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人工智能技术应用对制造企业员工岗位技能影响研究_——基于广西柳州大型制造企业实证分析

在人工智能科技产业的发展上,北京市、杭州市和深圳市走在了全国乃至世界 的前列。区域经济转型升级过程中创造的智能化需求牵引、平台主导的创新生态系统及其开 放性、金融资本的积极参与和地方政府政策的积极响应,是三地人工智能科技产业发展的主 要动力和机制。受产业基础和科技创新资源条件的影响,三地在平台类型、创新要素集聚方 式和政策导向上存在着明显的差异,使人工智能科技产业发展表现出明显的区域性特征。在 人工智能与产业加速融合发展的过程中,完善消费互联网平台和培育以硬科技为代表的产业 互联网新型平台、突破关键技术制约、实现新的创新循环,是进一步推动人工智能科技产业 发展的根本途径

  • 2021-06-22
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专利互引视角下的企业技术溢出研究_——以百度等人工智能企业为例

人工智能发展十分迅速 ,企业在芯片 、无人驾驶 、金融 、通信领域等投入人工智能的技术研发 ,基于专利互引视角 分析创新生态系统内人工智能企业技术外溢和竞合态势 。 构建了直接引用系数 、技术感应度 、技术影响力系数等技术 溢出指标 ,以百度等 10 家企业 2010 - 2018 年的人工智能专利数据为样本进行技术溢出研究 ,分析了百度公司的直接 引用系数 ,各企业间的技术影响力系数和技术感应度系数 ,分析了企业技术溢出效应企业和竞合态势 。 研究表明 ,百 度 、华为集中了大量的人工智能专利 ,在人工智能产业中技术感应力较高 ,对其技术需求较大 ,技术溢出效应十分明显 , 腾讯 、中兴技术影响力较大 ,对人工智能产业发展具有重要的带动作用 。 据此 ,提出人工智能企业协同发展建议 。

  • 2021-06-22
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基于大数据融合的多源多层教师专业发展分析模型构建_——以广东省教师教育大数据智慧系统为例

不论是在国家层面的政策指引,还是教师专业发展工作的实际需要,都迫切要求开展利用大数据技术促进 教师专业发展的研究,为教师专业发展提供精准、个性化的培训服务决策。 经过对现有文献的研究分析可知,利用大数 据技术构建教师专业发展分析模型的研究较少。 研究采用大数据视角的需求评估研究方法,以大数据分析通用模型为 雏形,在探析 3 层分析需求基础上,构建包含分析数据源接入、分析数据采集和融合治理中心、分析支持模块、教师专业 发展分析模块、分析呈现模块的多源多层教师专业发展分析模型。 以此为模型建设教师教育大数据分析平台,并探析该 模型的分析呈现效果,表明研究方法可行、模型框架合理、呈现效果良好,能在一定程度上满足不同层次、不同维度的分 析需要,为教师专业发展研究人员提供借鉴

  • 2021-06-22
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2020物联网行业竞争投资现状

物联网行业是指从事物联网相关性质的生产、服务的单位或个体的组织结构体系的总称,深刻认知物联网行业定义,对预测并引导物联网行业前景,指导行业投资方向至关重要。

  • 2021-06-21
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基于大数据的金融风险预警系统

随着时代的发展,中国互联网已经得到了创新和发展,互联网金融也有了广阔的发展空间。互联网金融的发 展过程中将出现各种风险因素。因此,有必要建立有效的风险预警系统。首先论述了国内外主要的区域金融风险预 警系统,并以此模型为基础构建了金融风险预警系统。其次通过建立大量的相关支持数据,在建立风险指标和用户 参与度等各种数据库的基础上,利用机器学习算法设计了预警预测系统。最后,将系统收集的数据库用于效果分析 和相关性测试,并得出定量结论。

  • 2021-06-21
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面向大数据的政府舆情监测分析可视化模型与方案设计

从大数据可视化分析的视角,审视了政府舆情监测分析工作,以 解决新形势下舆情服务质量及效率提升的问题;通过对舆情监测分析主 体、环境、手段、呈现形式的现状进行探讨,设计了政府舆情监测分析可视 化模型与可视化方案;指出政府舆情监测分析可视化概念体系包含机理 层、模型层、应用层、支撑层4个层次;以监测信息为信息分类对象,选取 单指标推动力结构模型为可视化数据结构表达模型;将舆情分析指标设 定为舆情总量、舆情推动力、舆情增速及百分比;通过数学公式将舆情总 量及推动力指标按照维度分解到从节点的推动力、增速与百分比上;将舆 情总量与分解后的一级维度和二级维度进行叠加制定建模方案;选择静 态数据以多视图关联交互为可视化方案的呈现形式。

  • 2021-06-21
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医疗大数据平台建设机遇、挑战及其发展

分析医疗大数据平台建设面临的机遇和挑战,以肿瘤大数据平台为例阐述医疗大数据平台发展建 设情况,包括建设规划、关键技术领域研究、建设实践等,为医疗卫生行业数字化、智能化转型提供支撑。

  • 2021-06-21
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大数据时代的大学英语写作教学改革

大数据时代的大学英语写作教学改革,将数据与教学练习起来

  • 2021-06-21
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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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