小明：最近我在研究一个科研系统，感觉它越来越“智慧”了。你有没有接触过类似的系统？
小李：有啊，我之前参与过一个基于人工智能的科研平台开发。你知道吗，这些系统通常会集成很多智能模块。
小明：比如哪些功能呢？我很好奇。
小李：比如自动文献推荐、数据可视化分析、实验流程优化，还有智能报告生成。这些都是通过算法和机器学习实现的。
小明：听起来很厉害。你能给我看看相关的代码吗？
小李：当然可以。比如下面这段Python代码，就是用于自动推荐相关文献的：
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 假设我们有一个包含文献标题和摘要的数据集
data = pd.read_csv('research_papers.csv')
# 使用TF-IDF向量化文本
tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english')
tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(data['abstract'])
# 计算相似度
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)
# 推荐最相似的5篇文献
def recommend_papers(title):
idx = data[data['title'] == title].index[0]
sim_scores = list(enumerate(cosine_sim[idx]))
sim_scores = sorted(sim_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
paper_indices = [i[0] for i in sim_scores[1:6]]
return data.iloc[paper_indices]
# 示例调用
print(recommend_papers('Quantum Computing'))
小明：哇，这确实很实用！那还有其他功能吗？
小李：当然，比如智能数据分析、自动化实验设计，甚至还能根据历史数据预测研究趋势。这些都是科研系统智慧化的重要体现。
小明：看来智慧科研系统真的能大大提高效率！
小李：没错，这就是未来科研的方向。
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