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最终报告：PCC 人工智能和机器学习战略规划任务组
2023 年 12 月，PCC 编目和元数据人工智能和机器学习任务组受命对 PCC 社区进行环境扫描，收集当前活动快照以及人工智能对编目和元数据操作的影响。调查于 2024 年 3 月进行，共收到 193 份回复。根据这些回复，任务组为 PCC 制定了一系列建议和潜在行动项目，以支持、教育和协调围绕人工智能和编目的工作。此外，任务组还收集了一组关于人工智能和编目的初始资源，将通过 PCC Wiki 共享。我们设想这个 wiki 空间成为使用人工智能和机器学习 (ML) 的编目从业者之间的交流和协作场所。在我们的工作过程中，任务组确定了一些总体主题，这些主题将在 PCC 在该领域的工作进展过程中加以考虑。这些主题为任务组提出的建议和行动项目的制定提供了参考。
分享我的空间多望远镜观测站性能评估
随着太空交通的不断增加，探测和编目地球轨道上的小物体已成为太空界面临的日益严峻的挑战。光学系统在应对这一挑战中发挥着重要作用，它能够探测所有轨道上的物体。本文旨在评估所选光学技术对低地球轨道物体进行编目的潜力。从理论上估算了各个望远镜的探测能力，并与 Share My Space 运营的望远镜进行的观测结果进行了比较，并使用 StreakDet 软件进行了分析。多望远镜站的核心概念是光学探测的锥形栅栏。在各种观测网络配置中模拟了在一个月内传播的 83,000 个物体的统计群体的探测。结果表明，使用现成的望远镜组件可以编目 15,000 个大于 3 厘米的低地球轨道物体，使用新光学系统最多可以编目 53,000 个。
行政 A - 国防后勤局
3.2 请求的详细变更 编目数据和交易标准第 10 卷表 103 解释了供应源代码用于识别特定供应和分销组织或申请处理点的路由标识符代码 (RIC)、军事服务或政府所有权和位置，以及适用时的编目活动代码 (AC)。如果没有建立有效的供应源，美国空军将无法将申请路由到这些供应源，并且库存将不会在其各自的供应系统中可见。
高新技术产品目录的产生
在编目的情况下，“企业信息”一词应作更广泛的解释，以涵盖为政府需求、客户组织和这些产品的用户提供产品的整个国家的工业综合体。现有的在复杂科学密集型产品生产组织层面形成规范和参考信息的方法，以及形成国家供应项目目录的方法在许多方面具有共同的特征。因此，编目不应被视为国内产业的外来事物。这里的问题是需要确保所有编目元素的互联互通和兼容性，确保在国家一级建立满足国家需求的单一规范和参考信息基金。
低地球轨道空间碎片堆积的存在和危险以及
图 2：近地轨道上已编目的物体数量（Kessler 等人，2010 年，第 4 页）该图显示了自人类首次启动太空计划以来物体数量的增长情况。2007 年大幅增加
战略重点和关键目标 | 2023 财年
保存独特的数字档案和图书馆资产。● 实施 ExLibris Alma LMS 并从 Innovative/Sierra 迁移现有数据和流程。● 与 CBB 同事一起，创造性地思考我们的编目工作并制定流程来修改
人工智能在图书馆管理中的应用 - 流程和......
本研究概述了人工智能 (AI) 在图书馆管理中的应用，重点关注所涉及的流程及其未来的前景。人工智能通过数字化、编目、推荐系统和数据分析彻底改变了电子图书馆服务。在光学字符识别 (OCR) 等人工智能技术支持下，数字化工作使大量物理资源以数字格式访问，打破了地理障碍并促进了包容性。人工智能编目和索引系统通过提取元数据和关键字来增强图书馆材料的组织，为用户提供高效的搜索和检索机制。此外，人工智能驱动的推荐系统会分析用户行为和偏好，以提供个性化推荐，改善用户体验和与图书馆资源的互动。人工智能在图书馆管理中的前景包括自然语言处理的进步、与图书馆工作流程的更深入集成以及人工智能驱动的虚拟助手的开发。然而，数字资产管理、用户交互和 Chabot 以及收藏开发和管理等流程。该研究得出结论，人工智能在图书馆管理中的应用为可访问性、组织、个性化和数据分析带来了显著的改进。其中一项建议是，图书馆应优先投资强大的人工智能基础设施，包括硬件、软件和数据存储功能。这确保了人工智能系统能够高效运行并处理大量数据，以完成数字化、编目和数据分析等任务。
图书馆服务中的人工智能：增强访问...
摘要人工智能（AI）正在通过增强信息访问，提高操作效率并丰富用户体验来改变图书馆服务。本文探讨了AI在库中的多方面应用，重点是关键领域，例如自动编目，个性化的推荐系统，AI驱动的虚拟助手和收集管理的预测分析。自动编目利用机器学习算法来简化分类和元数据分配过程，从而使信息检索效率更高。个性化推荐系统，利用用户行为和偏好，提供量身定制的建议，以增强用户参与度。AI驱动的虚拟助手通过自然语言处理提供实时，细微的支持，从而显着提高了用户互动的质量。预测分析允许图书馆通过预测未来的资源需求来优化其收藏。但是，AI的整合也提出了挑战，包括与算法偏见有关的道德问题，数据隐私问题以及数字鸿沟的潜在加剧。通过对领先图书馆的案例研究，本文展示了AI的实际好处，同时提出了解决这些挑战的策略。结论强调了对道德AI发展，包容性服务模型以及图书馆和AI研究人员之间持续合作的需求，以完全利用AI在图书馆服务不断发展的景观中的潜力。关键字人工智能，库，自动编目，推荐系统，虚拟助手，预测分析，道德考虑，数据隐私，数字鸿沟