为提供犯罪学研究的新视角和更有效的工具,围绕如何基于ACP(人工系统、计算实验、平行执行)方法和大语言模型(large language model,LLM)进行犯罪学研究展开。首先,深入剖析了传统犯罪学研究在系统刻画、动态推演及实证研究等方面面临...
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为提供犯罪学研究的新视角和更有效的工具,围绕如何基于ACP(人工系统、计算实验、平行执行)方法和大语言模型(large language model,LLM)进行犯罪学研究展开。首先,深入剖析了传统犯罪学研究在系统刻画、动态推演及实证研究等方面面临的瓶颈,并详细阐述了ACP方法在解决上述挑战中的潜在优势。然后,提出了基于ACP和LLM的犯罪学研究框架,探讨了其理论意义与实践价值。最后,对未来基于LLM的数字助手如何赋能犯罪学研究进行了展望,同时指出该模式在实际应用中可能面临的挑战,并强调应多加强多学科协作与技术创新,以推动犯罪学理论与实践发展,提升犯罪防控整体效能。
瞄准制衡强敌“马赛克战”“决策中心战”等新技术驱动的作战概念及威胁挑战,聚焦未来跨域联合作战指挥控制(command and control,C2)全流程决策需求,遵循平行智能理论框架,提出了基于筹划-准备-执行-评估(planning-readiness-execution...
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瞄准制衡强敌“马赛克战”“决策中心战”等新技术驱动的作战概念及威胁挑战,聚焦未来跨域联合作战指挥控制(command and control,C2)全流程决策需求,遵循平行智能理论框架,提出了基于筹划-准备-执行-评估(planning-readiness-execution-assessment,PREA)环与观察-判断-决策-行动(observe-orient-decide-act,OODA)环的平行指挥控制与管理(command&control and management,C2M)新范式,以期实现智能机器辅助指挥员作战全流程的分层次、个性化决策支持,减轻指挥员认知负担、降低决策复杂度,实现机器对指挥员“人脑”的智能扩展与增强,为塑造全局决策优势提供牵引和支撑。
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