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构建大数据视阈下的哲学社会科学人才评价机制

哲学社会科学人才评价机制是促进哲学社会科学创新发展的基础性工作。当前,我国哲学社会科学人才评 价机制存在着较多的现实困境。信息技术的高速发展为哲学社科人才评价产生了较大的影响,尤其是大数据有助于 提升人才评价的科学化和规范化、准确性和预测性、透明性和公平性。构建大数据背景下的哲学社会科学人才评价机 制,需要以大数据环境对社会科学人才评价的应用价值为立足点,以多元化的评价主体、客观化的评价标准、公正化的 评价程序为基本内容,重点解决好“谁来评”“评什么”“怎么评”的问题。同时,通过完善人才评价法律法规、建立人 才资源数据开放共享和一体化平台等措施,努力推动人才评价的法治化、科学化、规范化发展。

  • 2021-06-21
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大数据时代个人数据隐私安全保护的一个分析框架

[目的/ 意义]大数据时代将人类社会带入了数据利用的黄金时代,与此相伴的个人隐私安全问题,成为数据 价值开发及政府数据开放的瓶颈。 文章旨在解决大数据时代的个人数据隐私安全问题,充分保障公民隐私权。 [方 法/ 过程]在已有研究基础上,梳理大数据发展对个人隐私的挑战并分析产生影响的原因;按个人信息敏感程度与数 据生命周期两个维度,构建大数据时代个人数据隐私安全保护的分析框架;从技术、政府、信息业者、公民四个方面, 分析各环节应当采取的针对性保护措施。 [结果/ 结论]不同类型的个人数据的信息敏感度及信息价值不同,在数据 生命周期的各个阶段,需要采取差异化的保护策略。

  • 2021-06-18
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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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行业工业互联网平台发展的逻辑体系及其应用

文章提出驱动行业工业互联网可持续发展的四大逻辑:价值逻辑、科学逻辑、技术逻辑和商业逻辑。价值逻辑从用户价值创造视角探讨平台的终极愿景;科学逻辑在原理级上探讨平台如何实现向行业用户的价值传递;技术逻辑在科学逻辑指导下,从工程实现视角探讨什么样的技术架构体系才能够持续﹑稳定、可靠地支撑终极愿景;商业逻辑则从平台可持续发展视角探讨建设模式、服务模式,推广模式,治理模式和商业模式如何协调一致,进而实现源源不断的商业价值流。

  • 2021-04-20
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智能制造背景下数控加工专业“三三五”课程体系构建研究

《中国制造2025》制造强国战略,是我国主动应对国际国内新一轮科技革 命和产业变革的重大战略选择,并将智能制造作为主攻方向,在此背景下,原有 的数控加工专业课程体系己不能适应产业的发展需求。通过研究与分析课程体系 建设的相关理论,借鉴国内外数控加工专业课程体系建设的成功经验,在企业人 才需求调研基础上,通过对智能制造背景下数控加工岗位典型工作任务的归纳, 总结出“三三五”课程体系建设相关理论和建设流程,为新形式下数控加工专业 课程体系构建探索一条有效路径,以培养适应智能制造企业需求的数控加工高技 能人才。

  • 2021-06-28
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基于matlab大数据技术的油田压裂井产能预测模型

技术多元线性回归,在 Tall 数组框架的基础上,建立了优化后的压力井产能预测模型;将该模型运用于 压裂井产能预测,并开展了预测模型的准确度分析,通过预测模型的准确性分析后证明模型具有较强的准确性,预测结果与实际结果的相对误差小于 5%。同时研究表明,利用 matlab 大数据技术能准确预测油田 压裂井产能,且实现过程较简单,实用,突破了预测模型的传统模式,易于现场应用,该建模方法也可推 广应用于其他油田进行产能分析。

  • 2021-06-21
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综合智慧能源站智能工况动态寻优系统研究

为实现麻城人民医院分布式能源项目整体边际成本优化,本文对综合智慧能源站智能工况动态寻优系统进行了深入的研究。 系统以负荷预测与日前调度结合的智能寻优技术路线,使全站设备的负荷预分配趋于经济性最优。 最后根据运行中实际的用户需求,利用寻优算法对生产计划进行实时修正,并将寻优结果通过人机界面反馈给运行人员确认下控或指导调度员手动调节,使全站运行实现经济性最优。 系统实现了容器化部署、负荷优化分配及参数级工况动态寻优,并已在麻城市人民医院分布式能源项目中得到应用和验证。

  • 2021-04-25
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关于人机围棋大战的人工智能论述

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  • 2021-09-28
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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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