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政府大数据治理_政府管理的新形态

政府大数据治理成为政府关心的一个重要议题。采用文献调研等方法,对当前主要的国家政府大数据实践进行 了分析,认为政府大数据应用仍处于早期阶段。对政府大数据治理的概念进行了溯源,认为政府大数据治理一 方面继承了公共和行政管理领域的治理理论和行政管理手段,另一方面也借鉴了公司治理中IT治理、数据治理 和大数据治理的框架和方法。对政府大数据治理的概念、特征进行了阐释,提出了政府大数据治理的新挑战、 新目标和新机制,最后指出大数据治理是政府管理的新形态。

  • 2021-06-21
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基于贝叶斯算法的网络安全评估模型研究_李晓花

网络安全评估涉及两个方面,即技术和管理。评估中存在大量不确定性,无法完全量化。因此,很难实现完全客观的网络信息安全风险评估。为此,该文提出了一种基于贝叶斯算法的网络安全评估模型,以分析和量化由各种威胁源引起的网络安全风险。通过专家知识的整合,阐明了贝叶斯算法的推理规则的条件概率矩阵,综合了专家对目标信息系统威胁程度的主观判断信息,以此作为目标信息系统威胁程度的先验信息。利用贝叶斯算子实现了客观评估信息的观察节点,将主客观安全威胁等级进行了整合,实现了安全评估的连续性和积累性。通过模型应用实例验证了该模型的合理性和有效性。

  • 2021-04-20
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面向智能制造的多机器人系统任务分配研究

面向智能制造的多机器人系统任务分配研究。

  • 2022-04-23
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面向B4G_5G的大规模MIMO无线通信系统关键技术研究

面向B4G_5G的大规模MIMO无线通信系统关键技术研究

  • 2022-02-28
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通过语音命令的基于位置的语音识别系统

根据本发明,其目的在于,在包括麦克风在内的多个装置通过传感器网络连接的情况下,容易地识别使用者的语音命令。掌握各装置的相对位置,通过语音命令接入的时间差异来追踪使用者的位置及方向。基于使用者的位置及方向,执行该命令的解析。这种方法作为用于传感器网络(Sensor Network)、物物通信 (Machine toMachine:M2M)、机器类型通讯 (Machine TypeCommunication:MTC)、物联网 (Internet ofThings:IoT)的方法,可以用于智能型服务(智能家庭、智能楼宇等)、数字教育、安保及安全相关服务等。

  • 2021-04-27
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加快AI创新应用驱动银行智慧转型——2020年金融AI云课堂线上+线下活动成功举办

当前,语音识别、机器学习、机器视觉等人工智能技术研究成果已逐步走出实验室向金融行业融合落地。同时,基础层的云计算、大数据等技术的成熟更是促使了人工智能的进步,深度学习带来算法上的突破则推动了人工智能浪潮。人工智能技术的快速发展及研究应用深刻地影响并改变着金融行业发展格局,让金融服务更具个性化与智能化,在促进传统金融机构服务与管理能力提升、催生新兴产品与服务模式的同时,也给业务创新与竞争、技术吸收与应用等带来了新的挑战。在技术变革外部驱动和转型发展内生需求的共同作用下,各金融机构纷纷加大资源投入,积极探索运用人工智能技术促进业务创新发展,人工智能正在逐步成为促进金融行业变革创新的重要驱动力。

  • 2021-04-26
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人工智能教育学_基于学科建构的视角

:要而言之,“人工智能教育学”是人工智能与教育日益融合态势在教育学范畴内的具体呈现,是人工智能时代“大教育学”的有机组成部分和新兴分支学科。 尽管“人工智能教育学”属于新兴交叉学科的范畴,但其母体学科仍是教育学,它仍归属于教育学门类。从学科定位上来看,“人工智能教育学”是教育学一级学科之下的二级学科,“人工智能教育学”学科建设、人才培养、科学研究和组织架构都应基于二级学科而进行。“人工智能教育学”的研究对象是“人工智能与教育融合”现象及其规律。“人工智能教育学”属于社会科学的范畴,社会科学定性分析与定量分析相结合的研究范式同样适用于它。在“人工智能教育学”学科建构中,教育大数据在方法论意义上充当着重要角色,为把握和理解“人工智能教育”复杂系统提供了全新的视野和方法。

  • 2021-04-23
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面向大晶面超声换能器的虚拟平行投影光声模型重建算法_李娇

光声层析成像重建方法中,在考虑超声换能器尺寸影响时,特别是大晶面超声换能器,经典光声模型重建算法将晶面离散化,通过分别计算每个离散点的正向模型并求和来建立最终正向模型矩阵。这种基于模型的重建方法已被证明比传统的延迟叠加和反投影重建方法具有更高的精确性,但同时也导致巨大的时间消耗和计算存储空间。本文提出一种基于虚拟平行投影的光声模型重建算法,直接建立虚拟平行投影的模型矩阵来代替晶面离散点模型矩阵之和,适用于使用大晶面柱型聚焦或平面超声换能器的光声层析成像系统。数值模拟、仿体及活体实验结果表明,该方法与基于离散化晶面的光声模型重建方法具有相似的图像重建性能,但是其重建过程的时间消耗和计算存储空间需求显著降低。

  • 2021-04-20
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