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人工智能行业研发投入、创新策略与企业绩效——基于112家上市企业的实证研究

基于双元理论,以2015—2019年人工智能A股上市公司作为研究样本,研究我国人工智能企业的研发投入、 创新策略与企业绩效三者关系。实证结果袁明:探索式创新负向调节企业绩效(不显著),利用式创新正向调节企 业绩效(不显著);加入调节变量研发投入后,探索式创新显著正向影响企业绩效,利用式创新则显著负向调节企 业绩效。稳健性检验的结论与此一致。探索式创新和利用式创新是企业内部、企业与外部环境的协调统一,我国人 工智能企业应坚持自主创新,不断加大研发投入,构建自主生态,增强产业韧性;政府应加强政策引导,营造创新 氛围。

  • 2021-06-22
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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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大数据下信息管理与信息系统专业就业能力评价及培养研究

大学生就业能力是衡量高校人才培养的重要标准,为培养出符合大数据时代需求的复合型人才,对信息管理与信息系统专业就业能力进行评价,并提出相应培养方法。从专业知识能力、个人素质和发展能力出发,采用熵权法对信息管理与信息系统专业就业能力进行评价。结果表明:大数据下各单位对信息管理与信息系统专业人才的实践应用能力、创新能力和计算机应用能力尤其看重。根据评价结果,提出了开展应用型实践、设计型实训、培养学生实践应用能力;融合工程教育理念、创新课程体系,激发学生创新能力;实行教育主体向学生转移,实现学生为中心,培养学生计算机应用能力,为培养大数据下信息管理与信息系统专业人才就业能力提供新思路。

  • 2021-06-22
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大吨小标_轻型货车数据画像在注册登记中的应用

轻型货车“大吨小标”问题一直是公安交管部门强化交通安全源头监管,排查隐患整治工作的重点。笔者分享了南宁 交警在货车注册登记环节,通过用数据画像排查“大吨小标”违规嫌疑车辆,并根据画像结果对嫌疑车辆针对性地采取相关措施, 有效降低了轻型货车“大吨小标”隐患增量的实战做法,希望能为各地排查治理“大吨小标”违规车型提供一条可借鉴的治 理思路

  • 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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基于改进TOPSIS的新能源大数据服务项目评价研究

利用综合评价对日益发展的新能源大数据服务平台进行科学量化分析,对推动与完善数据服务运营的建设具 有重要作用。 文章从新能源大数据服务的目的和需求出发,围绕其经济、技术、环境和社会服务 4 个方面构建运营效益 的综合评价指标体系,利用最小鉴别信息原理研究了基于改进层次分析法和熵权法的主客观组合赋权法。 同时,针对 决策者面对收益与损失时在价值判断上存在不同主观倾向的问题,从考虑投资者有限理性与风险回避评估出发,利用 前景理论对 TOPSIS 法进行改进,进一步提出用于最优新能源大数据服务项目排序的综合评价方法。 最后,利用仿真 验证了所提出的综合效益评价方法的有效性。

  • 2021-06-22
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高维大数据流时间维度特征提取方法仿真

传统大数据流时间维度特征存在提取率低、数据异常值筛选实时性差的问题,提出高维大数据流时间维度特征提取方 法。利用反向k近邻技术筛选实时数据的异常值,结合熵值法与多层增量特征提取方法,完成高维数据的初次提取,确定样 本类型,将数据纳入大数据信息流时间性算法,实现时间维度下数据分析及二次提取。仿真结果显示,上述方法在提高大数 据特征提取率、增强数据提取能力方面具有明显优势,同时能够显著实时更新数据特征,实用性较强。

  • 2021-06-22
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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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