检索结果-内蒙古大学图书馆

复杂系统与复杂性科学 2025年

作者：于凯李倩新疆财经大学信息管理学院新疆财经大学公共管理学院

为促进平台内容管理和舆情治理，聚焦于知识社区问答话题，对意见领袖帖进行识别，并探究其交互网络的形成特征。在此研究中，通过选定指标构建意见领袖帖识别模型，从帖子属性和内容情感两个维度分析意见领袖帖交互网络形成的影响因素... 详细信息

为促进平台内容管理和舆情治理，聚焦于知识社区问答话题，对意见领袖帖进行识别，并探究其交互网络的形成特征。在此研究中，通过选定指标构建意见领袖帖识别模型，从帖子属性和内容情感两个维度分析意见领袖帖交互网络形成的影响因素。研究结果显示多维属性融合识别相较于单一指标更具优势；交互网络中呈现出高度互惠的特点，性别属性对沟通积极性存在影响，情感立场具有高同质性，高情感强度用户更易获得回复性。

关键词：多维属性融合情感传染情感影响力意见领袖帖

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人工智能在中医诊疗领域的研究综述

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计算机工程与应用 2024年第16期60卷 1-18页

作者：苏尤丽胡宣宇马世杰张雨宁阿布都克力木·阿布力孜哈里旦木·阿布都克里木新疆财经大学信息管理学院乌鲁木齐830012

中医诊疗领域正逐步迈向标准化、客观化、现代化与智能化。在此过程中,人工智能的融入极大地推动了中医诊疗、科学研究及中医传承的发展。从人工智能在中医领域的研究现状出发,梳理了从最初的专家系统和规则引擎,到逐渐成熟的传统机器... 详细信息

中医诊疗领域正逐步迈向标准化、客观化、现代化与智能化。在此过程中,人工智能的融入极大地推动了中医诊疗、科学研究及中医传承的发展。从人工智能在中医领域的研究现状出发,梳理了从最初的专家系统和规则引擎,到逐渐成熟的传统机器学习算法,再到如今引领潮流的深度学习三个阶段,人工智能在中医领域的应用发展情况。总结了近年来涌现出的中医知识管理工具和大型模型,这些工具和模型为中医诊疗的智能化提供了坚实的支持。最后针对现阶段人工智能在中医领域中存在的数据公平性、多模态数据理解、模型鲁棒性、个性化医疗及可解释性等多重挑战进行分析。为应对这些挑战,需要持续探索并提出可能的解决方案,以推动中医诊疗智能化的深入发展,更好地满足人民健康需求。

关键词：中医诊疗人工智能中医知识库中医大模型

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直播电商下厂家、MCN机构及主播动态运营策略

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管理工程学报 2024年第6期38卷 275-289页

作者：郭文强梁蕴泽雷明新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012 北京大学光华管理学院北京100871

直播电商的营销模式在激活消费市场、推动经济增长等方面具有重要作用。本文综合考虑主播影响力和消费者参考质量效应的影响,针对由厂家、网红孵化机构(multi-channel network,MCN)及主播构成的直播电商体系,分别从参考质量效应、观众... 详细信息

直播电商的营销模式在激活消费市场、推动经济增长等方面具有重要作用。本文综合考虑主播影响力和消费者参考质量效应的影响,针对由厂家、网红孵化机构(multi-channel network,MCN)及主播构成的直播电商体系,分别从参考质量效应、观众打赏、MCN机构补贴以及电商平台补贴角度构建5种决策模型,并对比分析其动态均衡策略及绩效水平。研究结果表明:消费者参考质量效应有利于提高直播电商体系成员的相关努力程度和绩效水平;观众打赏能够在一定程度上激励主播相应努力水平,进而推动直播电商体系整体利润的提高;MCN机构对主播提供补贴的先决条件取决于双方的边际收益和主播所获的观众打赏情况,满足其先决条件后能够在一定程度上消除双重边际效应从而实现直播电商体系的Pareto改善;此外,来自电商平台的补贴能够实现直播电商体系的完全协调,且补贴比率受成员博弈地位、收益情况及观众打赏的共同影响。

关键词：参考质量效应主播影响力直播电商微分博弈 MCN机构

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社交媒体环境下用户截屏行为模型构建——基于扎根理论的探索

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图书情报知识 2025年第1期42卷 101-112页

作者：热孜亚·艾海提郑小川李珊珊范昊新疆财经大学信息管理学院乌鲁木齐830012 武汉大学信息管理学院武汉430072

[目的/意义]社交媒体环境下用户截屏行为与个人数字资源管理、社会信任构建息息相关。本文旨在对截屏行为进行系统聚焦与整合性探讨,以构建社交媒体环境下用户截屏行为理论模型。[研究设计/方法]采用扎根理论,对22份访谈材料和爬取的68... 详细信息

[目的/意义]社交媒体环境下用户截屏行为与个人数字资源管理、社会信任构建息息相关。本文旨在对截屏行为进行系统聚焦与整合性探讨,以构建社交媒体环境下用户截屏行为理论模型。[研究设计/方法]采用扎根理论,对22份访谈材料和爬取的681条微博帖子进行三阶段编码,构建了社交媒体环境下用户截屏行为模型。[结论/发现]社交媒体环境下用户截屏行为主要受到信息、动机、用户、技术及环境因素的影响,同时从截屏频率、工具和类型三方面揭示了截屏行为特征,截屏行为异化结果主要表现为数字囤积、社会交往隐患和知识产权风险。[创新/价值]从信息资源管理学科角度出发,将截屏行为作为社交媒体环境下的重要用户信息行为之一,探讨其产生机制、行为特征和异化结果,为社交媒体用户、平台服务提供改进建议,帮助抑制截屏异化行为结果。

关键词：截屏行为社交媒体影响因素扎根理论行为异化

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低碳供应链联盟的随机突变模型及弹性研究

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系统科学与数学 2025年第5期 1455-1470页

作者：郭文强陈思琪雷明梁蕴泽高雅琪新疆财经大学信息管理学院北京大学光华管理学院新疆财经大学公共管理学院

针对企业和低碳服务提供商在建立供应链联盟中合作行为的演化过程,借助演化博弈理论与突变论将传统博弈的复制动态方程转化为尖点突变模型,建立包含高斯白噪声的随机动力学系统,同时引入弹性测度指标定量描述系统对扰动的吸收程度.最后... 详细信息

针对企业和低碳服务提供商在建立供应链联盟中合作行为的演化过程,借助演化博弈理论与突变论将传统博弈的复制动态方程转化为尖点突变模型,建立包含高斯白噪声的随机动力学系统,同时引入弹性测度指标定量描述系统对扰动的吸收程度.最后,通过仿真实验进一步分析了相关参数变化对联盟非线性演化及弹性的影响.结果表明:当博弈参数组合在突变集内部时,存在双模态现象及扰动性突变;当博弈参数组合越过突变集边界时,联盟状态发生结构性突变;超额收益与惩罚力度在超过一定阈值时,对系统弹性具有正向影响作用;联盟成员协同度在某一阈值内对系统弹性具有负向影响作用,当其增加到某一阈值时,系统弹性减小,可使联盟成员由“不参与”向“参与”策略演化,最终稳定于“参与”策略.

关键词：嵌入式低碳服务供应链联盟随机突变弹性高斯白噪声

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面向“一带一路”的低资源语言机器翻译研究

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计算机工程 2024年第4期50卷 332-341页

作者：侯钰涛阿布都克力木·阿布力孜史亚庆马依拉木·木斯得克哈里旦木·阿布都克里木新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012

随着“一带一路”倡议的深入推进,沿线国家和地区之间的跨语言沟通需求日渐增长,机器翻译技术逐渐成为各国之间深入交流的重要手段。然而,这些国家存在大量低资源语言,语料的稀缺性导致其机器翻译研究进展较为缓慢。针对该问题,提出一... 详细信息

随着“一带一路”倡议的深入推进,沿线国家和地区之间的跨语言沟通需求日渐增长,机器翻译技术逐渐成为各国之间深入交流的重要手段。然而,这些国家存在大量低资源语言,语料的稀缺性导致其机器翻译研究进展较为缓慢。针对该问题,提出一种基于NLLB模型改进的低资源语言机器翻译训练方法。首先基于多语言预训练模型提出一种改进的训练策略,该策略在数据增强的前提下,对损失函数进行优化,从而在机器翻译任务中有效提高低资源语言的翻译性能;然后使用ChatGPT以及ChatGLM模型分别评估老挝语-汉语以及越南语-汉语的翻译能力,大语言模型(LLM)已具备一定的翻译低资源语言的能力,而且ChatGPT模型在越南语-汉语翻译任务上已经大幅超越传统的神经机器翻译(NMT)模型,但是在老挝语上的翻译性能还有待进一步提高。实验结果表明,在4种低资源语言到汉语的翻译任务上,相比NLLB-600M基线模型,平均提升了1.33个双语替换测评(BLEU)值以及0.82个chrF++值,从而充分证明了该方法在低资源语言机器翻译任务上的有效性。此外,该方法使用ChatGPT和ChatGLM模型分别对老挝语-汉语以及越南语-汉语进行了初步研究,在越南语-汉语翻译任务中,ChatGPT模型表现出色,远超传统的NMT模型,分别提高了9.28个BLEU值和3.12个chrF++值。

关键词：低资源语言机器翻译数据增强多语言预训练模型大语言模型

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我国碳排放驱动因素分解及脱钩努力效应研究

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环境科学研究 2025年第2期38卷 209-219页

作者：郭文强于忠萍雷明张雯苹高雅琪新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012 北京大学乡村振兴研究院北京100871 新疆财经大学公共管理学院新疆乌鲁木齐830012

准确把握我国整体碳排放发展现状,分析碳排放的驱动因素并探究碳排放脱钩的内在机制演变,对我国节能减排政策的制定具有重要的指导意义。本研究运用GDIM分解模型对我国2000-2022年的整体碳排放进行因素分解,并在此基础上,结合Tapio脱钩... 详细信息

准确把握我国整体碳排放发展现状,分析碳排放的驱动因素并探究碳排放脱钩的内在机制演变,对我国节能减排政策的制定具有重要的指导意义。本研究运用GDIM分解模型对我国2000-2022年的整体碳排放进行因素分解,并在此基础上,结合Tapio脱钩模型构建脱钩努力模型,测度各驱动因素的脱钩努力效应,以评估我国减排政策的有效性。结果表明:①2000-2022年,我国整体碳排放总量逐年上升,由30.03×10^(8)t增至105.77×10^(8)t,累计增加了75.74×10^(8)t,碳减排工作面临较大挑战;空间上,碳排放分布不均,呈现出东多西少、北多南少的特征,且东西差距逐渐缩小。②技术规模是碳排放增加的最大驱动力,同时经济规模、能源规模及人均碳排放因素也有明显贡献,而技术碳强度是降碳的关键因素,其次是经济碳强度、能源消费碳强度。③2012年起,经济增长与碳排放脱钩指数始终保持在-0.3~0.8的范围,以弱脱钩状态为主。④经济碳强度、技术碳强度、能源碳强度及能源强度均可促进碳排放脱钩,其中,尤其显著的是技术碳强度,其脱钩努力指数大于1的频率高达63.64%。但是,在大多数年份下总脱钩努力指数仍为负值,表明总体脱钩努力尚不足以抵消经济效应带来的碳排放增长。因此,为加强我国碳排放治理及脱钩努力效应,应重点关注碳排放控制、绿色低碳技术创新以及碳减排政策的完善与落实。

关键词：碳排放因素分解 GDIM Tapio脱钩模型脱钩努力模型

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SAM及其改进模型在图像分割中的应用综述

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计算机工程 2025年

作者：马依拉木·木斯得克高雨欣张思拓冯珂阿布都克力木·阿布力孜哈里旦木·阿布都克里木新疆财经大学信息管理学院

随着通用人工智能技术的快速发展，基础模型在多个领域的应用日益受到广泛关注。在图像分割领域，“分割一切模型”（Segment Anything Model， SAM）作为一种核心基础模型，在提升图像理解和处理效率方面展现出了显著优势。尽管SAM在... 详细信息

随着通用人工智能技术的快速发展，基础模型在多个领域的应用日益受到广泛关注。在图像分割领域，“分割一切模型”（Segment Anything Model， SAM）作为一种核心基础模型，在提升图像理解和处理效率方面展现出了显著优势。尽管SAM在图像分割任务中表现出色，但在功耗、计算效率以及在不同应用场景中的适应性等方面，仍然存在一定的优化空间。为此，文中从多个维度对SAM的改进方向进行了深入探索，包括提升速度和计算效率、增强模型的精度与鲁棒性、提高模型的适应性与通用性、优化提示工程设计，以及提升数据利用效率和强化迁移学习能力等方面。通过这些改进，SAM不仅能够在更复杂的任务中保持高效性能，还能更好地适应各领域和应用场景的需求。在此基础上，总结SAM在医学、遥感、机械等多个领域中的实际应用，展示了其在不同场景下的适用性与挑战。此外，文中还详细介绍了图像分割领域常用的数据集和评价指标，通过实验对比分析，进一步评估了Vision Transformer变体对SAM性能的影响，以及Efficient SAM、EfficientViT-SAM、MobileSAM和Robust SAM等改进模型的性能表现。最后，总结了SAM及其改进模型在实际应用中面临的挑战，并展望了未来的发展方向，旨在帮助科研工作者更全面地了解SAM及其变体的改进与应用，为新模型的提出提供启发。

关键词：分割一切模型视觉基础模型改进模型图像分割通用性模型

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面向用户生成内容的旅游领域命名实体识别方法

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现代电子技术 2025年

作者：徐春刘培贞严荣新疆财经大学信息管理学院新疆财经大学旅游学院

针对网络语境下旅游领域用户生成内容的命名实体识别任务中存在大量噪声数据、嵌套实体边界模糊及文本语料过长等问题，提出一种融合多头自注意力和对抗训练的旅游领域命名实体识别模型。采用ERNIE2.0对旅游语料进行编码，生成富含语义... 详细信息

针对网络语境下旅游领域用户生成内容的命名实体识别任务中存在大量噪声数据、嵌套实体边界模糊及文本语料过长等问题，提出一种融合多头自注意力和对抗训练的旅游领域命名实体识别模型。采用ERNIE2.0对旅游语料进行编码，生成富含语义信息的动态词向量；在词嵌入层后引入对抗训练（FGM、PGD），通过在词向量中添加微小扰动以生成对抗样本，从而模拟旅游用户生成内容中的噪声特征；继而构建双向长短期记忆网络与多头自注意力机制的复合特征提取层，重点捕捉实体边界信息及长距离文本依赖关系，动态调整特征权重分布；最终采用条件随机场实现全局最优标签序列解码。在自建旅游数据集与开源新闻数据集CLUENER2020上进行实验。实验结果表明，该模型在两种数据集上的准确率、召回率与F1值相较于基线模型均有所提升。即使在不同领域的数据集上，该模型仍能保持较高的识别精度，验证了其良好的泛化性和鲁棒性。

关键词：用户生成内容命名实体识别 ERNIE 双向长短期记忆网络多头自注意力对抗训练条件随机场

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“双碳”目标下数字技术赋能农业碳生产率的影响

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环境科学 2025年

作者：郭文强韦星羽雷明新疆财经大学信息管理学院北京大学光华管理学院

在“双碳”目标下提升农业碳生产率对于缓解全球气候变化具有重要意义，而数字技术发展为农业低碳转型和经济绿色发展提供了新动能。选取2013～2023年中国30个省份的面板数据，采用基于加速遗传算法的投影寻踪模型和排放系数法分别测算... 详细信息

在“双碳”目标下提升农业碳生产率对于缓解全球气候变化具有重要意义，而数字技术发展为农业低碳转型和经济绿色发展提供了新动能。选取2013～2023年中国30个省份的面板数据，采用基于加速遗传算法的投影寻踪模型和排放系数法分别测算乡村数字技术和农业碳生产率发展水平，并运用面板固定效应模型和空间杜宾模型研究数字技术发展对农业碳生产率的影响。结果表明：①中国乡村数字技术发展出现由东向西梯度递减的空间分布格局，农业碳生产率在西南地区出现“高-高”集聚特征，二者均呈现逐年上升态势。②乡村数字技术发展对农业碳生产率的提升有显著作用。③异质性检验显示，数字技术对农业碳生产率的提升效果呈现“西部>中部>东部”和“粮食产销平衡区>粮食主产区>粮食主销区”。④数字技术发展对邻近地区农业碳生产率具有正向空间溢出效应，其中300 km为空间溢出效应的密集区半径，700 km为溢出效应的边界半径。

关键词：数字技术农业碳生产率投影寻踪空间杜宾模型空间衰减边界

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