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基于大数据情境的组织宽裕与期望对组织绩效作用机理研究

在大数据时代, 企业能够在海量信息中快速提取有效信息, 从而做出科学理性的决策, 这与传统研究中基于 “有限理性” 假设的组织行为相悖, 亟待对此展开深入研究。 本文旨在探索大数据 情境下, 组织宽裕和期望对组织绩效的作用, 并进一步探究环境波动和制度支持对上述关系的调节作用。 实证结果表明: 在大数据情境下, 组织宽裕和组织期望与组织绩效之间呈正相关; 环境波动正向调节组织 宽裕与组织绩效的关系, 负向调节组织期望与组织绩效的关系; 制度支持负向调节组织宽裕与组织绩效的 关系。

  • 2021-06-18
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大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架

[目的/ 意义]大数据时代将人类社会带入了数据利用的黄金时代,与此相伴的个人隐私安全问题,成为数据 价值开发及政府数据开放的瓶颈。 文章旨在解决大数据时代的个人数据隐私安全问题,充分保障公民隐私权。 [方 法/ 过程]在已有研究基础上,梳理大数据发展对个人隐私的挑战并分析产生影响的原因;按个人信息敏感程度与数 据生命周期两个维度,构建大数据时代个人数据隐私安全保护的分析框架;从技术、政府、信息业者、公民四个方面, 分析各环节应当采取的针对性保护措施。 [结果/ 结论]不同类型的个人数据的信息敏感度及信息价值不同,在数据 生命周期的各个阶段,需要采取差异化的保护策略。

  • 2021-06-18
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AI换脸技术的法律风险评估_——从APP_ZAO_谈起

AI 换脸技术作为一种对人物面部图像进行替换的技术工具,因其深度拟真、低制作门槛的特点,在互联网时代呈现出了强大的传播力和影响力。在服务影视制作、满足公众社交、娱乐等需求的同时,AI 换脸技术的应用也给现代社会带来诸多潜在危险和不安全性。不当利用这一技术可能会给个人信息保护带来难题、增加侵权问题、诱发刑事犯罪,对此我们应当以客观中立的态度看待 AI 技术的应用,理性地分析并防范由此带来的法律风险,这样才能更好地享受技术进步的成果与福利。

  • 2021-06-18
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AI背景下高校美育教学面临的挑战与对策研究

AI战略之下,美育教学面临哪些挑战?又可抓住哪些机遇?可以采取哪些积极的应对办法?从机制、现状分析着手,通过大量真实的问卷调研与访谈,剖析了国内外AI教育现状,阐述了高校美育教学面临的挑战,提出了美育教学改革的建议及应对策略。

  • 2021-06-18
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5G AI技术在融媒体生产中的应用实践

本文通过分析5G和Al的技术特点,在广东广播电视台全媒体新闻生产平台的基础上,提出融合5G和AI技7I弋优势,进行融媒体生产方面的应用尝试与实践,搭建基于5G+Al技术的智能管理平台,开展5G+AI媒体生产域与传播域实践,探讨新技水提升新闻融合生产能力。

  • 2021-06-18
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基于BIM技术的混凝土桥梁耐久性分析软件开发

研究目的:为实现混凝土桥梁耐久性分析的信息化,通过Revjt二次丌发功能建立运营状态下混凝土桥梁结构的耐久性数据库,丌发基于BIM技术的混凝土碳化和钢筋锈蚀计算模块,设计用户界面及命令按钮,编制可考虑施工概率误差的耐久性分析软件。通过混凝土碳化和钢筋锈蚀的试验数据,验证基于BTM技术的混凝土桥梁耐久性寿命分析软件的可靠性,结合13跨56 m铁路混凝土箱梁实际工程,丌展耐久性分析及可视化应用。 研究结论:(1)在Revit二次开发功能基础上结合结构耐久性理论,可实现基于BIM的混凝土桥梁耐久性分析软件开发;(2)与试验结果对比分析表明,软件的耐久性分析与可视化结果与试验值吻合良好,具有较好的可靠性;(3)铁路混凝土箱梁桥的应用表明,软件对桥梁的碳化、钢筋锈蚀等指标的耐久性分析功能完善,基于软件可开展桥梁的服役寿命预测;(4)本研究成果可推广应1I_}j于混凝土桥梁的耐久性研究和软件开发领域。

  • 2021-06-18
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生态新区智慧化顶层设计及智慧应用场景规划的实施研究

以江苏省某生态新区为例进行智慧新区顶层设计,以 5G 新一代无线通信技术,物联网技术为基础构建新区统一网络, 通过以数字孪生技术为基础构建新区管理大脑,管理大脑通过对人/ 车/ 事/ 地/ 时间等多维度的精准分析赋能智慧全域安全、 智慧交通管理、智慧生态监控、智慧旅游服务等智慧应用场景,实现生态新区的科学化、精细化、智慧化管理.

  • 2021-06-18
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智能家居信息安全风险与防御

随着网络信息技术的飞速发展,依托于物联网的智能家居也迎来了高速发展阶段。 智能家居带给人们便捷、高效、智能的生 活环境,同时也带来了不少的安全隐患。 从智能家居的系统架构可知,智能家居产品的安全一般可从终端安全、云端安全、客户端安 全和通信安全四个方面进行评价。 通过设计安全的鉴权和访问控制机制、对固件和应用程序(APP)中的代码进行加固和混淆、本地 和云端数据的加密存储、加密的通信协议等措施,有效地降低智能家居产品的安全风险,从而保护广大消费者的人身财产安全。 该研 究对智能家居的安全风险和防御方法进行了全面的探索,为将来建设以人工智能为基础的软硬一体化生态体系起到了抛砖引玉的作 用,为实现更舒适、更安全的智慧生活打下坚实的基础。

  • 2021-06-18
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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