核磁数据查重算重复方法如下：

1、相互比对：将待测样品与已有的样品进行对比，通过比对特征峰位置、峰形、大小等信息来确定是否出现相同数据。这种方法可以使用专业的核磁软件，如Mnova、ChenomxNMRSuite等。

2、数据库查询：在公共数据库中搜索已有数据集，利用相似度算法找到相同的核磁数据。较为常用的数据库有BioMagResBank、HMDB等。

3、知识图谱检索：通过建立化学知识图谱，按照分子结构或质谱特征，自动匹配已知的相关结构信息，并比对待测数据。常用的知识图谱数据库包括ChemSpider、PubChem等

4、人工判定：对核磁数据进行手动比对，通过类似于关键点的方式找到已有数据中的相同区域进行比对。

国家珍贵古籍名录有《大司徒噶玛丹贝尼吉编年传》（藏文）、《劝诫亲友书注释》（藏文）、《御制表忠录》（满文）等。

《大司徒噶玛丹贝尼吉编年传》由八邦寺噶玛才旺更却阿顿丹培整理完成于1774年6月14日，传记二十岁前部分由大司徒亲自撰写，1724—1734年间事实，根据司徒本人日记与采访事关人员进行编写。1734至1774年，又抄自大司徒的日记。为了文字结构一致，全传忠实原记录，可信度很高。

《劝诫亲友书》由大乘佛教中观学派之创始人龙树著，已有藏、汉译本。龙树一生中撰写了数目惊人的阐释三藏四续密意之论典，包括以理证之道宣说趋入佛法圆满精华大乘道之圆满菩提道次第等。

《御制表忠录》，满文本，清世祖（福临）辑，顺治十三年（1656）内府刻。该书所辑为明嘉靖年间杨继盛《请罢马市疏》、《请诛贼臣疏》两篇著名奏疏的全文，劝勉官员学做忠谏之臣。

国家珍贵古籍名录

国家珍贵古籍名录是中国为建立完备的珍贵古籍档案，确保珍贵古籍的安全，推动古籍保护工作，提高公民的古籍保护意识，促进国际文化交流和合作。而由文化部拟定，经批准后公布的一份名录，主要收录范围是1912年以前书写或印刷的，以中国古典装帧形式存在，具有重要历史、思想和文化价值的珍贵古籍，以及少数民族文字古籍。

迄今中国共有11375部国家珍贵古籍，分别于2008年3月1日、2009年6月9日、2010年6月11日和2013年3月8日公布。2023年2月8日，《国家珍贵古籍名录》知识库在国家图书馆正式发布上线。综合应用了数字人文的多项技术，将珍贵古籍名录书目数据重构为知识库，以多维度知识图谱等多种可视化形式展示，以数字手段实现辨章学术、考镜源流的功能。

一、舆情搜索

1人工搜索

（1）搜索引擎搜索：以百度搜索引擎为例，通过输入舆情关键词，然后进行自动检索，在此就不做过多介绍。但是对于一些搜索指令一定要掌握，如需搜索“爱奇艺舆情”，注意，一定要包含双引号，通过检索结果你会发现所有搜索结果都完整包含了“爱奇艺舆情”这个关键词。

（2）新闻门户网站站内搜索：原理和方法其实和搜索引擎相似，缺点就在于舆情搜索的范围比较窄，仅能获取到相应平台下发布的舆情信息。

（3）社交媒体搜索：比较常见的社交媒体搜索工具就是微信搜一搜以及微博搜索，同样也是通过关键词来进行搜索。以微博为例，电脑用户可以直接进入微博搜索主页，也可以通过微博顶部的搜索框进入。安装了微博手机客户端的朋友则可以通过点击发现->顶部搜索框进入移动搜索。

2技术搜索

即借助像识达科技这样的专业舆情监控平台，通过关键词和定向网站搜索法来满足用户搜索舆情的需求。和人工搜索的区别在于无需手动检索，时效性更强，与此同时搜索范围可覆盖全网。

二、舆情查看

1搜索工具查看：即根据搜索引擎、新闻门户网站、社交媒体的检索结果，然后根据平台的时间、栏目类别、内容类型进行查看。

2舆情监控平台查看：即根据专业舆情监控平台的监测结果，自定义选择时间段、平台、正负面、标题、关键词、事件等精准查看。

三、舆情处理

首先第一步是要洞悉和分析舆情，及时的发现网上与己相关的舆情信息，然后进行分析，以采取相应措施。其次是进行舆情跟踪，指的是要对舆情的热点主题、衍生话题等进行跟踪，以把握实时的舆情演变发展方向。第三，则是结合舆情统计分析结果及舆情传播情况，展开舆情引导和回应。最后就是对舆情工作进行总结，供后续舆情防范与处理提供经验教训。

以图像识别技术、光学字符识别（OCR）技术为基础，利用语义工程技术对文档文件进行解析，在此基础上开发智能化数据应用，把数据库内海量的信息梳理成知识图谱，从而实现智能语义检索。

随着神经网络深度学习技术的突破性发展，OCR技术也得到了突飞猛进的发展。对或PDF形式的电子文档进行OCR，还原其中的文本信息，就能实现基于关键词的全文检索技术，可以不经过繁琐的分类目录系统，直接通过文档文件原文，快速地定位和查询所需内容，实现数据的局部重组和复用。

现在市面上部分基于关键词的全文检索技术可以实现信息数字化，但它们实现不了信息资源的数据化，特别是当知识体系中的关键词不在档案原文中时，文档中即便有相关信息，也检索不到。计算机是靠“结构”来存储知识的，也只有结构化的数据库才支持处理复杂的业务逻辑。

随着人工智能自然语言理解（NLP）技术的不断发展，语义工程技术也得到了很大发展。语义工程技术能对文档文件进行解析，并将解析结果整合到人们设定的知识结构中，把数字化信息（各部分）按业务逻辑重组为一张张结构化的表格，支持各种计算、统计和分析。

与基于关键词的全文检索相比，智能语义检索系统可以不依赖关键词从文本中提取所需信息，只要相关的语义存在于文本中即可，用户输入的检索请求可以是标签、事件、事理图谱、字段等；与传统的关系数据库相比，语义工程不需要在事先将完整的知识结构都想好，它可以随时设计、补充和完善知识结构。并且，无论知识结构变动多大，都不需要像一些神经网络解决方案那样重新标注训练素材、重新训练模型，才能适应新的变化。智能语义检索系统只需要完成知识结构的简单配置就可投入使用。

您想问的是什么是知识图谱？该图谱特点如下：

1、数据及知识的存储结构为有向图结构。有向图结构允许知识图谱有效地存储数据和知识之间的关联关系。

2、具备高效的数据和知识检索能力。知识图谱可以通过图匹配算法，实现高效的数据和知识访问。

3、具备智能化的数据和知识推理能力。知识图谱可以自动化、智能化地从已有的知识中发现和推理多角度的隐含知识。

知识图谱是一种基于语义的知识表示方法，它可以将不同领域的知识进行结构化、标准化和统一化，形成一个大规模的、可查询的知识库。知识图谱的作用和价值主要体现在以下几个方面：

1 提供精准的信息检索：知识图谱可以将不同领域的知识进行结构化和标准化，使得用户可以通过语义化的方式进行查询，从而提高信息检索的精准度和效率。

2 支持智能问答和语义理解：知识图谱可以将不同领域的知识进行统一化和标准化，使得计算机可以更好地理解人类语言，从而支持智能问答和语义理解。

3 促进知识共享和协同创新：知识图谱可以将不同领域的知识进行整合和共享，避免知识孤岛的出现，促进知识的协同创新和共享。

4 支持智能推荐和个性化服务：知识图谱可以通过对用户的兴趣和行为进行分析，提供个性化的推荐服务，从而提高用户的满意度和忠诚度。

5 为企业决策提供支持：知识图谱可以将企业内部的知识进行整合和分析，为企业的决策提供支持和参考，从而提高企业的竞争力和创新能力。