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前沿技术创新与新兴产业演进规律探析——以人工智能为例

本文通过追溯人工智能从萌芽、 发展到实现产业化应用的历史, 揭示了技术创新与新兴产业演进的一般性规 律。 前沿技术的创新路径存在高度的不确定性, 在技术发展初期出现潮涌现象并呈现多条技术路线竞争的格局, 其发 展需要多学科技术的支持, 受到多领域科技发展的启发。 新技术的产业化往往要经历曲折、 漫长的过程, 需要来自互 补产品与互补技术协同演进的支撑, 其在国民经济中发挥作用也需要互补技术的进步与互补产品的发展。 笔者通过分 析提出, 政府可以在技术推动和需求拉动两方面对新技术的产业化及其广泛应用发挥重要作用; 人工智能技术既有其 优势, 也存在其不足和滥用风险; 未来的创新与生产更可能是人工智能与人类的高度协作。 本文从研发支持、 发展环 境建设、 传统产业数字化改造、 市场支持、 创新创业、 科技伦理治理等方面提出加快人工智能产业化的对策建议。

  • 2021-06-22
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人工智能背景下的智慧法院建设研究

本文以推动智慧法院建设实践、助推公平正义高效实现为目标,试图引导人 们正视司法人工智能的作用,探索建设智慧法院、深化司法体制改革的路径。除 了绪论和结论,文章可分为四部分。第一部分从司法体制改革的要求和人工智能 的蓬勃发展入手,说明了智慧法院建设的背景及其在服务人民群众、服务司法管 理、服务审判执行、服务廉洁司法方面的独特价值。第二部分立足于我国全国层 面和各地的智慧法院建设现状,指出技术外包、算法、人才储备和认知观念等因 素对司法平等、司法公信和法官独立审判的影响。第三部分从国外借鉴方面,对 域外典型国家人工智能的司法应用情况进行介绍,以期形成对我国有益的启示。 第四部分着眼于智慧法院的未来发展,提出要提升对人工智能背景下智慧法院建 设的认识,推进人工智能技术创新与司法决策、审判执行和诉讼服务等法院业务 的融合,强化智慧法院建设的法治、人才和信息安全保障。

  • 2021-06-22
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人工智能的就业反极化效应研究

:基于 2008 - 2017 年中国上市公司数据 ,提取上市公司的人工智能相关数据 ,实证分析了人工智能的发展和 应用对于就业结构的影响 ,研究发现 :人工智能技术能够替代复杂劳动 ,对就业的影响表现出与传统信息技术不同的特 征 ,呈现出就业反极化效应 ,显著提升了中技能劳动者就业比重 ,降低了高技能和低技能劳动者就业比重 ,并且在信息 产业中表现尤为突出 。

  • 2021-06-22
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公安院校开设大数据本科专业问题探讨——以广西警察学院为例

简要分析数据科学与大数据技术专业在公安院校的专业布局和学科定位,从国家规划需要、公安实战工 作需要、广西经济发展需要和当前的大数据人才需求,论述设置数据科学与大数据技术本科专业的必要性。从师 资条件、前期科研成果、实验室软硬件建设和图书馆现状等条件,论证设置数据科学与大数据技术本科专业的可 行性,并探讨如何结合公安院校学科专业发展规划,办好数据科学与大数据技术本科专业。

  • 2021-06-22
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基于Apache Spark的配电网大数据预处理技术研究

随着配电网采集的数据规模日益增大,如何高效地预处理配电网数据成为目前配电网数据分析面临的 重要问题之一。考虑到配电网大数据的复杂性,提出了基于Apache spark的大规模数据并行预处理的方法。 首先,为了更有效地处理配电网大数据,以spark为计算引擎搭建了大数据并行计算平台;接着,分析了目 前配电网大数据面I临的一些普遍性问题,提出了针对这些问题的数据治理方案;然后,结合spark计算引 擎,介绍了配电网大数据预处理的具体流程;最后通过实验验证了数据预处理对配电网数据预测的精确度提 升,以及分布式计算平台在数据预处理方面的速度优势。

  • 2021-06-22
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人工智能时代面向运维数据的异常检测技术研究与分析

随着信息化时代的到来以及人工智能技术在各个领域的落地及实践,IT运 维也迎来一个智能化运维的新时代。为了确保大型软硬件系统安全、可靠地运行,需要 有专业的运维人员进行系统的部署、运行和维护。运维数据是一系列与大型软硬件系统 运行状态相关的参数。运维数据异常检测技术旨在检测大型系统的健康状态,并把运维 人员从纷繁复杂的告警和噪声中解放出来。但是,标记数据的稀缺以及企业对准确率的 高要求等问题给运维数据异常检测技术的实际应用带来了严峻挑战。文章对运维数据异 常进行了描述,并详细介绍了运维数据异常检测的研究现状;在此基础上提出了一种初 步的解决方案并给出了实验结果。文章阐述了运维数据异常检测的潜在问题和可能的发 展方向,力求为运维数据异常检测技术的发展提供可行的研究思路。

  • 2021-06-22
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数据流计算模型及其在大数据处理中的应用

如今无界、乱序的大规模数据集越来越普遍,并且消费者对这些数据集的处理需求日益复杂,如时间语义、窗 口以及处理时延等。针对在无界、乱序的大规模数据集上演进的数据处理需求,探讨了大数据处理中的数据 流计算模型。一方面,从执行引擎层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流图;另一方面, 从统一编程层面分析了大数据处理中的数据流计算模型所体现的数据流编程模型。在此基础上,进一步结合 Spark批处理引擎和Flink流计算引擎等多个执行引擎,对比分析了数据流图和数据流编程模型在2类执行引擎 中的具体实现。

  • 2021-06-22
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大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略

大数据时代下金融业的发展方向、趋势及其应对策略

  • 2021-06-22
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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