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人工智能背景下的智慧法院建设研究

本文以推动智慧法院建设实践、助推公平正义高效实现为目标，试图引导人 们正视司法人工智能的作用，探索建设智慧法院、深化司法体制改革的路径。除 了绪论和结论，文章可分为四部分。第一部分从司法体制改革的要求和人工智能 的蓬勃发展入手，说明了智慧法院建设的背景及其在服务人民群众、服务司法管 理、服务审判执行、服务廉洁司法方面的独特价值。第二部分立足于我国全国层 面和各地的智慧法院建设现状，指出技术外包、算法、人才储备和认知观念等因 素对司法平等、司法公信和法官独立审判的影响。第三部分从国外借鉴方面，对 域外典型国家人工智能的司法应用情况进行介绍，以期形成对我国有益的启示。 第四部分着眼于智慧法院的未来发展，提出要提升对人工智能背景下智慧法院建 设的认识，推进人工智能技术创新与司法决策、审判执行和诉讼服务等法院业务 的融合，强化智慧法院建设的法治、人才和信息安全保障。

  • 2021-06-22
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基于大数据的高职生职业能力提升路径研究

职业能力是胜任某一具体职业而必须具备的能力之和，通常包括核心能力、岗位能力和可 持续发展能力。依托智慧校园建立的大数据平台记录了学生的学习、认证考试、阅读、实习实践、德育 活动等相关信息，为评估学生职业能力现状和预测发展趋势提供了数据支持。本研究从职业能力的表征 入手，设计了以学生职业能力为核心的大数据体系结构的基本框架，从网络资源课程平台、学习管理系统、 实习实践管理系统、德育管理系统、职业能力评价与导航系统五个方面提出了运用大数据平台提升高职 生职业能力的基本路径。

  • 2021-06-21
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大数据安全研究现状及趋势（2010-2019）_——基于CiteSpace的可视化分析

大数据安全问题已成为关注热点，从大量信息中准确把握大数据安全发展态势，对促进领域发展有着 重要意义。基于引文空间 CiteSpace 可视化分析工具，对 2010-2019 年中国知网信息科技文献目录中关于大数 据安全的 822 篇研究文献，采用文献计量法探究该领域研究现状、发展脉络以及热点走向。研究表明，国内大 数据安全领域主要围绕大数据、信息安全、大数据时代、网络安全、云计算等热点议题展开；在研究脉络上经历 了对数据安全的基础性探讨、云计算的安全性探讨、信息安全保护探讨以及信息防护策略探讨。预测大数据信 息安全防护、大数据云存储安全和大数据防护策略等问题，是未来大数据安全领域研究重点。

  • 2021-06-20
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基于文献计量学的食品大数据技术研究分析

食品大数据技术是目前食品科学与工程领域的研究热点之一，在食品安全管理、食品智能制造、膳食营养与健康等方面具有重大发展潜力。本文以Web of Science核心合集数据库和Derwent Innovations Index数据库中的论文和专利为研究对象，采用文献计量学的方法，对食品大数据技术的研究现状、热点、发展方向以及不同国家学术综合影响力和合作关系等进行综合分析。结果显示，该技术在食品安全管理领域中己取得了较好的研究与应用成果，为全链式的食品安全信息监测、风险预警、质量溯源等提供了强力助推；在食品智能制造领域中面临着较大的困难与阻碍，但在3D打印食品等研究中表现出巨大的发展潜力；在膳食营养与健康领域中进展缓慢，应用程度较低，距离其真正实现智能化的营养管理与健康干预依旧比较遥远。我国相关研究发文量较大，但相较于欧美等发达国家在学术综合影响力和合作关系网络方面仍落后。因此，亟需加强关键技术的自主研发和国内外合作交流，为我国食品产业的数字化跨越式发展奠定基础。

  • 2021-06-17
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基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型

针对长文本自动摘要任务中抽取式模型摘要较为冗余，而生成式摘要模型时常有关键信息丢失、摘要不准确和生成内容重复等问题，提出一种面向长文本的基于优势演员-评论家算法的强化自动摘要模型（A2C-RLAS）。首先，用基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合神经网络的抽取器（extractor）来提取原文关键句；然 后，用基于拷贝机制和注意力机制的重写器（rewriter）来精炼关键句；最后，使用强化学习的优势演员-评论家（A2C）算法训练整个网络，把重写摘要和参考摘要的语义相似性（BERTScore值）作为奖励（reward）来指导抽取过程，从而提高抽取器提取句子的质量。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明，与基于强化学习的抽取式摘要（Refresh）模 型、基于循环神经网络的抽取式摘要序列模型（SummaRuNNer）和分布语义奖励（DSR）模型等模型相比，A2C-RLAS的最终摘要内容更加准确、语言更加流畅，冗余的内容有效减少，且A2C-RLAS的ROUGE和BERTScore指标均有提升。相较于Refresh模型和SummaRuNNer模型，A2C-RLAS模型的ROUGE-L值分别提高了6. 3%和10. 2%；相较于DSR模 型，A2C-RLAS模型的F1值提高了30. 5%。

  • 2021-06-15
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基于大数据的水利数据中心建设.pdf

:随着信息技术在水利行业应用的日趋广泛，水利信息化采集、分析、业务处理等方面产生的数据量急剧影账，现代水利数据中心的建设需求随之变得更加迫切。利用大数据技术，可高效的存储和处理水文。水利工程监测等长系列数据以及文档、图片。视频等营结构化数据。本文通过总结水利大数据的特点以及大数据架构。实时数据处理和元数招等关键技术，提出基于传统关系型数据库与分布式文件系统相结合的、支持实时计算和元数据管理的水利数据中心采构

  • 2021-04-29
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基于磁光晶体的光纤磁场矢量测量分析

众所周知，在军用民用领域，存在于自然界中的电磁场以及由于人为因素产生的电磁环境均会对电气电子设备及相关系统产生严重影响，因而研究电磁分布特性及测量防护方法对信号完整性、通信设备安全均具有重要意义，针对磁场的相关利量研究已经成为近年来电磁领域的研究热点。而传统的电学磁场传感系统使用有源金属线缆进行信号传导，极易对被测磁场的分布情况产生干扰，所以此类传感器对外界磁场噪音相当敏感。而基于磁光材料的光学传感系统却有着传统传感善无法比拟的优势，诸如良好的磁场隔离特性、高灵敏度，寬带寬、大动态

  • 2021-04-29
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基于AI技术的轨道站点影响区土地利用研究

城市轨道中心型影响区的土地利用规划是 TOD 研究中的重要内容。本文根据站点影响区“节点—场所”的双重特性确定土地利用指标因子，设计了基于 GIS 的站点影响区土地利用数据库框架，进而提出了“在较少样本条件基于 BP 人工神经网络的站点影响区土地利用预测模拟”和“在大量样本条件下基于深度神经网络的站点影响区土地利用规划方案生成”两条技术路线，探索了运用人工智能技术进行站点影响区土地利用研究的跨学科方法，为站点影响区土地高效利用和集约发展提供了可行的技术方法和研究思路。

  • 2021-05-12
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