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关于IBM的Watson你必须要了解的几点代表着IBM在认知计算领域最核心的技术Watson（沃森）的一战成名，是在2011年2月的美国问答节目《Jeopardy！》上。在这次节目中，Watson战胜了这一节目的两位冠军选手，这被和1996年同样来自IBM的“深蓝”战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫相提并论，被认为是人工智能历史上的一个里程碑。不过，在IBM董事长、总裁兼CEO罗睿兰（GinniRometty）宣布IBM已经转型为一家认知解决方案和云平台公司的当下，Watson已经不再是会答题那么简单。认知时代的商机从技术角度来看，2011年参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛时，Watson做了一件事——用自然语言进行深度问答。但问答只是Watson具备的众多能力之一，截至2015年10月，Watson已经拥有包括问答在内的28项能力。据IBM全球认知商业行业解决方案总经理NeilIsford透露，Watson的这些能力如今均已被转变成数字服务或API，在IBM内部将其视为认知能力的积木。包括关系抽取、性格分析、情绪分析、概念扩展及权衡分析等在内的IBMWatsonAPI数量将在2016年达到50项。而这背后，IBM并没有打算让以Watson为代表的人工智能系统远离公众生活，这家“百年老店”已经充分表露了对Watson商业化的信心。不可忽略的市场大环境是，随着物联网的普及，每个设备都在产生数据。然而80%的数据无法被计算机辨识，这80%的数据中既包括使用人类语言编写的书面材料，从教科书和公式到文学作品和对话；还包括系统从听、说和肢体动作中，捕获到的各类数据。有调查数据预测，这些“非结构化”的数据增长速度飞快，到2020年数据总量将超过44ZB（Zettabyte，十万亿亿字节），将占到全球数据总量中的一大部分。如果从具体行业来看，在未来两年，医疗数据将增长99%，其中88%的医疗数据都将是非结构化数据，包括电子病历、化验结果、医学影像、视频以及病患传感器（如可穿戴医疗设备）；政府和教育数据也将增长94%，其中84%是非结构化数据，这些数据来自各类传感器、建筑物、道路、车队等；传媒业的数据将增长97%，其中82%是非结构化数据，这些数据包括书籍、期刊、报纸和其他出版物，以及视频、电影、录音及在线游戏等。而NeilIsford的观点是，计算技术正在进入一个全新的时代，我们叫作认知的时代。数据呈现爆炸性增长的趋势之下，这些数据所蕴含的尚未被挖掘价值，在认知时代这意味着无限商机。“进入到认知的时代，这是第一次我们可以把这些无形的数据更好地运用起来，不管是我们的教科书，或一些信息，或一些文件，来自于传感器的数据，在运动当中产生的数据，我们都能够把数据结合起来进行挖掘，以前是没有发现它的价值，现在可以从中获得一些商业洞察。”IBM大中华区董事长陈黎明说：“认知时代已经开启。在不久的将来，我们将能看到整个商业模式由于认知技术的推动而发生巨大变化——小到每个人获得的服务和产品、创业者所能拥有的商业创新优势，大到传统企业行业的转型、甚至经济和整个社会治理效率的跨越式提升。我们坚信，认知商业是大势所趋。”认知计算与人工智能IBM将认知系统的三项重要特质定义为理解、推理、学习。所谓理解，就是通过感知和互动快速理解结构和非结构化数据，能够依据文本资料和感知与用户进行交互，并理解和回答用户的问题。认知系统可以在理解的基础上，通过假设，推理并揭示洞察、发现模式和关系，实现以多种方式认知和产出多种结果而不仅仅是一种结果的传统方式，以帮助人们做出更好的决策。此外，通过以证据为基础的学习能力，认知系统能够从所有文档中快速提取关键信息，使其能够像人类一样进行持续的学习。通过追踪用户对自身提出的解决方案和问题解答的范库和评价，以及专家训练，能够不断进步，提升解决方案和解答的能力。尽管IBM提出Watson和认知计算多年，但在科技领域对于认知计算和人工智能两者的关系依然很模糊。这一次，IBM终于愿意出面将认知计算与人工智能说清楚。来自IBM的观点是，“火了”二十多年的人工智能概念从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器表现得更像人，我们称之为IntelligentBehavior。对此，IBM也承认其认知计算从技术角度上来讲和AI有很多共性的地方，比如机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）等方面都很类似。但是IBM的认知计算目的并不是为了取代人，或者说IntelligentBehavior只是认知计算的一个维度，在讲认知计算的时候除了要能够表现人和计算机的交互更加自然之外，还会更多强调推理的部分，自学习的部分以及怎样把这样的能力结合具体的商业应用，解决商业的问题。后两个维度不是传统做人工智能的人关心的维度，他们更关心的只是怎样表现得更像人。换句话说，认知计算不是制造为人们思考的机器，而是与增加人类智慧有关——认知计算系统通过与人的自然语言交流及不断学习帮助人们做到更多，使专家可以更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。认知计算广义上讲是通过获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论，从自身与数据、与人们的交互中学习，并以对人类而言更加自然的方式与人类交互。它最重要的目的是如何整合这些能力，并结合具体的商业应用场景，来解决商业上的问题，帮助企业实现商业变革。现在，企业正面临着大数据带来巨大的挑战。传统计算方式会错过世界上80%的信息（非结构化数据），而认知技术能够支持组织去发现数据中隐藏的模式，挖掘出令人惊喜的新的商机，也能够加速发现新药、发现新的登月方式，甚至发现未知领域。
名字 华生品牌 屈臣氏
冷泉港实验室成立于一个世纪以前，如今以其丰富的教育活动而享誉国际，其中包括一项广泛的科学会议计划和每年吸引8千多名科学家的课程。冷泉港实验室下属的“沃森生物科学学院”（Watson School of Biological Sciences）以实验室主席、诺贝尔奖获得者James D. Watson的名字命名，它为少部分格外优秀的学生提供富于创新的博士教育项目。此外，冷泉港实验室还设有培训大学生的“大学生研究项目”（Undergraduate Research Program）、面向中学生的“未来合作伙伴项目”（Partners for the Future Program）、以及针对小学生的“自然研究”夏令营（Nature Study summer camp）。另外，实验室还在冷泉港村开办了“多兰DNA学习中心”（Dolan DNA Learning Center），为理科教师、学生和美国其它团体提供实验室场地。冷泉港实验室的其它组成部分还有冷泉港实验室出版社，共出版5种学术期刊和多种实验室手册和书籍；设在劳埃德港（Lloyd Harbor）的班伯里会议中心（Banbury Conference Center），举办参与者少的专业会议；还有位于伍德伯里（Woodbury）附近的癌症基因组研究中心（Cancer Genome Research Center）。冷泉港实验室的科研工作是众多科学家集体协作的成果，具有世界影响力。每年，实验室还举办大约20场学术会议，加强交流与互动，吸引来自世界各地7000多位科研人士参与。冷泉港实验室的科学家们还与其它实验室和大学、以及生物科技和制药行业的科研人员合作，旨在把基础科研领域的新进展转化为拯救生命、丰富生活的实践。冷泉港实验室资源丰富，环境优美，年轻的科研人员都非常有兴趣作为硕士研究生或博士后在这里进行研究工作。 冷泉港实验室在美国以外的第一个分支机构——冷泉港亚洲于2010年正式在中国苏州工业园区挂牌，同时，冷泉港亚洲的首次会议“沃森癌症研讨会”在此举行。诺贝尔得主詹姆斯·沃森（1962年生理学医学奖），琳达·巴克（2004年生理学医学奖），以及托马斯·施泰茨（2009年化学奖）先后亲临会场，并就各自的研究领域及发展历程做主题报告。冷泉港亚洲的主旨是以冷泉港实验室会议的形式及风格为原型，在亚洲建立由一系列科学会议构成的年度项目。该项目包括大型学术会议、小型培训研讨会以及特邀Banbury会议等多种形式。会议将讨论生物医学研究中的各类话题，如分子生物学、分子遗传学、神经科学、癌症研究、细胞和发育生物学，以及植物生物学等。冷泉港亚洲沿袭美国冷泉港实验室的传统，为来自亚洲乃至全球各地的科学家，研究人员及学生们，提供近距离分享最新科研进展的独特平台。
是Win 2000的一个崩溃分析工具，它会在应用程序崩溃的时候自动弹出，并且在默认情况下，它会将与出错有关的内存存为DUMP文件以供程序员分析
1953年Watson和Crick阐明DNA分子双螺旋结构，1964年Nirenberg和Khorana破译“遗传密码”1953年4月25日，JamesWatson以及FrancisCrick在Nature发文表示他们找到了一种可能的DNA结构。在这篇只有一页多的paper之中，Watson和Crick给出了改变整个生物界的一个图片：DNA双螺旋结构。从那时起，开启了生物学的新纪元，找到“遗传物质可能的复制机制”，并且促进了五十年后人类全基因组的序列的完成。其实直到那个时候，生物学家也没有完全信服DNA是遗传物质这一说法，很多科学家仍然认为蛋白质作为遗传物质更有说服力，但是也有一些科学家揭示了DNA是遗传物质。比如，1944年，加拿大-美国医学研究人员OswaldAvery和他的同事通过实验表明将有毒细菌的DNA转入无毒细菌菌株之后，使得后者产生了毒性。在1952年，生物学家AlfredHershey以及MarthaChase发现噬菌体病毒通过注射病毒DNA感染细菌。Watson，一个23岁的美国遗传学家在1951年的秋天到达了英国剑桥的卡文迪许实验室。他确信基因的本质是生物学的关键问题，而基因的关键是DNA。卡文迪许实验室是一个物理学实验室，同时也是一个医学实验室，由化学家MaxPerutz领导研究生物系统的分子结构。Perutz实验室当时在使用X-ray晶体学技术研究血红蛋白和肌红蛋白的结构。在他的研究组中有一个35岁的放弃了物理学重新在生物学领域接受“再教育”的研究生FrancisCrick，一个比起自己做实验，更乐于从别人的研究结果中得出理论结论的学生。由此，Watson找了他在DNA研究方面的真正的同盟。
Dr Watson中文华生医生．是程序自动保存系统．选择“开始”*“运行”，输入“Regedit”命令，单击回车键后，弹出注册表编辑界面；依次单击该界面中的“HKEY_local_machine”、“software”、“Microsof”、“WindowsNT”、“CurrentVersion”、“AeDebug"子键；在对应“AeDebug”子键的右边窗口中，双击“Auto”值，打开界面，将该界面的“数值数据”设为“0”。接着进入到系统的“DrWatson文件夹”中(该文件夹位于“Documents and Settings/All Users/Shared Documents中)，将其中的、删除掉就可以了。．．．补充！可以删除
IBM的问答高手，沃森计算机系统，在2011年的《危险边缘》（Jeopardy）上击败了前获奖者是出了名的——现在它正在深入研究航空航天研究和数据，以帮助美国宇航局回答有关航天科学前沿的问题，并在飞行过程中做出关键决定。
是在第一台IBM计算机出现在美国宇航局兰利大厅60多年后兰利研究中心的新工作将利用IBM技术帮助研究人员整理航空航天研究产生的大量数据。
“有太多的数据是由非结构化文本组成的，通常只有人类才能理解，但挑战在于，它的内容太多，任何人都无法阅读，”正在研究沃森的IBM高级工程师克里斯·科德拉（Chris Codella）告诉《太空》杂志这里的想法是要有一个Watson系统，它可以成为航天领域工作人员的研究开发顾问。”[忘记危险：让IBM的Watson出类拔萃的5种能力]
Watson使用IBM所称的认知计算——本质上，它在检查输入到它的大量数据之后绘制连接，并且能够在数据包含的字段中返回高度相关的答案。该系统已经被用于分析医学和科学研究文献中的联系，做出潜在的诊断，发明配方，并通过社交媒体帖子分析人们的个性特征。（当然，还有玩危险游戏！-在该系统从 *** 中抽取帮助建立其知识库之后。）
Watson能够回答用自然语言提出的问题，或者像一个人问另一个人一样，而不是通过搜索词来回答问题，它不像搜索引擎，在搜索引擎中，更多的信息可以混淆结果，当用户提供更多的细节时，Watson会返回更好的答案，科德拉说。在兰利，当用户提问时，系统会返回数据库中最相关的段落。虽然人类研究人员不希望把所有的太空研究都内化，但沃森并没有这种局限性。
“这是这里的最初重点：有一个系统可以读取所有的内容，理解所有的内容，”科德拉说沃森可以读取的文件数量原则上是无限的。
兰利在20世纪60年代初主持了一个大型IBM主机，在美国宇航局首次进入人类太空飞行时，该主机被用来计算复杂的飞行轨迹。即将上映的新片《隐藏的人物》讲述了兰利的女人们学习如何编程这台伟大的机器；数学家凯瑟琳·约翰逊在约翰·格伦发射升空前也曾检查过它的数字。（IBM在网上有一个关于电影和历史的页面。）
当时，计算机让研究人员进行许多复杂的、不断变化的计算，这些计算是开发火箭和绘制其路径所需要的。现在，当电子计算机有了很好的覆盖范围时，沃森也让他们去整理研究库。
沃森的研究人员也正在与美国宇航局合作开发一个程序，为“飞行中”的飞行员提供重要信息-在飞行中，当他们需要快速做出决定而没有时间收集他们可能需要的所有信息。
“我们建造的第一个演示系统是为了向飞行中的飞行员展示相关信息，”科德拉说。美国航天局“试图重现几年前在其中一家航空公司发生的一次事故，看看沃森在得到背景信息的情况下，如果飞行员当时知道了，是否能够提供有影响的地面信息。”
是真实的
系统最佳化原来是系统科学（系统论）的术语，现在也用作（而且常用作）计算机方面的术语。它尽可能减少计算机执行少的进程，更改工作模式，删除不必要的中断让机器运行更有效，最佳化档案位置使数据读写更快，空出更多的系统资源供用户支配，以及减少不必要的系统载入项及自启动项。当然最佳化到一定程度可能略微影响系统稳定性，但基本对硬体无害。
期刊不要提供代码。根据查询相关信息资料显示，期刊不会要也不会提供，这是文章的核心部分。
ISTIC是中国科学技术信息研究所（Institute of Scientific and Technical Information of China）的缩写。
CR是美国化学文摘。
CSTPCD每年对收录期刊（即“中国科技论文统计源期刊”）的范围进行调整，有效期三年，三年后中国科技信息研究所将对其进行重新评定，遵守“优入劣汰”原则，因此“统计源期刊”的学术影响力越来越被各学术单位和科研机所接受，用它作为科研论文的学术水平的评价指标之一。
医学期刊是以医学和与医学相关学科为内容的情报载体，按卷与期和(或)年与期的顺序编号，意欲长期印行下去的连续出版物。国内公开发行的医学期刊是由国家新闻出版广电总局批准，由国家直属机构、一级协会、地方性医学组织，医学院校、医院科研单位等承办的主要以刊载医学学术论文为主的连续出版物。
【简介】
医学期刊汇集着医学工作者的医药经验和工作成果，反映了医药学的进展及水平，是医药学研究的重要的情报来源。广大医务工作者可借以掌握该学科的现状和动态，利用他人的研究成果开展新的研究。它在传播和交流学术思想，沟通情报信息方面，起着纽带和桥梁作用。据不完全统计，全世界出版的科技期刊约12万种,年发行近30亿册,其中25%为生物、医学期刊约3万种，发行量在7亿册左右。与图书相比期刊的特点为出版周期短、专业性强、选题机动灵活、作者众多，具检索性能。
【医学期刊分类】
按目录分类，可以分为医学中文核心期刊，医学科技核心期刊和普通期刊(国家级和省级期刊)其中医学中文核心期刊250本，停刊一本;医学科技核心期刊996本(有和中文核心期刊重复的期刊)普通期刊未做统计;
ISTIC是中国科学技术信息研究所（Institute of Scientific and Technical Information of China）的缩写。该机构受国家科技部委托，从1987年开始对我国科技人员在国内外表论文数量和被引用情况进行统计分析，利用统计数据建立中国科技论文与引文数据库（CSTPCD）对期刊学术质量进行考核。CSTPCD每年对收录期刊（即“中国科技论文统计源期刊”）的范围进行调整，有效期三年，三年后中国科技信息研究所将对其进行重新评定，遵守“优入劣汰”原则，因此“统计源期刊”的学术影响力越来越被各学术单位和科研机所接受，用它作为科研论文的学术水平的评价指标之一。ISTIC收录期刊，即中国科技核心期刊。CR(美国化学文摘)
医学统计论文
医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。
摘要： 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
关 键词 ：医学统计；方法；运用；原理；选择
一、统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=，当研究数据计算的P值小于时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。
参考文献：
[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.
[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.
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医学护理论文文献网站有万方医学网、中华医学会、中国生物医学文献服务系统、NSTL国家科技图书文献中心、中国知网。
1、万方医学网
万方医学网是万方数据股份有限公司秉承开放联合、专业精深的理念，联合国内医学权威机构、医学期刊编辑部、权威医学专家推出的，面向广大医院、医学院校、科研机构、药械企业及医疗卫生从业人员的医学信息整合服务、医学知识链接全开放平台。
2、中华医学会
中华医学会(Chinese Medical Association)成立于1915年。现有83个专科分会，出版中华系列杂志417种，并办有学会机关报《中华医学信息导报》。中华医学会的主要业务包括：开展医学学术交流；编辑出版123种医学、科普等各类期刊及100余种音像出版物。
3、中国生物医学文献服务系统
中国生物医学文献数据库（China Biology Medicine disc, CBMdisc) 是由中国医学科学院医学信息研究所于1994年研制开发的综合性中文医学文献数据库，它收录1978年以来1600余种中国生物医学期刊，以及汇编、会议论文的文献记录。
4、NSTL国家科技图书文献中心
NSTL作为国家战略科技资源保存和服务基地，一直致力于为科研人员提供学术文献保障服务。目前，该平台收录的期刊数量达8100多种，收录的期刊文献超过568万篇，覆盖学科范围较广。
5、中国知网
中国知网国内知识总库，涉及学科广泛，提供外文类、工业类、农业类、医药卫生类、经济类和教育类多种数据库。其中综合性数据库为中国期刊全文数据库、中国博士学位论文数据库、中国优秀硕士学位论文全文数据库。
1、ClinicalKey for Nursing由Elsevier公司出品，由权威的护理医师、教育者及研究者组成的顾问委员会联合开发，内容主要包括循证护理医学内容、31本全文原版参考书、27种全文专业护理学期刊、最新的药物信息、近200份护理相关的诊疗指南、超过8000份患者教育、护理发展动态等，是集教学，科研与临床为一体的综合型数据库。
服务人群：护士教育者、科研人员、护理管理人员、临床护士等。
2、CINAHL Complete是全球全文收录护理与综合保健期刊的最全面资源，为护理以及相关医疗研究人员提供不可或缺的关键内容。CINAHL Complete还额外收录美国护理协会 (American Nurses’ Association)以及美国国家护理联盟(National League for Nursing)所出版的高质量资源。 主题涵盖超过50种护理相关的主题，如一般健康医学，营养学及语言障碍病理学等。特色资源还包含护理继续教育模块，护理研究问卷与量表，护理实务准则等，提供疾病与病症的简易快速课程。
3、文献党下载器（）：一个强大的文献资源整合平台，几乎整合了所有中外文献数据库资源，覆盖全科，包括众多查找护理文献的数据库，如：ClinicalKey for Nursing、CINAHL Complete、Thieme、Elsevier（sciencedirect）、 PubMed……等等。只要有网有电脑就可以做到文献下载自由。
4、PubMed 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
5、Elsevier（sciencedirect）是荷兰一家全球著名的学术期刊出版商，每年出版大量的学术图书和期刊，大部分期刊被SCI、SSCI、EI收录，是世界上公认的高品位学术期刊。sciencedirect是爱思唯尔公司的全文数据库平台，是全球最大的科学、技术与医学全文电子资源数据库，提供2500余种学术期刊以及37000余种图书的全文内容。包括全球影响力极高的CELL《细胞杂志》、THE LANCET《柳叶刀杂志》等。
6、Wiley 作为全球最大、最全面的经同行评审的科学、技术、医学和学术研究的在线多学科资源平台之一。Wiley及旗下的子品牌出版了超过500位诺贝尔奖得主的作品。Wiley Online Library为全学科期刊全文数据库，出版物涵盖学科范围广泛——包括化学、物理学、工程学、农学、兽医学、食品科学、医学、护理学、口腔医学、生命科学、心理学、商业、经济学、社会科学、艺术、人类学等多个学科。
7、Thieme化学与药学电子期刊（Medical and Chemistry Journals）包含231种医学、化学期刊，大部分期刊为英文期刊，另有少量德文、葡萄牙文期刊，均提供在线阅读、下载功能。Thieme化学与药学电子期刊在学科领域内负有盛名，其中《Endoscopy》是内窥镜领域影响因子最高的期刊之一。
学科：化学，化学工程与技术，生物医学工程，基础医学，临床医学，口腔医学，公共卫生与预防医学，药学，特种医学，医学技术，护理学。
8、Web of Science是获取全球学术信息的重要数据库，收录各学科领域中权威、有影响力的期刊，其中以SCIE、SSCI、A&HCI等引文索引数据库，JCR期刊引证报告和ESI基本科学指标享誉全球科技和教育界。 Web of Science收录了论文中所引用的参考文献，通过独特的引文索引，用户可以用一篇文章、一个专利号、一篇会议文献、一本期刊或者一本书作为检索词，检索它们的被引用情况，轻松回溯某一研究文献的起源与历史，或者追踪其最新进展；可以越查越广、越查越新、越查越深。
9、中华医学会期刊数据库：整合了中华医学会的优质期刊资源，内容包括国内最优质权威的的临床指南和病例文献，通过严格的同行评审，并不断更新。学科领域涉及所有临床专业，以及护理、预防医学、中医药和医学人文等。
10、万方医学网是万方数据竭力打造的专业医学信息门户。拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文、4100多种国外医学期刊文摘。该网是医生获得中华医学会123种顶级医学学术期刊、中国医师协会等的众多高品质期刊电子版全文的唯一途径，也是国内唯一中外文一体化文献服务网站。
11、知网：是全球最大的中文数据库。提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源，并提供在线阅读和下载服务。涵盖领域包括：基础科学、文史哲、工程科技、社会科学、农业、经济与管理科学、医药卫生、信息科技等。