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基于机器学习的人工智能技术专利数据集构建新策略

颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看，颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群，涉及多学科、多领域。在此背景下，运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战，实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略，将专利检索任务作为机器学习的二分类任务，类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想，并提出了将 F-measure特征最大化方法与CNN （convolutionalneural networks） 模型相结合的文本分类改进方法。本文以人工智能 （artificial intelligence，AI） 技术域为例进行训练实验，实验结果的准确率、召回率和 F1 值分别达到 98.01%、97.04% 和97.89%，这表明本文提出的策略能够精准地识别人工智能专利，提高了专利检索的准确率和召回率，以利于构建精、 准、全的人工智能技术域专利数据集。

  • 2021-06-15
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制造企业服务化转型中数字化资源的角色及其战略价值研究

联网、云计算等新一代数字化技术的应用能够促进制造企业的服务化创新，从而成为驱动制造企业服务化转型的新动力。数字化技术能否真正为服务化转型企业创造竞争优势取决于能否形成有战略价值的数字化资源。基于VRIN分析框架对数字化资源进行战略价值分析表明．单独的数字化资源为服务化转型制造企业创造可持续竞争优势的潜力非常有限．数字化资源和数字化能力的组合才具备高战略价值。制造企业必须运用系统和协同方法对数字化资源进行高效的战略性开发。

  • 2021-06-18
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人工智能技术对我国制造业就业的替代效应

使用我国 2015 - 2019 年汽车行业数据,将人工智能技术的应用作为准自然实验,运用 双重倍差法进行实证研究后发现,人工智能技术的使用对样本期内我国汽车行业生产性员工数 量产生了明显的负向影响。 本文政策建议为,第一,加强对中低技能劳动者的职业技能培训,加 大培训力度,提高劳动者适应新技术的劳动技能。 消弱人工智能技术就业替代效应。 第二,建立 健全以社会保障为核心的劳动者保护体制。 避免由失业可能引发的社会风险和社会问题。

  • 2021-06-15
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基于人工智能的飞行模拟器大脑模型构建

为解决当前飞行模拟器建设发展存在的问题，构建一种飞行模拟器大脑模型。在对当前人工智能技术进行深入研究的基础上，对该模型各子系统集成功能和关键技术进行详细分析。结果表明：该模型可为飞行模拟器的智能化、体系化发展提供一种系统化解决方案，进一步提升和拓展飞行模拟器的能力，使其在飞行训练中发挥更大作用。

  • 2021-06-15
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人工智能重塑零售行业的底层逻辑_综述及展望

人类正阔步迈进智能时代、智能社会。人工智能作为一种应用场景广泛、开放性的技术正深刻 地改变着零售行业,并对零售价值链持续优化,技术的突破覆盖到每一个业务阶段,使它们相互叠加并彼此 影响。人工智能对零售行业变革的核心内涵是以技术为核心驱动,通过提供价值触达供应端和需求端,直接 造成人与企业的互动的颠覆性变化,促成了“AI+零售”的创新融合新格局。全面梳理了人工智能在零售行 业应用的具体实例,分析了人工智能处理任务的 4 种类型,归纳出人工智能在零售行业的应用和新零售场景 的塑造。剖析了人工智能应用场景落地引起零售行业变革升级的底层逻辑,将其归纳为有效性价值、效率性 价值、体验性价值和增强性价值 4 大关键因素。最后,提出消费者和企业分别所面临的显性和隐性的挑战。

  • 2021-06-15
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人工智能技术在临床医疗中的应用概述

随着科技的进步和电子计算机技术的飞速发展，人工智能技术应运而生，并已进入人们日常生活的方方面面，在为人们带来便捷的同时，也逐渐改变着人们传统的生活及工作模式。近年来，人工智能技术、互联网和大数据医疗正在以惊人的速度渗透于医学相关的各个领域，这必将对医学发展带来新一轮的革新，重新赋予医疗活动更多的可能。目前，人工智能技术在医学领域的应用范围较广，可涉及医疗活动全过程，包括院前管理、院中诊疗和院后康复等等，在医学临床的各个科室也都能见到人工智能的运用。本文结合国内外人工智能技术在医疗实践中的研究和应用现状，主要围绕人工智能技术在临床医疗实践中的智能诊断、智能诊疗、智能随访、智能门诊急诊全程辅助诊疗系统、智能重症监护、智能医疗机器人、智能健康管理和疾病管理、智能约诊、智能院内就医流程引导等方面的应用做一概述。

  • 2021-06-15
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人工智能辅助学术同行评议的应用及分类 （1）

【目的】分析人工智能（Artific堪IIltelligenee，AI）作为辅助工具在学术同行评议中的创新应用，提出未来发展建议。【方法】首先通过文献调研法和案例分析法，比较国内外AI辅助学术同行评议的应用实践；其次按功能对其进行分类， 并阐述其主要支撑算法；最后展望AI在学术同行评议领域的未来发展方向。【结果】国内方面，AI推荐审稿人功能被应用于基金评审，但AI学术影响力预测功能尚停留在研发阶段；国外方面，除学术不端检测功能外，其他功能的应用均处于起步阶段。按功能不同，AI辅助同行评议可分为投稿审查、审稿人推荐和学术影响力预测3类。其未来发展方向为：评议流程和文本结构的标准化、智能算法的通用化、评议专家库和已发表学术论文数据库的集成化；最终AI将发挥评议主体功能。【结论】科研机构与学术期刊应积极参与全文文献数据库与全球审稿人数据库等相关数字基础设施建设，加快AJ在学术同行评议中的应用，进一步推进该领域的数字化和智能化。

  • 2021-06-15
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基于AHP-熵权TOPSIS法的区域人工智能产业创新策源能力评价

文章从创新策源能力的内涵出发，剖析影响人工智能产业创新策源能力的因素，构建了由基础研究影响力、核心技术引领力、应用场景拉动力、创新资源集聚力、创新创业环境吸引力五个方面22个指标组成的区域人工智能产业创新策源能力评价体系。选取我国31个省市区的统计数据，运用AHP一熵权TOPSIS法进行相对贴近度排序，对区域人工智能产业创新策源能力水平进行综合评价。结果表明，各省市人工智能产业创新策源能力发展不平衡，北京市、广东省、上海市等发展水平较高，而其余地区能力水平相对落后；政府创新治理在区域人工智能产业创新策源能力培育过程中起到了重要的保障作用。最后，从战略投入、创新创业环境营造等若干方面对提升区域人工智能产业创新策源能力提出了意见。

  • 2021-06-15
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