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一种众源车载GPS轨迹大数据自适应滤选方法

基于同步高低精度 GPS 轨迹数据的空间特征和 GPS 误差分布原理,提出了一种众源 GPS 车载 轨迹大数据自适应分割-滤选模型。该模型首先通过角度、距离约束将完整的车载 GPS 轨迹数据进行 分割,以轨迹分割段作为基本滤选单元；然后通过对比轨迹分割段内 GPS 轨迹向量与其参考基线间的 相似度,按照相似度与 GPS 定位精度之间的量化关系指导滤选。试验结果表明,该方法可以实现车载 轨迹大数据按信息提取精度需求的滤选。

  • 2021-06-25
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获取教育大数据_基于xAPI规范对学习经历数据的获取与共享

教育大数据为教育信息化的发展带来了新的机遇，而对教育大数据应用的实现首先依赖于对来源广泛的教育数据的获取。在这些有待获取的海量的教育数据中，学习经历数据作为一种承载着学习者在学习过程中的学习行为、学习活动、学习进程和与之交互的学习环境等教育信息的数据，蕴含着丰富的学习分析价值。随着相关学习技术的迅速发展，学习经历的跟踪在技术层面已经得以实现，但学习经历的复杂性、多样性和数据劣构性等特点阻碍了对其广泛的应用。由美国“高级分布式学习”组织发布的Experience API（xAPI）规范为破解这一难题提供了可行途径。xAPI规范利用“活动流”来描述学习经历，通过Statement来记录学习经历，并通过语义定义将其转化为良构且易于扩展的数据，为大数据背景下学习经历数据的获取提供了指导性的框架，同时通过实现了接口规范的学习记录仓储（LRS）来共享学习经历数据，由此实现对教育大数据尤其是学习经历数据的获取和共享。

  • 2021-06-25
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面向社会推理的人工智能逻辑

人工智能逻辑对智能主体推理进行形式表征。除了关于单主体知识和行动的推理以外，社 会人工智能逻辑还可以通过主体的权利、义务、允许来推理多主体阳J的社会依赖性。权利这一概念可以 表示智能主体的义务与允许之问的关系．通过比较形式论证町以识别并解决智能主体之问的各类冲突。 重要的是，为了真正刻画F1常推理，涵盖出现在R常生活中的各类争论，谬误论证也是口J‘以被表衙和推理 的。新的基于论辩的社会人工智能逻辑研究计划面向人工智能逻辑的未来发展，可以应对社会人工智能逻辑发展中所遇到的挑战。基于论辩的社会人工智能逻辑是有效刻画社会智能主体之间依赖性的推理， 它町以清晰地呈现存在于多样、复杂的社会现象中的各种冲突，口J自然地解释使用某个社会冲突解决方 案的原凶。

  • 2021-06-30
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人工智能的唯物史观审视

人工智能的发展无疑是现今最备受关注的技术，众多不同领域的学者都对其 进行深刻论述。马克思主义哲学作为时代精神的精华，当然不能置身事外。本文 将从唯物史观视角审视人工智能的发展现状，从马克思意识理论下的人工智能、 马克思人类社会下的人工智能、马克思异化理论视域下的人工智能、马克思价值 维度下的人工智能四个方面去分析人工智能的发展现状、未来方向以及人工智能 的发展带来的现代性困境，并根据哲学原则给出人工智能发展的合理建议。

  • 2021-06-30
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人工智能与公共管理研究_技术可能性、议题重构和治理创新

工智能对于人类社会的变革影响引起了公共管理领域的普遍重视，但在强人工智能以及人工智 能必然导致自动化、智能化社会形态的前提假设下，相关研究可能继承了技术决定论的局限思维， 从而低估了人工智能对于人类社会的潜在贡献。自然科学视角对于强人工智能的否定揭示了人 工智能所具有的多种技术可能性，在此基础上从个体、组织、全球三个层面的议题重构更多强调人 类自身以及人类社会活动的产物对于人工智能发展及其社会变革过程的影响，而由此启发学科、 制度、政策三方面治理创新进而推动相关理论和实践以更为开放的态度面对新技术带来的变革与 影响。

  • 2021-06-30
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社会实验_人工智能社会影响研究的新路径

本文针对人工智能等变革性新兴技术给人类社会运转模式、行为轨迹、社会网络、心理动态造成的综合 影响,提出了长周期、跨领域、多学科人工智能社会实验的研究方法,系统论述了基于科学抽样设立实验组、对照 组,将泛意性概念转变为边界清晰的科学变量并进行测量和比较的技术路线。 最后指出,人工智能社会实验是 为应对人工智能社会综合影响提供循证知识基础,将科技政策的研究视野从关注技术带给客观世界的变化进一 步拓展至关注技术发展所引致的人类主观世界变化的新路径。

  • 2021-06-30
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基于互信息判据的智能制造资源配置效能研究

“互联网+”的出现，使得互联网思维与制造业相结合而产生的的“互联网+ 制造”成为了热点。该模式主要是通过网络平台实现制造资源的优化配置，在互 联网平台中，所有资源均是以数据的形式存在的，资源配置的关键问题就是对数 据进行处理融合，制造资源配置问题就转化为匹配数据的效率。资源配置效果主 要通过两个指标进行衡量，一是资源配置速度，二是资源配置的准确性。目前， 国内外学者多采用智能算法或运筹学方法研究资源配置模型，但这些研究均基于 确定性资源环境假设，认为资源属性单一，而智能制造的重要特征之一是不确定 性制造，以及制造资源的大数据化和多属性异构化，这就导致在智能制造环境下 资源配置速度较低，配置准确性不足，无法满足智能制造的多属性、海量资源的 配置需求。而从数据匹配的角度，进行资源的数据化处理的相关研究更少，这些 问题都导致资源配置效率较低。

  • 2021-07-01
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汽车企业智能制造发展现状及需求研究

针对当前汽车企业智能制造发展不均衡、路线不明确、需求不统一等相关问题，在分析汽车企业智能制造整体发展现状的基础上，从整体、设计、生产、服务不同环节，挖掘了轻型汽车企业、重型商用车企业、零部件企业智能制造发展中存在的主要问题，并从不同环节对汽车企业智能制造转型升级的迫切需求进行了梳理，对促进汽车行业智能制造产学研交流与合作具有重要的指导意义。

  • 2021-07-01
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