概要
我们在日常工作、生活中会遇到很多的数据、很多的信息。如何来整合这些数据，使其能够在最短时间内被人类进行理解和掌握是一个值得研讨的话题。依靠人工智能手段或许是一个手段，但是如果没有基础的理论和实践进行指导，那么人工智能也只是空中楼阁。此处便试图通过实践来对信息整合的方法进行一些探索。
我们在信息整合中面临的问题主要如下：1、如何快速、全面、便捷地进行信息积累；2、如何根据我们的意图整合信息；3、如何进行信息的时限控制及提醒。总结下来，信息整理的技术就是要快速全面积累，并且能够多维度索引，灵活聚合，并能进行时限窗口控制。
信息积累
信息是多元、多源的，如何将这些信息进行积累。富文本编辑器和链接是一个利器。为了能够快速全面的积累信息，我们需要将声音、文本、图像进行快速获取及转化。这方面人工智能方面有一定的积累，可以借助。
信息整合
信息是多维的，针对不同的目的甚至有一些潜在的属性。我们如何能发掘出这种潜力？针对目的已经明确的属性，我们可以通过贴标签的方式，给对应的信息集合贴上数个标签，在需要的时候根据标签进行索引。针对潜在的属性，我们如果无法分析数据则不可能提供这种标签，机器学习的方法也无法针对每个人的模糊目的进行匹配，匹配出的结果也可能过多或者缺漏，会导致聚合意义降低，失去使用价值。
时限控制
信息是有时效的，每类信息甚至每条信息都具备着一定的时间窗口。如何设置和使用这些时间窗口？首先，每个人对于每条信息的时间窗口应该有一个模糊的明确时间窗口，其次能进行时间窗口的设置。如何使用这些窗口？我觉得应该对一段时间内依然有效的信息进行可视化的展示，并能够提供信息的概要，这样在图表展示的同时也能明确这些事情到底是哪些。另外，进行中的事件是有进度的，要在时间窗口中加载这些进度情况，进度应该以时间为度量标准，否则放在时间窗口也无参考意义。如果对于可能导致延期的风险点，应该进行标注。
