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新基建背景下互联网驱动对我国区域流通业生产效率的影响

本文采用 DEA-Malmquist 指数测算我国区域流通业生产效率,探索互联网驱动对流通业生产效率的影响及区域差异,并基于新基建两大核心内涵—信息网络和技术创新,采用 Hansen 面板门槛模型,进一步探究互联网驱动对流通业生产效率的影响。研究发现:我国流通业生产效率呈现波动性上升的趋势,区域间呈现出东部、中部、西部地区依次递减规律;互联网驱动显著提升了我国区域流通业生产效率;信息网络和技术创新在互联网驱动流通业效率提升中具有双门槛效应;以技术创新为核心的新基建显著促进了互联网驱动流通业效率提升的程度,且随着技术创新不断跨越门槛值,互联网驱动的网络效应不断增强,两者间耦合形成的双轮驱动极大提升了流通业生产效率。上述结论为新基建背景下推动我国流通业高质量发展提供一定参考。

  • 2021-04-23
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IOTE 2021首次落户上海,助力企业掘金物联网黄金时代

物联网自诞生开始,就被视为未来科技产业的发展方向,而经过十数年的发酵,产业已经初具规模 在这个物联网产业发展的"黄金时期",更加需要IOTE国际物联网展聚拢物联网全产业资源,精准而又高效的进行资源对接。

  • 2021-04-23
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人工智能辅助低、高年资规培医师对CT肺结节检测效能的对比研究

目的:探讨不同年资规培医师在 CT 独立阅片及应用人工智能辅助阅片模式下对肺内结节的检测效能是否有差异,并分析低年资规培医师在应用人工智能辅助阅片后,能否达到高年资规培医师对肺结节的检测水平。 方法:收集 180 例患者的胸部 CT 图像,分别由 2 名低年资、2 名高年资规培医师进行独立阅片并标注肺结节,经过 2 周洗脱期后,再次对相同病例借助人工智能软件进行阅片并标注结节,记录结节的位置、大小、密度及标注时间。 将各组标记结果与金标准进行比较,记录真阳性、假阳性及假阴性结节数,计算结节检测敏感度及人均假阳性结节数。 采用 Kappa 检验分析低、高年资规培医师对肺结节检测的一致性,采用 Wilcoxon 秩检验(配对样本)比较低、高年资规培医师独立阅片及借助人工智能辅助阅片的诊断敏感度、人均假阳性结节数和阅片时间。

  • 2021-04-23
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人工智能技术应用专业与计算机视觉1+X证书融合路径研究

20 1 9 年,教育部在高职专业目录中,增补了“人工智能技术服务”专业(2020 年更名为“人工 智能技术应用”),赋予了高职院校规范化培养人工智能领域高端技术技能型人才的重任。计算机视觉 是人工智能技术的重要分支,也是各高职院校人工智能技术应用专业的重要方向之一。通过调研计算 机视觉领域行业发展现状和分析人才需求报告,给出计算机视觉作为人工智能技术应用专业优选方向 的建议。并结合计算机视觉应用开发职业技能等级证书的考核要点,提出人工智能技术应用专业与计 算机视觉 1+X 证书在人才培养定位、课程体系以及教学模式上的融合路径。

  • 2021-04-23
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AI技术在水尺计重领域应用研究

本文主要阐述了AI技术为船舶衡运用提供的技术可能,具体通过AI技术在船舶图表应用、在压载水测量领域应用、在吃水观测领域应用、在船用物料测定领域应用,以及水尺计重结果数据处理领域应用,描绘了未来水尺计重AI时代。

  • 2021-04-23
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人工智能教育学_基于学科建构的视角

:要而言之,“人工智能教育学”是人工智能与教育日益融合态势在教育学范畴内的具体呈现,是人工智能时代“大教育学”的有机组成部分和新兴分支学科。 尽管“人工智能教育学”属于新兴交叉学科的范畴,但其母体学科仍是教育学,它仍归属于教育学门类。从学科定位上来看,“人工智能教育学”是教育学一级学科之下的二级学科,“人工智能教育学”学科建设、人才培养、科学研究和组织架构都应基于二级学科而进行。“人工智能教育学”的研究对象是“人工智能与教育融合”现象及其规律。“人工智能教育学”属于社会科学的范畴,社会科学定性分析与定量分析相结合的研究范式同样适用于它。在“人工智能教育学”学科建构中,教育大数据在方法论意义上充当着重要角色,为把握和理解“人工智能教育”复杂系统提供了全新的视野和方法。

  • 2021-04-23
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当高校辅导员_遇上_人工智能_机遇、挑战与应对

新一代人工智能对教育领域的冲击是全方位的,在人工智能浪潮的冲击和影响下,高校辅导员工作将会面临新的改变。辅导员作为大学生思想政治教育的骨干力量,应该主动熟悉人工智能技术的教育应用。从唯物辩证法视角来看,既要看到人工智能带给辅导员的新机遇,又应认识到它给辅导员带来的新挑战。人工智能时代高校辅导员的有效应对策略是:一是把握智能时代机遇,落实中心工作任务;二是践行双重角色使命,应对人工智能挑战;三是紧跟智能时代要求,加强专业化职业化发展。

  • 2021-04-23
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人工智能技术在骨肌系统影像学方面的应用

骨肌系统疾病种类繁多,影像学检查是疾病诊断的首要手段。合理选择图像后处理方法,可为疾病的诊断、手术治疗以及预后等提供可靠的评估依据。人工智能技术作为计算机科学发展的新阶段,能够高效、精准地对影像学图像进行预处理和分析,辅助医师诊断和治疗工作,将为骨肌系统影像学领域的发展带来新的机遇。该文就人工智能在骨肌系统疾病的影像诊断方面的应用现状和挑战展开综述,以期为开展相关研究的学者提供一定的参考。

  • 2021-04-23
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