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论人工智能对视听信息传播的影响

本文通过对国内外人工智能在传媒领域的实践应用进行总结和归纳,得出以 上影响。在视听信息传播的过程中从传者、媒介、把关人、受者等传统传播学概 念进行了拓展,人工智能的出现使得这些概念的边界逐渐被打破,每个人以及每 个人工智能运算的环节都是传播者、媒介、把关人和受者。在此基础上当然对传 播的渠道及传播的效果也产生颠覆性影响。当然在机会面前挑战也是并存的,面 对庞杂的网络信息,如何减少不良信息的影响,如何保障数据的安全与垄断,都 是本文提出并讨论的焦点。

  • 2021-06-21
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大数据视域下高校数据治理优化路径研究_周炜

大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途经,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

  • 2021-06-21
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互联网与大数据

积极发挥“互联网 +”和“大数据×”效应,一方面治 理主体可以借助云计算、大数据、物联网等技术有 效、精准、及时地进行国家治理;另一方面,国家治 理问题往往涉及多个部门机构、多个行业,这必然 要求打破科层制壁垒、拆除纵向层级限制的藩篱, 实现快速有效的协同治理。而“互联网 +”与国家协 同治理具有同构性,因而能够极大地拓宽各个治理 主体之间交流和沟通的渠道,打破时间和空间的限 制,按照民主协商的总要求,在政治、经济、社会、文 化、生态等领域,建立健全多主体协商机制,疏通利 益表达渠道,扩大民主参与,促进社会公平发展。

  • 2021-06-21
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基于卷积神经网络的健康大数据智能分析方法研究_白贺伊

针对充分挖掘医疗健康大数据中有效信息不深入,智能化分析平台功能开发受限等问题,文中基于卷积神经网络,提出了一种适用于对医疗健康大数据进行智能化分析的方法。该方法通过分布式表示法对医疗文本数据进行数字化处理,得到相应特征的词向量表示,利用卷积神经网络不断训练与学习,得到不同数据集对应各个疾病的分析模型,再利用该模型完成对患者数据的智能分析与风险评估。实验结果表明,文中方法能够完成对多种疾病的风险评估,尤其对一般疾病数据集风险评估的准确率均可达到90%以上,验证了该方法的有效性、可靠性与通用性。

  • 2021-06-21
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基于大数据的颌骨囊性病变诊疗系统的研究_林宗缪

论文设计了基于c4.5和BP的颌骨囊性病变诊疗分析系统。对颌骨囊性病变的大数据进行分析处理。系统的分析结果可用于指导颌骨囊性病变的分类、诊断、治疗、预测、评估。实验表明,系统对大数据级别的颌骨囊性病变进行决策支持和特征诊断具有可行性和有效性。系统具有高吞吐能力、高扩展性、高容错性,有较好的推广使用价值。

  • 2021-06-21
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基于大数据和知识图谱技术的政府采购文件智能化编制_汤骏

政府采购文件的编制质量关系到整个政府活动的质效,长期以来依靠人工编制采购文件的做法存在诸多缺陷,文章提出了一种基于大数据和知识图谱技术的方法,通过人机结合的方式,实现政府采购文本的智能化编制,为探索政府采购文件编制的标准化、科学化和规范化提供了有益的思路。采购文件的标准化有利于提高采购效率,减少人为差错,降低投诉、

  • 2021-06-21
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大数据企业技术创新效率影响机制研究_陈立梅

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低;大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升;企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
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大数据环境下国家生物安全情报工作体系构建_王秉

企业创新的过程是多输入、多产出的复杂过程,为准确掌握企业在创新过程中的具体情况,基于创新价值链视角构建我国大数据企业技术创新效率评级体系。以大数据板块境内79家上市公司为研究对象,将企业创新过程划分为技术开发、物料转化、效益产出三个阶段,通过数据包络分析模型测算各阶段创新效率,运用Tobit模型分析影响因素。研究结果表明:我国大数据企业创新效率存在阶段性差异,与效益产出阶段相比,技术开发、物料转化阶段的效率较低;大数据行业的技术研发没有以市场为导向,技术开发制约着整体效率的提升;企业需要根据自身特点合理配置资源,避免投入冗余,以提高创新效率。

  • 2021-06-21
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