WOS数据库的检索技巧与方法 WOS（Web of Science）数据库是 Clarivate Analytics 公司开发的一款多学科综合数据库，收录了全球顶尖的期刊、会议论文、书籍、专利等文献资源。WOS数据库的检索技巧与方法是指用户在使用WOS数据库时，为了提高检索效率和检索结果的质量，所需掌握的一些技巧和方法。 WOS数据库的检索技巧与方法有很多，以下是一些常见的技巧和方法： 1. 使用 Boolean 逻辑运算符：在 WOS 数据库中，可以使用 Boolean 逻辑运算符（AND、OR、NOT）来组合搜索条件，以提高检索结果的准确性。 2. 使用通配符：WOS 数据库支持使用通配符（*、?）来进行模糊搜索，以提高检索结果的广泛性。 3. 使用字段搜索：WOS 数据库提供了多种字段搜索选项，例如作者、标题、摘要、关键词等，可以根据需要选择合适的字段来进行搜索。 4. 使用日期范围搜索：WOS 数据库提供了日期范围搜索选项，可以根据需要选择合适的日期范围来进行搜索。 5. 使用文献类型搜索：WOS 数据库提供了文献类型搜索选项，例如期刊论文、会议论文、书籍等，可以根据需要选择合适的文献类型来进行搜索。 6. 使用作者搜索：WOS 数据库提供了作者搜索选项，可以根据需要选择合适的作者来进行搜索。 7. 使用关键词搜索：WOS 数据库提供了关键词搜索选项，可以根据需要选择合适的关键词来进行搜索。 8. 使用分类搜索：WOS 数据库提供了分类搜索选项，可以根据需要选择合适的分类来进行搜索。 9. 使用高级搜索：WOS 数据库提供了高级搜索选项，可以根据需要组合多种搜索条件来进行搜索。 10. 使用结果分析工具：WOS 数据库提供了结果分析工具，可以对检索结果进行分析和处理，以获取更加有价值的信息。 在使用 WOS 数据库时，掌握这些技巧和方法可以提高检索效率和检索结果的质量，帮助用户更好地利用 WOS 数据库。 此外，WOS 数据库还提供了许多其他的功能和工具，例如： * SCIE（Science Citation Index Expanded）：收录了全球顶尖的自然科学期刊。 * SSCI（Social Sciences Citation Index）：收录了全球顶尖的人文社会科学期刊。 * A&HCI（Arts & Humanities Citation Index）：收录了全球顶尖的人文艺术期刊。 * ISTP（Index to Scientific & Technical Proceedings）：收录了全球顶尖的科学技术会议论文。 * Biosis Previews：收录了全球顶尖的生物科学期刊。 等等。 WOS 数据库的检索技巧与方法是用户在使用 WOS 数据库时需要掌握的一些基本技能和方法，可以帮助用户更好地利用 WOS 数据库，提高检索效率和检索结果的质量。

2024年第九届全国密码技术竞赛中获得特等奖的作品《面向海量大数据的跨模态密文检索系统》是一套先进的技术方案，旨在解决海量大数据环境下的密文检索问题。在这项技术中，跨模态检索是指能够在不同数据模态之间进行检索的能力，而密文检索则涉及在数据被加密后进行有效检索的挑战。 跨模态密文检索系统的设计需要解决的是数据的安全性问题，因为大数据往往涉及敏感信息。因此，系统必须采用高效的加密技术，保证数据在存储和传输过程中的安全。同时，为了保证检索的效率，加密技术不能简单地损害数据的检索性能。这就要求设计一种既能保护数据隐私，又能支持高效检索的加密算法。 在实现这一目标的过程中，可能会涉及到多种先进的密码学方法和技术，如同态加密、安全多方计算、可搜索加密等。同态加密技术允许对加密数据直接进行计算，而不必解密，这对于保护数据隐私至关重要。安全多方计算则允许多个参与方共同参与计算，同时保证各自输入的隐私性。可搜索加密则允许用户在不解密的情况下，对加密数据进行搜索。 此外，跨模态密文检索系统还需要强大的索引技术。在数据被加密之后，传统的索引方法可能不再适用。因此，必须设计能够处理加密数据的索引结构，这可能涉及到特殊的索引构建算法和数据结构，如加密后的倒排索引、加密树结构等。 系统还要考虑到海量数据的存储和管理问题。在大数据环境下，数据的规模往往非常庞大，这就需要高效的存储方案，如分布式文件系统、云存储等。同时，还要有有效的数据管理策略，以便于数据的快速检索和访问。 在系统的设计中，还应当考虑到用户体验。如何在保证安全性和检索效率的同时，为用户提供直观易用的检索界面和功能，也是设计者需要重点考虑的问题。 跨模态密文检索系统是一个集成了多种先进密码学技术、索引技术、数据存储和管理策略以及用户体验设计的复杂系统。它的开发和应用不仅可以提升大数据环境下的信息安全水平，还可以为相关领域提供强有力的技术支持，推动信息检索技术的发展。 另外，从文件名称"Cross-Model-Encrypted-Search-System-main"可以看出，该压缩包内可能包含系统的主要文件和代码库。这些文件可能包括系统设计文档、源代码、测试案例、用户手册和运行指南等，这些是实现跨模态密文检索系统功能的重要组件。 这套系统将为大数据环境下的信息安全和检索效率提供全新的解决方案，具有重要的理论和实际应用价值。随着技术的不断进步和应用领域的扩大，这套系统有望在更多领域得到广泛应用，成为保护数据隐私和实现高效数据检索的重要工具。

深度学习在图像检索领域的应用是人工智能技术的一个重要分支，它通过模仿人类大脑的神经网络结构来分析和理解图像内容，从而实现对大量图像数据的有效管理和检索。深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），在图像分类、目标检测和图像检索等任务中取得了革命性的进展。 在图像检索方面，深度学习模型能够提取图像的深层次特征，这些特征比传统的图像特征更加丰富和具有区分性，使得相似或相关的图像能够被有效地区分和检索出来。图像检索系统通常包括特征提取、特征存储、相似度计算和结果排名几个关键步骤。通过训练深度学习模型，可以从图像数据中自动学习到这些特征，无需人工设计特定的特征提取算法。 具体到本次的项目，我们可以看到包含多个关键文件，如screenshots可能包含项目运行时的截图，app_cbir.py可能是一个实现基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval, CBIR）的应用程序。data文件夹可能包含用于训练和测试模型的数据集，compute_fea_for_cbir.py可能包含了提取用于CBIR特征的代码逻辑。dump_data_to_pkl.py和dump_lsh_to_pkl.py可能用于数据预处理和存储，models文件夹用于存放训练好的模型文件，而README.md文件则提供了整个项目的文档说明。 在深度学习模型的设计和训练过程中，可能会涉及到对大量图像数据的预处理，如调整图像尺寸、归一化、增强等步骤，以保证输入模型的图像数据具有一致性和高质量。此外，模型的训练过程需要大量的计算资源，通常在GPU或TPU上进行，以加速模型的训练效率。 通过深度学习模型在图像检索中的应用，可以实现更为智能和准确的图像检索系统，广泛应用于互联网搜索引擎、医学影像分析、安防监控等领域。这些系统能够帮助用户快速找到他们所需的内容，大大提高了工作效率和信息检索的准确性。 此外，基于深度学习的图像检索技术还在不断发展中，研究者们正致力于改进算法效率、减少模型体积、提升检索性能，以及探索更多的应用场景。随着技术的不断进步，深度学习在未来图像检索中的应用将更加广泛和深入。

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