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基于AHP-熵权TOPSIS法的区域人工智能产业创新策源能力评价

文章从创新策源能力的内涵出发,剖析影响人工智能产业创新策源能力的因素,构建了由基础研究影响力、核心技术引领力、应用场景拉动力、创新资源集聚力、创新创业环境吸引力五个方面22个指标组成的区域人工智能产业创新策源能力评价体系。选取我国31个省市区的统计数据,运用AHP一熵权TOPSIS法进行相对贴近度排序,对区域人工智能产业创新策源能力水平进行综合评价。结果表明,各省市人工智能产业创新策源能力发展不平衡,北京市、广东省、上海市等发展水平较高,而其余地区能力水平相对落后;政府创新治理在区域人工智能产业创新策源能力培育过程中起到了重要的保障作用。最后,从战略投入、创新创业环境营造等若干方面对提升区域人工智能产业创新策源能力提出了意见。

  • 2021-06-15
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新媒体用户分析报告

mWebTracker是通过对无线网站加码形式,实现对无线WAP网站全流量、用户结构、访问路径等内容的监测,真实反映WAP网站实际流量情况以及手机用户访问体验;并即时动态的提供不同广告位带来的投放效果,为广告投放策略调整提供数据支持,掌握无线网络广告真实投放效果。

  • 2021-06-15
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新一代人工智能 5G技术环境下的智慧图书馆新生态

文章以新一代人工智能 +5G 技术为切入点,归纳其在形成智慧图书馆新生态中赋能、使能和增能的重要作用,对其与智慧图书馆融合过程中形成的“智慧 + 智能”化图书馆环境、生成的变革性应用场景、重构的图书馆服务模式进行分析,并就其在未来智慧图书馆应用中可能出现的问题进行了反思。

  • 2021-06-15
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后人类时代人工智能体的价值观何以可能

实现人机和谐发展,一个重要的任务是为人工智能系统嵌入与人类一致的价值观,以实现价值 对齐,这是后人类时代人工智能技术发展的必然趋势.基于后人类时代人们对技术的依赖性,人工智能体的 价值观构建应秉持人本性、平等性和差异性等基本的人类价值标准,在确保可解释的前提下寻求逻辑的形式 表达与刻画方法,在此基础上弥合由伦理逻辑和技术架构的整体性所造就的人类与技术物的属性边界,最终 实现人机和谐发展。

  • 2021-06-15
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基于机器学习的人工智能技术专利数据集构建新策略

颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看,颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群,涉及多学科、多领域。在此背景下,运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战,实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略,将专利检索任务作为机器学习的二分类任务,类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想,并提出了将 F-measure特征最大化方法与CNN (convolutionalneural networks) 模型相结合的文本分类改进方法。本文以人工智能 (artificial intelligence,AI) 技术域为例进行训练实验,实验结果的准确率、召回率和 F1 值分别达到 98.01%、97.04% 和97.89%,这表明本文提出的策略能够精准地识别人工智能专利,提高了专利检索的准确率和召回率,以利于构建精、 准、全的人工智能技术域专利数据集。

  • 2021-06-15
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人工智能技术对我国制造业就业的替代效应

使用我国 2015 - 2019 年汽车行业数据,将人工智能技术的应用作为准自然实验,运用 双重倍差法进行实证研究后发现,人工智能技术的使用对样本期内我国汽车行业生产性员工数 量产生了明显的负向影响。 本文政策建议为,第一,加强对中低技能劳动者的职业技能培训,加 大培训力度,提高劳动者适应新技术的劳动技能。 消弱人工智能技术就业替代效应。 第二,建立 健全以社会保障为核心的劳动者保护体制。 避免由失业可能引发的社会风险和社会问题。

  • 2021-06-15
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基于人工智能的飞行模拟器大脑模型构建

为解决当前飞行模拟器建设发展存在的问题,构建一种飞行模拟器大脑模型。在对当前人工智能技术进行深入研究的基础上,对该模型各子系统集成功能和关键技术进行详细分析。结果表明:该模型可为飞行模拟器的智能化、体系化发展提供一种系统化解决方案,进一步提升和拓展飞行模拟器的能力,使其在飞行训练中发挥更大作用。

  • 2021-06-15
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人工智能重塑零售行业的底层逻辑_综述及展望

人类正阔步迈进智能时代、智能社会。人工智能作为一种应用场景广泛、开放性的技术正深刻 地改变着零售行业,并对零售价值链持续优化,技术的突破覆盖到每一个业务阶段,使它们相互叠加并彼此 影响。人工智能对零售行业变革的核心内涵是以技术为核心驱动,通过提供价值触达供应端和需求端,直接 造成人与企业的互动的颠覆性变化,促成了“AI+零售”的创新融合新格局。全面梳理了人工智能在零售行 业应用的具体实例,分析了人工智能处理任务的 4 种类型,归纳出人工智能在零售行业的应用和新零售场景 的塑造。剖析了人工智能应用场景落地引起零售行业变革升级的底层逻辑,将其归纳为有效性价值、效率性 价值、体验性价值和增强性价值 4 大关键因素。最后,提出消费者和企业分别所面临的显性和隐性的挑战。

  • 2021-06-15
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