检索结果-内蒙古大学图书馆

高科技与产业化 2022年第11期28卷 64-67页

作者：李莉广东工业大学经济学院广东工业大学数字经济与数据治理哲学社会科学重点实验室广东制造业大数据创新研究中心

当今世界正经历百年未有之大变局,新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展,特别是以“互联网+”、人工智能、大数据、云计算等为代表的数字技术加速创新并与制造业深度融合发展,不断促生新产业、新业态、新模式,在引领驱动经济高质量发展的同... 详细信息

当今世界正经历百年未有之大变局,新一轮科技革命和产业变革蓬勃发展,特别是以“互联网+”、人工智能、大数据、云计算等为代表的数字技术加速创新并与制造业深度融合发展,不断促生新产业、新业态、新模式,在引领驱动经济高质量发展的同时,也对现有产业带来颠覆性影响,这为我国制造业实现弯道超车提供了难得的历史机遇。

关键词：产业变革人工智能制造业大数据新业态弯道超车云计算深度融合

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AIGC驱动的GLAM数智融合创新发展研究

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农业图书情报学报 2023年第5期35卷 4-15页

作者：马乐存詹希旎朱齐宇孙榕李白杨南京大学数据智能与交叉创新实验室南京210023 南京大学数字经济与管理学院苏州215163 南京大学数据管理创新研究中心苏州215163

[目的/意义]AIGC成为数智环境下产业转型的重要工具,明确AIGC驱动GLAM创新的适用性和应用场景并探索未来GLAM机构所面临的发展挑战,有助于推动GLAM数智化转型,利用AIGC的技术优势为公共文化服务赋能,促进GLAM实现更多价值。[方法/过程]... 详细信息

[目的/意义]AIGC成为数智环境下产业转型的重要工具,明确AIGC驱动GLAM创新的适用性和应用场景并探索未来GLAM机构所面临的发展挑战,有助于推动GLAM数智化转型,利用AIGC的技术优势为公共文化服务赋能,促进GLAM实现更多价值。[方法/过程]在对以往文献研究的基础上,本文首先从政策、学术、产业、数据和用户5个层面阐述了AIGC对于GLAM数智融合发展的适用性,并通过技术、业务、用户和组织管理等角度解析了AIGC下GLAM数智化场景变革,再讨论了GLAM所面临的挑战和对其未来的期望。[结果/结论]AIGC能高效促进GLAM在多应用场景下创新发展,未来GLAM机构应积极应对包括数字所有权保护和开发、技术应用效益投入产出比和用户转化及评价等挑战,不断推进数字人才培养与储备,拓展数智技术研究,在现有资源基础上建立一套完整的AIGC应用评估体系。

关键词： AIGC GLAM 数据智能生成式人工智能

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经济增长目标设置理念的转变与制造业结构优化

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计量经济学报 2024年第4期4卷 1172-1196页

作者：刘明杨国镯兰州财经大学“一带一路”经济研究院兰州730020 兰州财经大学统计与数据科学学院兰州730020 甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室兰州730020

设置经济增长目标是地方政府宏观经济管理的重要手段.本文着重考察经济增长目标设置理念转变对制造业结构优化的影响效果,通过逻辑推理和文献归纳提出地区经济增长目标对制造业结构优化的影响机制假说,并基于中国2001-2020年31个省区(... 详细信息

设置经济增长目标是地方政府宏观经济管理的重要手段.本文着重考察经济增长目标设置理念转变对制造业结构优化的影响效果,通过逻辑推理和文献归纳提出地区经济增长目标对制造业结构优化的影响机制假说,并基于中国2001-2020年31个省区(不包括香港特别行政区、澳门特别行政区和中国台湾省)的省级面板数据进行实证检验.调节效应分析显示,地区经济增长目标设置理念转变后地区经济增长目标对制造业结构合理化具有显著促进作用,施加环境约束能有效弱化地区经济增长目标对制造业结构高度化的抑制作用;地区经济增长目标加码程度减弱有助于弱化地区经济增长目标对制造业结构优化的抑制作用;中介机制检验结果表明,政府绩效考核下地区经济增长目标能通过投资结构扭曲效应、技术创新挤占效应以及要素市场发育阻滞效应对制造业结构高度化和合理化产生抑制作用,这为减少经济增长目标设置的负向影响以及促进制造业优化发展提供了可行路径.

关键词：地区经济增长目标制造业结构高度化制造业结构合理化投资结构技术创新要素市场发育

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人工智能应用对劳动者权益的影响:作用机制与实证研究

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南方人口 2024年第5期39卷 40-54页

作者：明娟魏晓婷胡嘉琪广东工业大学经济学院广东广州510520 广东工业大学数字经济与数据治理重点实验室广东广州510520 广东华南粮食交易中心有限公司广东广州510620

伴随人工智能技术的广泛应用,我国就业格局发生深刻变化,人工智能如何影响劳动者权益成为当前讨论的重要议题之一。文章采用中国劳动力动态调查(CLDS)数据,运用多层线性回归模型(HLM)检验人工智能对劳动者权益的影响效应和作用机制。研... 详细信息

伴随人工智能技术的广泛应用,我国就业格局发生深刻变化,人工智能如何影响劳动者权益成为当前讨论的重要议题之一。文章采用中国劳动力动态调查(CLDS)数据,运用多层线性回归模型(HLM)检验人工智能对劳动者权益的影响效应和作用机制。研究表明:(1)人工智能应用显著改善劳动者权益,且人工智能通过增加工资收入以及改善社会保险促进劳动者权益的提升,经过稳健性和内生性检验后结论依然成立。(2)个体异质性分析显示,人工智能对女性、45岁及以下、高技能和低技能劳动者权益的改善作用更显著。企业异质性分析表明,人工智能对劳动者权益的改善效应在国有或集体企业和有工会的企业中更为显著。行业层面分析显示,高端技术制造业和生产性服务业的劳动者能与人工智能达成“人机互补”,获取更大程度的劳动者权益增益。(3)人工智能通过任务分配与技能适配机制影响劳动者权益。一是人工智能应用下劳动者拥有更多机会执行非常规工作任务,通过“人机协同”实现劳动者权益的提升;二是人工智能致使新岗位创造与劳动者技能升级共同作用,提高了技术技能适配度,进而改善劳动者权益。因此,在推广人工智能的过程中,有必要把握人工智能的任务偏向性与技能偏向性特征,为劳动者提供更多有针对性的技能训练,提高劳动者技能与人工智能技术适配度,使劳动者持续从技术升级中获益。

关键词：人工智能劳动者权益任务分配技能适配

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数据要素促进共同富裕:机制与路径

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青海社会科学 2023年第6期 48-59页

作者：刘明杨国镯程钦良兰州财经大学统计与数据科学学院兰州财经大学“一带一路”经济研究院兰州财经大学甘肃省数字经济与社会计算科学重点实验室

中国已进入数字化时代,共同富裕的实现需依托数据要素有序推进。从静态视角来看,数据要素能在宏观、中观、微观层面同时发力,推动区域协调发展和城乡融合发展,实现产业共富、群体共富和企业共富。从动态视角来看,社会再生产是由生产、... 详细信息

中国已进入数字化时代,共同富裕的实现需依托数据要素有序推进。从静态视角来看,数据要素能在宏观、中观、微观层面同时发力,推动区域协调发展和城乡融合发展,实现产业共富、群体共富和企业共富。从动态视角来看,社会再生产是由生产、分配、流通、消费四个环节构成的有机整体,四环节之间相互联系、相互影响,数据要素通过作用于“四环节”,推进现代化产业体系建设、促进社会分工进一步发展、优化收入分配、推进统一大市场建设、实现高水平对外开放、促进消费升级和缩小消费差距,进而在经济循环中发挥循环累积作用,形成推进共同富裕的动力。以静态和动态相结合的视角探索数据要素促进共同富裕的机制与路径,有助于明晰数据要素推进共同富裕的着力点和系统发力路径,为共同富裕目标的实现提供新的参考策略。

关键词：数据要素共同富裕社会再生产理论促进机制

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参考文献跨学科性与论文学术影响力的关系研究

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情报学报 2023年第5期42卷 525-536页

作者：刘嘉明孙建军南京大学数据智能与交叉创新实验室南京210023 南京大学数字经济与管理学院苏州215163 南京大学信息管理学院南京210023

探究参考文献跨学科性与论文学术影响力的关系,能够为学科领域的进一步发展提出参考建议,对促进科学发展具有重要意义。本研究以Web of Science核心合集2001—2020年仿生学领域的期刊论文和会议论文为数据集,从学科丰富性、平衡性、差... 详细信息

探究参考文献跨学科性与论文学术影响力的关系,能够为学科领域的进一步发展提出参考建议,对促进科学发展具有重要意义。本研究以Web of Science核心合集2001—2020年仿生学领域的期刊论文和会议论文为数据集,从学科丰富性、平衡性、差异性及综合角度,对参考文献跨学科性与论文学术影响力之间的关系进行探讨,并比较其在不同合作模式下的区别。研究结果表明,综合性指标Rao-Stirling指数负向影响学术影响力;学科丰富性、平衡性和差异性对学术影响力的积极影响均存在阈值;不同合作模式下,参考文献跨学科性与论文学术影响力的关系有一定区别。进行学科交叉科研活动时,在学科丰富性、平衡性和差异性方面都要遵循适度原则;根据合作者的性质采取不同的合作策略;积极与国际高水平机构交流、合作;高等院校则应该加强学科交叉培养,打造知识复合型人才。

关键词：参考文献跨学科性学术影响力合作模式仿生学

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生成式人工智能(GAI)背景下的数智可供性与认知带宽调节研究

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图书与情报 2024年第1期 110-120页

作者：詹希旎李白杨南京大学数据管理创新研究中心江苏苏州215163 南京大学数据智能与交叉创新实验室江苏南京210023 南京大学数字经济与管理学院江苏苏州215163

随着生成式人工智能与大数据资源的融合应用,可供主体的数智化特性逐渐凸显,在强化AI生成能力的同时拓宽了用户认知边界,为可供思想提供了新的延续支点。文章首先以生成式人工智能背景下的数智可供性理论建构为切入点,从“赋能”属性和... 详细信息

随着生成式人工智能与大数据资源的融合应用,可供主体的数智化特性逐渐凸显,在强化AI生成能力的同时拓宽了用户认知边界,为可供思想提供了新的延续支点。文章首先以生成式人工智能背景下的数智可供性理论建构为切入点,从“赋能”属性和“关系”机制梳理可供条件下数智与认知的逻辑关联;其次,借鉴可供思想的数智化发展机理,结合四种理论模式解构认知带宽的可供特性;最后,围绕生成式环境下认知带宽在“资源-能力-空间”的三重升维机制,探讨数智供给量级优势、技术可供内生潜力、场域自主化发展的实践过程,以期深入理解“数智何以赋能认知”的关键命题。

关键词：生成式人工智能数智可供性认知带宽 AIGC 稀缺资源场域自主化

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生成式人工智能技术如何影响专业型工作?——来自软件工程行业的早期证据

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劳动经济研究 2024年第3期12卷 3-34页

作者：马晔风陈楠崔雪彬中国社会科学院数量经济与技术经济研究所中国社会科学院经济大数据与政策评估实验室南京大学数字经济与管理学院

生成式人工智能(AI)技术的发展显著缩小了人工智能与人类认知能力的差距,这一趋势对知识型、专业型工作带来重大影响。本文以软件工程行业为研究对象,分析生成式AI在应用早期阶段对专业型工作的影响效果与机制。研究显示,现阶段生成式A... 详细信息

生成式人工智能(AI)技术的发展显著缩小了人工智能与人类认知能力的差距,这一趋势对知识型、专业型工作带来重大影响。本文以软件工程行业为研究对象,分析生成式AI在应用早期阶段对专业型工作的影响效果与机制。研究显示,现阶段生成式AI对专业型工作的冲击有限,对软件开发工作的影响以效率提升为主,距离大规模广泛替代还有较大差距。AI工具在通用型业务场景的效率提升效应最高,在行业属性较强的应用场景中提升效应有限。当应用场景涉及云计算、机器学习等前沿技术能力时,生成式AI工具的表现最差。原因在于,使用生成式AI工具辅助软件开发仍面临训练数据、复杂逻辑、隐性知识、人机交互等制约因素,在理解问题、解决问题、生成代码等环节限制了技术在实际应用中的表现。从长期来看,生成式AI有望推动软件开发工作从单向任务自动化转变为“人机合作”模式,从而实现基于“双向互动”的效率提升。本文的研究结果对未来如何建立专业型劳动者与人工智能技术进步之间的良性关系具有启发意义。

关键词：生成式人工智能专业型工作软件开发应用场景

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基于改进的倾向得分估计的无偏推荐模型

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计算机应用 2021年第12期41卷 3508-3514页

作者：骆锦潍刘杜钢潘微科明仲大数据系统计算技术国家工程实验室(深圳大学) 广东深圳518060 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)(深圳大学) 广东深圳518060 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

现实中推荐系统通常遭受着各种各样的偏置问题,例如曝光偏置、位置偏置和选择偏置。一个忽略偏置问题的推荐模型不能反映推荐系统的真实性能,且对于用户而言可能是不可信任的。先前的工作已经表明基于倾向得分估计的推荐模型能够有效缓... 详细信息

现实中推荐系统通常遭受着各种各样的偏置问题,例如曝光偏置、位置偏置和选择偏置。一个忽略偏置问题的推荐模型不能反映推荐系统的真实性能,且对于用户而言可能是不可信任的。先前的工作已经表明基于倾向得分估计的推荐模型能够有效缓解隐式反馈数据的曝光偏置,但是通常只考虑通过物品信息来估计倾向得分,这可能导致倾向得分估计不准确。为了提高倾向得分估计的准确性,提出配对倾向得分估计(MPE)方法。具体来说,该方法引入了用户流行度偏好的概念,通过计算用户流行度偏好和物品流行度的配对程度来对样本曝光率进行更加精确的建模,最后将提出的估计方法和一个主流的传统推荐模型以及一个无偏推荐模型进行集成并和包括前两者的三个基线模型进行对比。在公开数据集上的实验结果表明,结合MPE方法后的模型分别相比对应的基线模型在召回率、折损累计增益(DCG)和平均准确率(MAP)这三个评估指标上均有显著的提升;此外,通过实验结果还观察到性能的增益有很大一部分来自长尾物品,可见所提方法有助于提升推荐物品的多样性与覆盖率。

关键词：推荐系统隐式反馈曝光偏置倾向得分估计矩阵分解长尾物品用户流行度偏好

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面向异构单类协同过滤的阶段式变分自编码器

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计算机应用 2021年第12期41卷 3499-3507页

作者：陈宪聪潘微科明仲大数据系统计算技术国家工程实验室(深圳大学) 广东深圳518060 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳)(深圳大学) 广东深圳518060 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

在推荐系统领域,大部分现有的工作主要关注仅有一种类型的用户反馈(如购买反馈)的单类协同过滤(OCCF)问题。然而,在现实的应用中,用户的反馈往往是异构的,因此如何对用户的异构反馈进行建模从而准确刻画用户的真实偏好成为了一个新的挑... 详细信息

在推荐系统领域,大部分现有的工作主要关注仅有一种类型的用户反馈(如购买反馈)的单类协同过滤(OCCF)问题。然而,在现实的应用中,用户的反馈往往是异构的,因此如何对用户的异构反馈进行建模从而准确刻画用户的真实偏好成为了一个新的挑战。围绕异构单类协同过滤(HOCCF)问题(包含了用户的购买反馈和浏览反馈),提出了一个迁移学习解决方案——阶段式变分自编码器(SVAE)模型。首先,将用户的浏览反馈当作辅助数据,以多项式变分自编码器(Multi-VAE)为基础模型学习并生成隐特征向量;然后迁移该隐特征向量到另一路Multi-VAE,用于帮助该Multi-VAE对用户的目标数据(即购买反馈)进行建模。三个真实数据集上的实验结果显示,在多数情况下,SVAE模型在精确度(Precision@5)、归一化折损累计增益(NDCG@5)等重要指标上的表现显著优于其他流行的推荐算法,验证了所提模型的有效性。

关键词：推荐系统用户反馈异构单类协同过滤迁移学习变分自编码器

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