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如何引用本文：Sohaib Alam (2025)。重新定义图书馆服务：人工智能和机器学习在现代图书馆中的作用。国际图书馆进步，45(1)，24-33
摘要 人工智能 (AI) 为各个领域的研究发展开辟了新途径。人工智能技术在不同领域的广泛应用为未来创造了光明的前景。在图书馆领域，人工智能大大提高了信息资源的可用性和利用率，有助于实现图书馆的目标。为了保持相关性，图书馆员必须采用创新思维，因为人工智能现在已应用于图书馆的众多功能中，从组织书籍到促进书籍的传递。人工智能带来了新的可能性，例如整合物理和数字资源以及将视频辅助与物理材料联系起来。这篇评论文章探讨了人工智能 (AI) 在图书馆学中的整合，重点关注通过全面的文献检索发现的应用、工具和挑战。人工智能正在日益改变图书馆的运营，为编目、分类、内容发现和用户交互提供创新的解决方案。这篇评论强调了关键的人工智能驱动工具，例如聊天机器人、推荐系统和自动编目软件，这些工具可以提高图书馆的效率和用户体验。然而，图书馆采用人工智能也带来了重大挑战，包括数据隐私问题、专业培训需求以及工作岗位流失的可能性。本文综合了当前的研究结果，对人工智能在现代图书馆中的作用提供了细致入微的理解，深入了解了人工智能的变革潜力以及充分发挥其优势所必须克服的障碍。
神经网络的机器学习库的比较分析：基准研究
这项全面的基准测试研究探讨了三个著名的机器学习库的性能：Pytorch，带有Tensorflow后端的Keras和具有相同标准，软件和硬件的Scikit-Learn。评估包括两个不同的数据集：“学生表现”和“大学参加计划分类”，由Kaggle平台支持使用前馈神经网络（FNNS）作为建模技术。调查结果表明，Pytorch和Keras凭借Tensorflow Backend Excel在“大学参加计划分类”数据集中，Pytorch在这两个类别中都能达到无可挑剔的精度，召回和F1得分。虽然Scikit-Learn表现出值得称赞的性能，但在这种情况下，它落后于这些库。在“学生表现”数据集中，所有三个库都提供了可比的结果，而Scikit-Learn的精度最低为16％。带有Tensorflow后端的Keras和Pytorch的精度分别为23％。此外，当面对各种数据集类型时，本研究为每个图书馆的独特优势和缺点提供了宝贵的见解。pytorch成为要求需要高性能的任务的首选选择，而Scikit-Learn对于具有适度的计算需求的简单任务证明是有利的。带有张力的后端的凯拉斯在性能和用户友好之间取得平衡。这项基准测试努力为机器学习从业人员提供了宝贵的指导，以选择根据其项目要求量身定制的最合适的图书馆或框架。关键字 - 机器学习，Pytorch，Tensorflow，Scikit-Learn，神经网络它强调了图书馆选择在获得机器学习努力中的最佳结果中的关键作用。
DNA编码的化学文库产生非共价和非肽SARS-COV-2主要蛋白酶抑制剂
1美国贝勒医学院病理与免疫学系的药物发现中心，美国德克萨斯州休斯敦77030，美国。2 Verna和Marrs McLean生物化学与分子药理学系，贝勒医学院，德克萨斯州休斯敦77030，美国。3，明尼苏达州明尼阿波利斯，明尼苏达州，明尼苏达州，分子生物学和生物物理学系，分子生物学和生物物理学，美国明尼苏达州55455，美国。4美国贝勒医学院国家热带医学院儿科系，美国德克萨斯州休斯敦77030。 5美国德克萨斯州贝茨街1102号，德克萨斯州休斯敦市贝茨街1102号疫苗开发中心，美国德克萨斯州77030，美国。 6伯克利结构生物学中心分子生物物理学和综合生物成像，劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利94720，美国。 7，德克萨斯大学圣安东尼奥大学生物化学与结构生物学系，德克萨斯州圣安东尼奥市，美国78229，美国。 8霍华德·休斯医学院，德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校，圣安东尼奥，德克萨斯州78229，美国。 9这些作者同样贡献：Ravikumar Jimmidi，Srinivas Chamakuri，Shuo Lu。 10这些作者共同监督这项工作：Srinivas Chamakuri，Timothy Palzkill，Damian W. Young。 ✉电子邮件：srinivas.chamakuri@bcm.edu; timothyp@bcm.edu; damian.young@bcm.edu4美国贝勒医学院国家热带医学院儿科系，美国德克萨斯州休斯敦77030。5美国德克萨斯州贝茨街1102号，德克萨斯州休斯敦市贝茨街1102号疫苗开发中心，美国德克萨斯州77030，美国。 6伯克利结构生物学中心分子生物物理学和综合生物成像，劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利94720，美国。 7，德克萨斯大学圣安东尼奥大学生物化学与结构生物学系，德克萨斯州圣安东尼奥市，美国78229，美国。 8霍华德·休斯医学院，德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校，圣安东尼奥，德克萨斯州78229，美国。 9这些作者同样贡献：Ravikumar Jimmidi，Srinivas Chamakuri，Shuo Lu。 10这些作者共同监督这项工作：Srinivas Chamakuri，Timothy Palzkill，Damian W. Young。 ✉电子邮件：srinivas.chamakuri@bcm.edu; timothyp@bcm.edu; damian.young@bcm.edu5美国德克萨斯州贝茨街1102号，德克萨斯州休斯敦市贝茨街1102号疫苗开发中心，美国德克萨斯州77030，美国。6伯克利结构生物学中心分子生物物理学和综合生物成像，劳伦斯·伯克利国家实验室，美国加利福尼亚州伯克利94720，美国。7，德克萨斯大学圣安东尼奥大学生物化学与结构生物学系，德克萨斯州圣安东尼奥市，美国78229，美国。8霍华德·休斯医学院，德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校，圣安东尼奥，德克萨斯州78229，美国。 9这些作者同样贡献：Ravikumar Jimmidi，Srinivas Chamakuri，Shuo Lu。 10这些作者共同监督这项工作：Srinivas Chamakuri，Timothy Palzkill，Damian W. Young。 ✉电子邮件：srinivas.chamakuri@bcm.edu; timothyp@bcm.edu; damian.young@bcm.edu8霍华德·休斯医学院，德克萨斯大学健康圣安东尼奥分校，圣安东尼奥，德克萨斯州78229，美国。9这些作者同样贡献：Ravikumar Jimmidi，Srinivas Chamakuri，Shuo Lu。10这些作者共同监督这项工作：Srinivas Chamakuri，Timothy Palzkill，Damian W. Young。✉电子邮件：srinivas.chamakuri@bcm.edu; timothyp@bcm.edu; damian.young@bcm.edu
使用单细胞拉曼光谱法对环境样品中细菌鉴定的研究：可行性和参考文献
我们通过拉曼光谱法报告了我们最近为鉴定环境样品中细菌的努力。我们从提交到各种环境条件的细菌中建立了一个拉曼光谱数据库。该数据集用于验证在非理想条件下执行的测量值可能是否可以进行拉曼键入。从同一数据集开始，我们随后改变了用于训练统计模型的参考库中包含的表型和矩阵多样性内容。结果表明，与从限制的条件集对光谱训练的环境特定模型相比，可以获得具有扩展光谱变化覆盖范围的模型。广泛的覆盖模型对于环境样品是可取的，因为细菌的确切条件无法控制。
Bal路支省公共图书馆的环境可持续性和绿色信息素养
humbhi，shahzadi; Tareen，Shabbir；洪比，阿里亚；和阿卜杜勒（Abdul）的拉希姆（Raheem），“巴och路支省公共图书馆中的环境可持续性和绿色信息素养”（2024年）。图书馆哲学和实践（电子杂志）。8196。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/8196
图书馆中的人工智能-IJRPR
人类天生具有天生的感知，理性/思维和行动的能力，由于许多因素，随着时间的流逝而发展和改善。人类的智能是通过通过一系列智力功能方面的一系列能力测试获得的智能商（IQ）来衡量的。AI和库之间的这种关系不仅涉及数字化，还关乎创建智能系统，以增强研究，简化管理任务和个性化用户体验。随着图书馆整合AI技术，它们变得更加适应性，提出实时建议，改善信息检索，甚至通过机器学习技术保护历史档案。人工智能已经影响了我们的许多日常计算活动，当今开发的大多数计算机系统和手机都具有人工智能功能，我们可能在不知道它们是智能机器的情况下使用了它们。在图书馆中创建人工智能系统的想法可以追溯到1990年代。这些智能图书馆系统为图书馆工作人员和顾客提供了基于知识的服务（Asemi＆Asemi，2018年）。人工智能在图书馆系统中的应用包括描述性编目，主题索引，参考服务，技术服务，货架阅读，收集开发，信息检索系统等。这些超越了自然语言处理（NLP）和基于知识的服务。随着AI的出现，图书馆正在以管理资源，与用户互动并增强访问的方式进行转换。确认这一说法，科克（2013）指出，人工智能领域的研究人员和专家正在创建智能系统，可以像图书馆员一样思考和行为 - 图书馆机器人。从自动编目和AI驱动的搜索引擎到虚拟助手和预测分析，AI正在重塑库操作，以使其更有效且用户友好。
Qiagen QiaSeq的自动化目标DNA Pro面板在汉密尔顿NGS STAR MOA上生成针对目标的下一代SEQ
生物学资格结果，以评估NGS星MOA上QIASEQ靶向DNA Pro面板方法的生物学性能，使用带有4110引物的自定义面板执行了96个人类基因组DNA样品的库制备。作为输入DNA，使用了五个不同的基因型，每个基因型都使用了两个不同的输入量（10 ng和40 ng）（请参阅应用注释末尾的方法要求）。使用8个PCR循环进行了运行，以实现靶富集，并为25个PCR循环进行通用PCR。DNA浓度和总产率，该运行具有Quant-IT 1X DSDNA HS HS分析套件。使用具有高敏感性D5000试剂的高敏性D5000屏幕截图，用Agilent Tapestation 4150对图书馆DNA的尺寸分布进行了MEA（表1）。
随机饱和诱变生成高度多样化的定向进化文库
为了了解每种野生型氨基酸对不同侧链性质的可及性，我们将所有 20 种氨基酸分为 8 类：非极性（NP、M、I、L、V、A）、极性不带电（PU、S、T、Q、N）、带正电荷（PC、R、K、L）、带负电荷（NC、D、E）、芳香族（Ar、F、T、Y）和三个特殊基团 P、C、G，由于其性质不同，每个基团仅由一个氨基酸组成。通过易错 PCR，每种野生型氨基酸都有一些不可接近的性质类别，如图 4c 所示。此外，在