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物联网背景下广播媒体的价值转型_吴卫华

物联网的出现对现有媒介生态产生重要影响,广播因此受到巨大挑战,一方面广播的媒介功能面临价值转型,另一方面也会产生场景危机,从而挤压广播媒体的发展空间。因此,在物联网背景下,广播需要从渠道、内容、技术等多个方面与物联网深度融合,重构媒介生态圈,并通过广播云媒体平台的建设进行功能打造,完成广播的价值转型。

  • 2021-06-22
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基于信任评估模型的物联网节点篡改共识仿真_朱然

传统物联网节点篡改识别方法存在节点属性权重不明确问题,无法获取主体节点信任度,导致节点篡改识别效率偏低。提出基于信任评估模型的物联网节点的篡改共识方法。根据节点各类属性构建信任模型,获得主体节点与邻近节点的属性值。利用决策层次分析法计算节点属性权重,得到当前节点集合基础信任度。融合节点交互时间触发与周期性,将其作为信任结果输入,设定信任评测节点为评测阈值,据此建立主体节点与信任评估节点的信任关联,通过对比节点间相似度,完成物联网节点篡改共识。仿真结果证明,所提方法能够高效地识别篡改节点,且不会对节点间的交互性造成影响。实验结果验证了所提方法的应用有效性,为物联网相关研究提供理论支撑。

  • 2021-06-22
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一种面向物联网的智能反射面通信系统优化方法_李苗钰

随着5G无线通信技术和物联网技术的发展,海量通信终端设备连接及受限的频谱资源等问题给高速率大容量无线通信带来了严峻挑战。智能反射面通信技术作为一种新兴的无线通信技术以其无源、低成本的特点吸引了人们广泛的关注。提出了一种新的优化算法,将深度学习技术与智能反射面相结合,通过训练神经网络建立信道状态信息与智能反射面的最优反射系数矩阵之间的映射关系,在保护物联网数据隐私的同时,实现智能反射面的实时重配置进而提升接收端的用户通信速率。

  • 2021-06-22
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人工智能对企业知识管理的影响研究

随着科学技术的不断进步,大数据、云计算、物联网等高科技的不断应用,传统的知识传输流 程不断演进,由此催生出新的以机器学习为主导的人工智能技术。,人工智能是以机器为主导,因此企业传统 的知识管理方式需要进行不断革新。本研究从知识分享、知识吸收能力、知识创造和知识溢出角度分析了人 工智能对企业知识管理的影响,旨在帮助企业更好地应对人工智能带来的改变,为企业知识管理的变革提供 参考

  • 2021-06-22
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人工智能开发企业社会责任及其法律规制

迅速迭代的人工智能技术与滞后的法律规范之间的矛盾冲突导致人工智能开 发活动在制度层面产生巨大的规制窠臼。面对开发企业将道德和法律嵌入代码系统的过 程中充斥的背离数据保护原则、冲击个人尊严、破坏民主诚信、削弱社会公允等现实风 险,亟待从企业社会责任的内在逻辑入手,在借鉴相关国际经验的基础上,勾勒我国人 工智能开发企业社会责任法律规制的具体方案,推动智能产品和服务开发遵循造福人类 的可持续发展模式。

  • 2021-06-22
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人工智能企业产品经理胜任力模型构建研究

本文创新点在于胜任力模型构建重点契合了人工智能企业特性和凸显了人 工智能企业产品经理的软技能,并创新性指出基于人性理解的用户导向是人工智 能企业产品经理需重点培养的能力。因为人工智能的本质是赋予机器智能,从而 更好地服务人类社会,所以洞察人性和寻求产品功能背后的情感诉求至关重要。

  • 2021-06-22
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人工智能视域下企业智能财务的体系构建和应用研究

在信息化的时代背景下,人工智能飞速发展,同时推动了智能财务的变革。为了更好地了解和应用智能财务, 基于业界具有代表性的研究,本文对人工智能和智能财务概念进行了分析,构建了一个包括智能财务信息技术、 智能财务互联平台、智能财务核算平台、智能财务管理平台和智能财务战略平台的完整的智能财务体系,并对智 能财务在企业的三个应用场景进行了探讨,而政府、社会和企业的三方面作用是推动智能财务应用的有效途径。

  • 2021-06-22
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人工智能在中小企业竞争情报应用的思考

竞争情报在企业战略发展中不可或缺,它为管理层提供战略科学决策的基础。全球化步伐加 快,科技变革日益深化,我国企业走出去是必然趋势,竞争情报决定了企业能否在全球竞争取得先发 优势。国外的500强企业中95%已建立较为完善的竞争情报体系,且竞争情报对企业发展的贡献率逐 年递增,竞争情报部门的经费也日益充足,人员也日益专业化,企业良性发展。近年来,我国的企业 竞争情报也逐渐受到关注,但企业之间竞争情报发展水平极不平衡,在中小企业方面尤为不足。人工 智能的发展为竞争情报获取和应用提供了新的可能。本文将结合当前中小企业竞争情报困局、人工智 能对竞争情报的变革,提出中小企业竞争情报发展的建议。

  • 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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