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数字化时代变革型领导对员工数字化创造力的影响机理研究

实证分析得出的相关结果在理论上能够进一步丰富信息化领导力和数字化创 造力的研究成果,在实践上能够指导企业的一线管理层适时调整自身的领导行为, 通过理想化影响力、鼓舞激励、智力激发和个性化关怀等变革型的领导行为,增 强员工的创新自我效能感,促进其对数字化技术的创新使用,从而来有效提升员 工的数字化创造力。

  • 2021-06-28
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基于医疗大数据的流感人群患病情况分析

目的对上海市健康网中2016—2017年医疗机构门急诊期间,经国际疾病分类法(ICDl0)诊断编 码为Jll(流行性感冒)的6 651名患者,追踪其在2013—2018年间的门急诊记录,进行患病情况分析。方 法采用Apriori算法对上述患者的罹患疾病进行关联分析。结果流感患者年龄分布无显著差异,疾病分类统计 显示呼吸道疾病和慢性非传染性常见疾病占多数。Apriori算法结果显示,患急性上呼吸道感染的患者占总流 感患者的50.97%;患者罹患急性上呼吸道感染、支气管炎和患急性上呼吸道感染、肺炎支原体急性支气管炎 概率达40.51%;患者患急性上呼吸道感染、支气管炎和肺炎支原体急性支气管炎的概率为1 O.43%。结论流 感患者中。中青年占比高,应加强社会流感预防知识普及。医疗大数据的共享应用作为公共卫生监测工作的 适当补充。是实现精准预防的可行方向。

  • 2021-06-23
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物联网应用中访问控制智能合约的形式化验证

:蓝牙、WiFi等网络技术的进步推动物联网(IoT)的发展,然而IoT在方便了人们生活的同时也存在严重的 安全隐患。若无安全的访问控制,非法接入IoT的访问可能给用户带来各方面的损失。传统的访问控制方法需要一 个可信任的中心节点,不适合节点分散的IoT环境。区块链及智能合约的出现为IoT应用的访问控制提供了更有效的 解决方案,但用一般测试方法难以保证实现IoT应用的访问控制智能合约的正确性。针对这个问题,提出一种利用模 型检测工具Verds对访问控制智能合约进行形式化验证从而保障合约正确性的方法。该方法利用状态迁移系统定义 Solidity智能合约的语义,应用计算树逻辑(CTL)公式描述所要验证的性质,并对智能合约交互及用户行为进行建模, 从而形成 Verds的输入模型及所要验证性质,然后利用 Verds验证待测性质的正确性。方法核心是 Solidity合约子集 到Verds输入模型的转换。对两个IoT资源访问控制智能合约的实验结果表明,该方法可以对访问控制合约的典型场 景及期望性质进行验证,提升了智能合约的可靠性。

  • 2021-06-23
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大数据下的医院财务信息共享系统研究

对医院财务信息共享系统不完善、信息管理复杂、财务数据安全性低的问题,设计出一种 基于大数据技术的医院财务信息共享系统,利用反向传播(BP)神经网络算法完成财务信息的风险评 估,采用大数据可视化技术完成医院财务数据成像处理,通过元数据共享技术,进行财务共享数据的 传输,从而完成财务信息的共享。经过数据分析,发现本研究设计的医院财务信息共享系统安全性更 高,信息处理速度更快,获得效益更高,证明了本设计的可行性。

  • 2021-06-19
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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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前沿技术创新与新兴产业演进规律探析——以人工智能为例

本文通过追溯人工智能从萌芽、 发展到实现产业化应用的历史, 揭示了技术创新与新兴产业演进的一般性规 律。 前沿技术的创新路径存在高度的不确定性, 在技术发展初期出现潮涌现象并呈现多条技术路线竞争的格局, 其发 展需要多学科技术的支持, 受到多领域科技发展的启发。 新技术的产业化往往要经历曲折、 漫长的过程, 需要来自互 补产品与互补技术协同演进的支撑, 其在国民经济中发挥作用也需要互补技术的进步与互补产品的发展。 笔者通过分 析提出, 政府可以在技术推动和需求拉动两方面对新技术的产业化及其广泛应用发挥重要作用; 人工智能技术既有其 优势, 也存在其不足和滥用风险; 未来的创新与生产更可能是人工智能与人类的高度协作。 本文从研发支持、 发展环 境建设、 传统产业数字化改造、 市场支持、 创新创业、 科技伦理治理等方面提出加快人工智能产业化的对策建议。

  • 2021-06-22
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粗糙集下网络大数据混合属性特征检测仿真

由于网络混合属性集的冗余数据量多,影响数据检测的查全率,为此提出结合粗糙集理论的网络大数据混合属性特征检测方法。首先构建一个四元组,利用四元组的任意邻域信息测算其长度函数,以判断信息特征的相似性,结合粗糙集理论求解相似信息特征的邻域熵,以检测并分类重复数据属性。为优化数据分类效率,引人支持向量机分类思想,将大数据混合属性的分类问题变换为线性可分问题,实现网络大数据混合属性特征检测与分类。实验结果表明,所提方法能够有效根据数据特征筛选出无关数据信息,使用经过训练后的分类装置对约简后的特征集进行分类,与基于特征和分类器参数组合优化的网络属性特征检测方法比较,证明了所提方法的有效性,为网络大数据混合特征检测技术提供一种新的有效解决方式。

  • 2021-06-21
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生命价值与技术变革的现实_联姻__——基于人工智能教育应用的哲学审思

人工智能教育是当前教育发展的新趋势。 但是,人工智能在教育领域的应用中也暴露出一些问题,出现盲目崇拜人工智能技术或全盘否定其教育应用价值的两种极端态度。 只有正确处理好生命价值和技术变革的关系,才能推动人工智能教育健康快速地发展。 技术创新在“用”“体”“道”等方面,分别为教育带来器物、制度和思想上的变化。 同 时,技术革新还存在遮蔽生命意识和价值异化的风险。 在人工智能教育应用中,彰显生命是其重要的着力点,而生命的彰显又呼唤技术的支持。 人工智能教育应用的关键在于找到技术逻辑和理论逻辑之间的契合点,要达成两者的双向耦合,需要基于对生命本体的关注,重新审视并调适技术和生命的关系,实现生命与技术的现实“联姻”。

  • 2021-06-15
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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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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

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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