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物联网空间域的泛传播构型

物联网空间域的泛传播构型,物联网空间域的泛传播构型

  • 2021-06-29
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大数据时代的数据困惑——教育研究的数据困境

统计表明,整个人类文明所获得的全部数据有90%是过去两年内产生的。大数据时代给人类带 来无限的数据信息、数据知识和数据财富。但中国教育还远离大数据时代和大数据精神,加之数据增 长的不平衡性、数据共享的不公平性以及数据统计的不真实性,使得数据分析者、研究者与决策者再 一次陷入结构性短缺、集团化占有、分散化使用和有限性分享等新的数据困惑之中。

  • 2021-06-21
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大型跨国企业财务共享与人工智能融合发展研究

伴随着21世纪初期全球一体化经济浪潮,大型跨国公司发展迅速,集团化的特征日趋 明显,财务共享服务中心应运而生。而现代高新技术的发展和成熟应用,使人工智能以其突出的高 效、准确、便捷等特征及技术优势,从理论上而言迎合了财务共享服务中心的建设需求。在大型跨 国企业财务共享服务中心的发展中,可以考虑借助于人工智能融合发展,不断优化提升管理服务水 平。从人工智能的发展现状及其对财务金融行业的影响出发,研究探讨大型跨国企业财务共享服 务中心在与人工智能融合发展的过程中存在的困难和问题,提出相应的对策及建议,以期促进大型 跨国企业财务管理能力的提高,推动大型跨国企业健康发展。

  • 2021-06-19
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基于计算机视觉的智能仓储图像识别系统设计与实现

仓储管理智能化是提升仓储管理精益化水平的重要手段。文章基于人工智能典型技术——计 算机视觉,研究适用于多目标识别与变化检测的高准确度实时智能仓储图像识别系统。利用图像采 集设备,实现机器与人眼的互动,对仓储物料设备进行图像化管理,自动识别流转物料的缺陷问题和 基本信息,提供智能检索、质量检验等功能,有效解决目前单独依赖 RFID 技术对人员能力要求较高、 工作量大,RFID 标签整体成本投入高,不能有效管控出入库物资设备质量的问题。通过将智能仓储 图像识别系统与 RFID 技术相结合,提升出入库仓储物料的质量,提高电网安全运行能力,为仓储管 理降本增效提供技术支撑。

  • 2021-06-22
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人工智能教育应用的算法风险

教育已逐渐进入人工智能时代。人工智能技术在改变教育的同时,也在给教育带来不可预知的 风险。本研究旨在分析人工智能教育应用中使用算法及计算模型对教育进行量化和计算所造成的潜在风险,并 分析其产生根源,提出风险管控建议。研究首先采用预测分析法,对算法本身存在问题进行分析,预测算法的简 约化、算法的大规模应用、算法黑箱、算法偏见、算法鸿沟以及过度依赖算法给学生、教师学习成长和个性发展带 来的风险;然后采用矛盾分析法对比分析教育的模糊性与算法的确定性之间的矛盾、学生发展的个性化与算法 公式化之间的矛盾、教师专业能力具身性与算法去技能化之间的矛盾、教育规则的灵活性与算法硬规则之间的 矛盾等,探讨风险产生的原因;最后在综合分析的基础上,按照以人为本的原则提出保持教师在人工智能教育应 用中的主导地位、以教育学的方式应用和管理人工智能算法、保持算法和计算模型的透明化和可解释性、建立算 法教育应用风险评估和风险管理机制等管控算法风险的对策建议。

  • 2021-06-21
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论大数据的反垄断法规制——以其生产要素内涵为视角

随着大数据应用的不断深入,相关垄断问题更加复杂。从大数据的生产要素内涵 角度认识其垄断实质,能够增强对潜在垄断问题的识别和分析能力,完善反垄断规制理论 和法律适用。对其生产要素内涵的研究表明,大数据扩大了网络效应的外延形成大数据网 络效应,网络效应的反垄断分析应当分别考虑传统网络效应和大数据网络效应的竞争影响, 特别是注意两者竞争影响强度评估方法的差异;大数据改造了范围经济的反垄断适用,扩 张了集群商品竞争相关市场界定的适用范围,应当在“最小产品组合界定法”的基础上增 加集群商品适格检验,并重视消费者偏好验证。

  • 2021-06-21
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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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基于文献计量可视化的中外“建筑信息模型 大数据”研究现状对比 (1)

筑信息模型(building inf0瑚ation rnodeling,BIM)与大数据集成应用为项目智慧化管理提供新方法,该领域近年来深受中外学者关注。为了更全面了解该领域的研究情况,以web of science数据库研究类文献及中国知网数据库期刊文献作为数据来源,运用文献计量可视化方法,以citespace、ucinet软件为分析工具,梳理2014—2019年期间发表的文献,绘制可视化知识图谱,从研究热点、研究演进趋势两个方面进行分析。结果表明:中外“BIM+大数据”集成研究各有所侧重点,以智能管理和智慧决策为目标,深度集成物联网、云计算、人工智能等新兴技术,服务于智慧城市建设与智慧建造的发展是未来研究趋势。

  • 2021-06-18
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