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人工智能时代的学术期刊数字化传播

计基于人工智能技术的学术期刊传播平台,提升中国学术期刊的传播效果。【方法】梳理人工智能技术 在学术期刊传播中的应用现状,归纳其在学术期刊传播中应用的优势和存在的问题,在此基础上勾勒基于人工智能技术的 中国学术期刊传播平台,并结合实例检验平台的创新性和可能遇到的困雉。【结果】与国内领军产品相比,运用人工智能技 术的学术期刊传播平台在内容开发、内容聚合、内容分发、增值服务与社群建设等方面的应用对象更广泛、效果更理想、功能 更丰富。【结论】人工智能技术应用于学术期刊传播,不仅可以深度开发文献、识别读者需求、优化内容分发、助力学者科 研、提升传播效果、解析并反馈传播效果,还有助于建设学术共同体,为学界提供良好的学术交流环境。

  • 2021-06-21
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大数据环境下安全数据失真机理模型研究_吴家豪

数据失真防治是提高大数据的应用能力及决策的准确性一种有效手段。基于数据失真的理论基础,描述安全数据失真影响因素和流动过程,剖析安全数据失真的成因。其次,构建安全数据失真的机理模型,并提出安全数据失真的防治策略。结果表明:安全数据的采集、分析、认知和反馈不充分是导致安全大数据失真的原因,可从失真前、失真时和失真后3个时期减少安全数据失真。

  • 2021-06-21
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湖北交通运输大数据存储应用平台设计与实现_杨厚新

针对当前湖北省交通运输数据的存储管理与应用瓶颈,结合目前大数据技术的发展背景,本文基于Hadoop生态体系设计与实现了针对湖北交通运输业务的大数据存储分析平台。文中从总体架构、存储结构、扩展架构、数据接入与治理、分布式任务调度的设计实现到平台的应用场景进行了论述,并使用10年的高速公路数据与具体业务场景对平台进行了存储与效率实验。实验结果表明,相比传统关系型数据库,该平台在数据存储、查询计算方面均具有非常明显的优越性。

  • 2021-06-21
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面向地理信息企业的时空大数据服务平台设计与实现_郑红晓

针对地理信息企业内部拥有的地理信息资源呈爆炸式增长态势,以及公有云在地理信息企业推广中面临的安全性与可靠性问题,本文设计了一个采用混合云模式搭建基于Hadoop技术的时空大数据服务平台的方案,并依据方案建设了集数据存储、管理、共享和分发利用的图、属一体化空间数据管理平台,为企业不同场景提供服务。

  • 2021-06-21
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不同大气强迫数据集对流域地表温度模拟的影响

为探讨不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响,基于不同大气强迫数据集(CMFD, GSWP,CRU -NCEP)和通用陆面模式 CLM 5.0,对黄河流域上中游冬、夏季地表温度的多驱动输出模拟结果 进行对比分析。 结果表明:① CLM5.0 模式对地表温度具有良好的模拟性能;② 3 种强迫数据集中,CMFD 数 据集驱动模式得到的夏季地表温度结果最好,偏差为 0.54 ℃,均方根误差为 0.63 ℃,相关系数为 0.95;③ GSWP 数据集驱动模式得到的冬季地表温度结果最好,偏差为 0.87 ℃,均方根误差为 1.24 ℃,相关系数为 0.95。 因此,不同大气强迫数据集对陆面模式模拟地表温度的影响较大,在后续预测未来气候和水文过程时 有必要选择最优大气强迫数据集驱动陆面模式。

  • 2021-06-21
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机器人赋能未来教育的创新与变革 ——国际机器人教师研究综述

未来教育将进入人机教师协作共存的“双师”时代,机器人教师作为人工智能教师的典型代表之 一,愈来愈成为研究关注的焦点。本研究以通过 Web of Science 核心数据库筛选得到的有关机器人教师的51 篇 有效文献为研究样本,采用内容分析法梳理国际机器人教师研究现状。研究发现:1)机器人教师理论重在拓展 机器人教师的定义与角色,发展理论支撑与关键技术;2)机器人教师设计与开发聚焦于智能教育系统的构建,关 注教与学功能策略的实现;3)机器人教师教学应用强调知识传授与行为培养,创造机器人教师独特价值;4)机 器人教师教育评价旨在探索多样、科学的评价方式,实现教学策略、结构的变革。本研究还探讨了机器人教师的 未来发展趋势和研究建议,以期为我国机器人教师研究和实践探索提供借鉴。

  • 2021-06-21
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人工智能算法在电信运营商用户信用评级中的应用研究

近几年,人工智能技术在多个领域应用广泛,同时它也为大数据问题的研究 提供了新的解决方案。电信运营商拥有天然的用户规模优势,其数据具有场景来 源广、实时性强、真实可靠、覆盖的面广等特点,为人工智能算法在信用风险评 级方面的问题解决提供了数据支持。因此,人工智能算法也为解决电信运营商用 户信用评级的问题带来新方案。

  • 2021-06-22
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日本人工智能战略及人才培养模式研究_

文章首先从日本人工智能产业的相关背景入手,梳理了日本人工智能国家政策相关的主要内容,从日本 人工智能战略和人才培养两方面入手,总结了日本人工智能战略关注的五大核心和四个战略目标,并对人才培 养政策和培养规模进行了分析。随后,文章具体分析了日本人工智能人才的培养模式,归纳出了三个方面的重 要举措,包括初中等教育贯彻编程教育、强化高等教育改革、推动社会职业教育的多领域合作。最后,文章综 合分析了日本存在的主要问题,包括人口结构危机、培养模式单一、资金投入不足、人才再教育壁垒多个内容, 以期为中国人工智能教育提供参考。

  • 2021-06-22
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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