与文本生成，通过检索外部知识库来增强大型语言模型（LLM）的生成能力。RAG的核心思想是克服传统LLM仅依赖训练时学到的参数化知识的局限，通过在生成答案前检索相关文档作为上下文，既保持LLM的强大生成能力，又能够访问最新的或特定领域的知识。RAG系统由检索器、生成器和知识库组成，工作流程包括用户提问、检索相关文档、将文档和问题输入生成器以及生成最终回答。关键技术涵盖文档处理（分块和嵌入）、检索优化（多向量检索、重排序、混合检索）和生成优化（上下文压缩、提示工程、自洽性校验）。RAG的优势包括知识可更新、来源可追溯、领域适应性强、减少幻觉和成本效益高等。典型应用场景涉及问答系统、内容生成、教育、医疗咨询、法律分析和客服系统。开源框架如LangChain、LlamaIndex、Haystack，商业服务如Azure AI Search、Google Vertex AI和AWS Kendra + Bedrock支持RAG的实现。当前挑战包括检索精度、上下文窗口、延迟问题和多模态扩展，前沿发展方向有Active RAG、Self-RAG、多跳检索和端到端训练。; 适合人群：对自然语言处理、信息检索和AI技术感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①理解RAG技术的基本概念和系统架构；②掌握RAG的关键技术和实现工具；③探索RAG在不同领域的应用潜力。; 其他说明：RAG技术是企业部署LLM应用的主流范式，解决了知识更新和可信度等关键问题，未来将在更多领域展现其独特价值。阅读过程中应重点关注RAG的工作流程、优势特点以及与传统方法的对比，以便更好地理解和应用这一技术。

内容概要：本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术的核心思想、优点、缺点及其实现流程。RAG通过从外部知识库动态检索相关信息来增强大语言模型（LLM）的上下文，从而生成更准确、更真实的回答。其核心优势在于知识更新灵活、减少幻觉、高可追溯性和领域适配成本低。然而，RAG也面临依赖检索质量、系统复杂性和额外延迟等问题。文中还探讨了RAG的具体实现流程，包括加载文件、文本向量化、匹配相似文本和生成回答等步骤。此外，文章还介绍了向量检索与传统倒排索引的区别、Embedding的重要性、RAG的工作流程优化方法，以及RAG在不同场景下的应用优势。 适用人群：对自然语言处理、信息检索和大语言模型有一定了解的研究人员和工程师；希望深入了解RAG技术及其应用场景的从业者。 使用场景及目标：①需要实时更新知识的场景（如新闻、金融）；②领域专业性强的任务（如医疗、法律）；③需要提供可解释

用python批量下载快手某个主播的所有短视频，可以自动翻页，检索到全部，采用多线程同时下载，macos上亲测可用，使用方法python3 ks_author_multi_task.py

基于spring-ai框架实现的RAG增强检索，及ai对话demo后端服务源码。 Demo中演示了，根据本地客户宠物的洗澡剪毛记录，和剪毛和洗澡间隔规则，询问ai,哪些宠物应该剪毛或洗澡了。 运行前准备工作： 1.Java运行环境：openjdk22 2.安装ollama 3.pull大模型nomic-embed-text，wangshenzhi/llama3-8b-chinese-chat-ollama-q4 详细运行步骤，请参考以下文章：https://blog.csdn.net/weixin_42545951/article/details/140129688

包含：国能发电力〔2023〕20号 20KV及以下配电网工程建设预算编制与计算规定1册 (2022版)20kV及以下配电网工程概算定额5册 (2022版)20kV及以下配电网工程预算定额6册 2022版20kV及以下配电网工程预算+概算定额Excel版8册

这篇开题报告、文献综述和外文翻译的集合，主要涵盖了图像检索这一领域的深入研究。图像检索是计算机科学中的一个重要分支，它涉及到如何在大量的图像数据中有效地找到与查询图像相似或匹配的图像。这一技术广泛应用于搜索引擎、社交媒体、医学影像分析等领域。 开题报告是整个毕业设计的起点，它通常包括以下几个方面：选题背景和意义、研究现状、研究目标和内容、技术路线、预期成果以及进度安排。在这个特定的开题报告中，学生可能会详细阐述图像检索的重要性，尤其是在大数据时代的背景下，如何利用机器学习和深度学习技术提升检索效率和准确性。此外，还会提及当前的研究热点，如特征提取、图像分类、相似性度量等，并设定具体的研究目标和实施步骤。 文献综述是对过去研究的系统性总结，有助于理解图像检索的发展历程和技术趋势。这里可能涵盖了经典的图像检索算法，如基于内容的图像检索（CBIR）、SIFT特征、SURF特征、卷积神经网络（CNN）等。同时，也会讨论各种方法的优点和局限性，以及近年来的一些创新，比如深度学习模型如VGG、ResNet在图像特征表示上的应用。 外文翻译部分，从文件名称来看，涉及到了英语、日语两种语言的原文

随着科技、物联网技术的发展，图像检索系统的应用越来越广泛。图像检索技术是通过对待检索图像的颜色、纹理、语义进行特征提取，通过目标匹配识别算法在数据库中去寻找最为匹配的图像，从而实现目标的分类识别。图像检索技术目前广泛应用于互联网搜图、广告投放、智能安防等领域，提高了目标查找的速度与精准度。 本文基于图像处理算法，实现了基于颜色特征的图像检索系统的开发。算法方面分为图像的预处理、特征提取、检索算法三个部分，预处理部分采用色彩空间转换算法将待检索图像转换至HSV空间，然后利用中值滤波进行去噪处理。特征提取部分采用颜色矩特征提取算法，检索识别部分采用提取图像的颜色集特征，利用最小距离法实现特征的匹配和分类。系统搭建方面本文利用Matlab的GUI开发功能，搭建了目标检索系统。经过大量的测试表明，系统稳定且目标检索的效率及准确率较高，具有一定的实用性。 关键词：图像处理；特征提取； 目标检索；最小距离法

《文献检索与综述》是一门重要的硕士课程，旨在教授学生如何有效地在各种信息源中查找、筛选和综合学术文献，以支持他们的研究工作。这门课程的核心目标是提升学生的科研能力和批判性思维，使他们能够高效地进行学术交流和知识创新。 在文献检索方面，学生将学习使用各种数据库，如Web of Science、PubMed、CNKI、万方等，这些数据库覆盖了全球范围内的学术期刊、会议论文、学位论文和科技报告。理解数据库的结构和检索策略至关重要，包括关键词选择、布尔逻辑（AND、OR、NOT）的运用、引文索引的利用以及高级检索功能的掌握。此外，课程还将涉及搜索引擎，如Google Scholar的使用技巧，以及如何利用开放获取资源来扩大文献搜索的范围。 文献综述是科学研究中的关键环节，它要求对某一主题的大量文献进行深入阅读、分析和整合。学生将学习如何评估文献的质量，识别研究趋势，发现知识空白，以及如何有条理地组织和呈现综述内容。撰写文献综述时，需要遵循学术规范，正确引用和格式化参考文献，这通常包括APA、MLA、Chicago等引用风格。 在课程中，PPT课件将涵盖以下主题： 1. 文献检索基础：介绍主要的学术数据库和搜索引擎，以及如何构建有效的检索策略。 2. 信息素养：培养批判性思维，识别伪科学和错误信息，以及如何评估信息的可靠性。 3. 文献管理工具：如EndNote、Mendeley、Zotero等，用于收集、整理和引用文献的软件应用。 4. 文献综述写作：讲解文献综述的结构，包括引言、方法、结果和讨论部分，以及如何进行逻辑性的论述。 5. 学术伦理：强调引用和避免抄袭的重要性，以及学术不端行为的后果。 6. 实战训练：通过实际案例，让学生应用所学技能进行文献检索和综述的编写。 通过这门课程的学习，学生不仅能掌握高效的文献检索技能，还能提升自己的研究能力和学术写作水平，为他们的学术生涯打下坚实的基础。无论是进行硕士论文写作还是未来的研究项目，这些技能都将发挥重要作用。