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类ChatGPT模型辅助数字政府建设的可能、风险与模式 被引量:8
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作者 朱嫣丹 《企业经济》 北大核心 2024年第4期64-74,共11页
利用生成式人工智能技术参与数字政府建设,对于推动国家治理现代化具有重要的时代意义和实践价值。ChatGPT等生成式人工智能的自然语言理解与生成能力、文本生成能力和知识更新能力对提高数字政府建设水平和建设效率发挥着重要的价值功... 利用生成式人工智能技术参与数字政府建设,对于推动国家治理现代化具有重要的时代意义和实践价值。ChatGPT等生成式人工智能的自然语言理解与生成能力、文本生成能力和知识更新能力对提高数字政府建设水平和建设效率发挥着重要的价值功能。但同时,生成式人工智能参与数字政府建设,存在政务和公共数据泄露、政府权威向技术资本转移以及信息深度伪造的风险。面对生成式人工智能参与数字政府建设的广阔前景和风险问题,要加快我国自主生成式人工智能在数字政府建设领域的应用培育;坚持效率与责任并重,增强数字政府的行政实效;加强对公民、企业等主体的数据权利保障,以及对国家安全等重点领域的数据风险规制。 展开更多
关键词 生成式人工智能 类chatgpt模型 数字政府 政务数据 国家安全
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数字政府治理中的类ChatGPT模型研究 被引量:10
2
作者 陈礼 吕佩安 《征信》 北大核心 2023年第10期6-17,共12页
类ChatGPT模型将以其拟人性、交互性、多模态等技术优势来重塑数字政府治理格局。类ChatGPT模型能够辅助数字政府治理结构的优化升级,从宏观上构成数字政府实现的逻辑起因,微观上成为数字政府递进的关键要素,动态上成就数字政府沟通的... 类ChatGPT模型将以其拟人性、交互性、多模态等技术优势来重塑数字政府治理格局。类ChatGPT模型能够辅助数字政府治理结构的优化升级,从宏观上构成数字政府实现的逻辑起因,微观上成为数字政府递进的关键要素,动态上成就数字政府沟通的现实具象化。但是,在类ChatGPT模型引入数字政府治理的过程中,极易因算法权力扩张和技术资本异化等因素加剧数据主权风险、资本侵蚀风险以及信息失序风险。为此,应当将法治路径融入数字政府治理过程以有效构建类ChatGPT模型的应用路径,以法律规范规制类ChatGPT模型的应用进路,以数据分级完善类ChatGPT模型的前置保障,以责任分配廓清类ChatGPT模型的权责关系,以合宪运行搭建类ChatGPT模型的法治边界,以期最大限度发挥类ChatGPT模型的技术效能,优化数字政府治理活动。 展开更多
关键词 数字政府治理 类chatgpt模型 法治 技术赋能 数据权利
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ChatGPT类大语言模型赋能电力标准数字化转型的核心技术、技术特征及应用展望 被引量:1
3
作者 马超 李武峰 +2 位作者 陈羽飞 何永君 田晓鹏 《高电压技术》 北大核心 2025年第4期1727-1746,共20页
大语言模型是推进标准数字化转型工作的关建技术,探索ChatGPT类大语言模型赋能电力标准数字化转型的核心技术、技术特征及应用展望具有重要意义。该文在介绍ChatGPT和电力标准数字化转型的概念基础上,提出了ChatGPT类大语言模型赋能电... 大语言模型是推进标准数字化转型工作的关建技术,探索ChatGPT类大语言模型赋能电力标准数字化转型的核心技术、技术特征及应用展望具有重要意义。该文在介绍ChatGPT和电力标准数字化转型的概念基础上,提出了ChatGPT类大语言模型赋能电力标准数字化转型的核心技术和技术特征;对于电力标准本身数字化,通用ChatGPT公共大语言模型可推进电力标准形态多元化呈现;对于电力标准化过程数字化,专用ChatGPT电力大语言模型可推进电力标准知识深度化应用。同时,指出了ChatGPT类大语言模型对电力标准数字化转型的变革影响,包括改变电力标准数据标注方式、电力标准数据知识挖掘方式、电力标准文献资源检索模式、电力标准信息获取与梳理模式、人类与机器交互模式5个变革影响。最后,从应用模式、应用框架、应用具体案例、未来应用方向4个方面,提出了ChatGPT类大语言模型对电力标准数字化转型的应用展望,并指出了技术局限性、实施复杂性、标准化建设特殊性、经济成本效益性4方面挑战与限制。 展开更多
关键词 大语言模型 标准数字化 电力标准 chatgpt 机器可读标准 生成式人工智能
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基于情感增强非参数模型的社交媒体观点聚类
4
作者 刘勘 陈昱 何佳瑞 《中文信息学报》 北大核心 2025年第3期148-158,共11页
观点分析对于社交媒体这一关键的网络舆论阵地有着重要的现实意义。该文基于非参数模型的文本聚类技术,将社交媒体文本根据用户主张的观点汇总,直观呈现用户群体所持有的不同立场。针对社交媒体文本长度短、数量多、情感丰富等特点,该... 观点分析对于社交媒体这一关键的网络舆论阵地有着重要的现实意义。该文基于非参数模型的文本聚类技术,将社交媒体文本根据用户主张的观点汇总,直观呈现用户群体所持有的不同立场。针对社交媒体文本长度短、数量多、情感丰富等特点,该文提出使用情感分布增强(Sentiment Distribution Enhanced,SDE)方法改进现有基于狄利克雷过程混合模型的短文本流聚类算法,以高斯分布建模文本情感,并推导相应的坍缩吉布斯采样算法推断参数。该方法在捕获文本情感特征的同时,能够自动确定聚类簇数量并实现观点聚类。与现有先进方法在Tweets、Google News数据集上的对比实验显示,该文提出的方法在标准化互信息、准确度等指标上取得了超越现有模型的聚类表现,并且在主观性较强的数据集上具有更显著的优势。 展开更多
关键词 观点分析 短文本流聚 非参数模型 社交媒体
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基于职业胜任力的高职院校农学类专业大学生职业素质模型的构建
5
作者 蒋仁州 王毅 胡红宇 《数字农业与智能农机》 2025年第4期120-123,共4页
培养高技能人才是农学类专业学院人才培养的重要方向。基于职业能力理论,通过因子分析构建了由知识素质、心理素质、个人特质、综合能力4个维度组成的农学类专业高职大学生职业能力模型。该模型涉及个人品质、创新精神、敬业精神、心理... 培养高技能人才是农学类专业学院人才培养的重要方向。基于职业能力理论,通过因子分析构建了由知识素质、心理素质、个人特质、综合能力4个维度组成的农学类专业高职大学生职业能力模型。该模型涉及个人品质、创新精神、敬业精神、心理适应能力、政治素质、专业知识、管理能力、业务能力和岗位能力等9项能力因素。结合能力因素的能力特征得分情况,提出提高农学类专业高职大学生职业胜任力的建议,为湖南高职院校差异化、特色化发展涉农人才培养提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 职业胜任力 农学专业 高职学生 职业素质模型 提升对策
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面向云边个性化模型解耦的聚类联邦学习方法 被引量:2
6
作者 杜甜 陈星延 +2 位作者 寇纲 赵宇 许长桥 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期407-432,共26页
联邦学习是一种前沿的分布式学习范式,该技术允许多个边缘客户端协作训练全局模型,而无需客户端共享数据至中央服务器,有效缓解了深度模型训练的“数据孤岛”和数据隐私安全问题。生成式人工智能的发展推动了更大规模的模型和数据集应用... 联邦学习是一种前沿的分布式学习范式,该技术允许多个边缘客户端协作训练全局模型,而无需客户端共享数据至中央服务器,有效缓解了深度模型训练的“数据孤岛”和数据隐私安全问题。生成式人工智能的发展推动了更大规模的模型和数据集应用,加剧了联邦学习所面临的现实挑战,特别是由客户端本地数据高度异构导致的训练效率低和通信成本高等问题。本文提出了一种基于云边模型解耦的联邦学习创新框架,FedCPMD,该框架通过为客户端动态选择最优个性化层来应对数据异质性。动机实验表明,具有异构数据分布的客户端在选用不同神经网络层作为个性化层时,其性能存在明显差异。基于此,本文设计了一种逐层知识化表征方法,通过独立量化每一层神经网络对最终模型效果的影响,实现对个性化层的选择。FedCPMD还引入了一种基于知识表征的客户端聚类策略,通过将具有相同选层结果的客户端聚类到同一集群,来提升异构联邦学习的模型性能。本文在九个真实数据集上开展实验,结果表明与现有十余种先进方案相比,FedCPMD具有明显优势。针对CIFAR100、CINIC10、SVHN和Tiny ImageNet等复杂数据集,FedCPMD在LeNet5架构上的准确率平均提升2.450%(α=0.1),在VGG11架构上平均提升3.963%(α=0.1)。 展开更多
关键词 个性化联邦学习 模型解耦 云边系统 绿色通信
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基于MaxEnt模型预测瓜类细菌性果斑病在中国的潜在地理分布 被引量:1
7
作者 张文瑶 陈雪荣 +2 位作者 谢洪芳 田艳丽 胡白石 《植物保护》 北大核心 2025年第1期102-110,122,共10页
瓜类细菌性果斑病(bacterial fruit blotch)是瓜类作物上重要的种传细菌性病害,病原菌为西瓜噬酸菌Acidovorax citrulli。我国是全球西甜瓜的主要生产区。近年来,瓜类细菌性果斑病的频繁发生已严重影响我国西甜瓜产业的健康发展。为明... 瓜类细菌性果斑病(bacterial fruit blotch)是瓜类作物上重要的种传细菌性病害,病原菌为西瓜噬酸菌Acidovorax citrulli。我国是全球西甜瓜的主要生产区。近年来,瓜类细菌性果斑病的频繁发生已严重影响我国西甜瓜产业的健康发展。为明确瓜类细菌性果斑病在我国的适生性,根据其在全球的最新分布数据,本研究利用MaxEnt模型结合ArcGIS软件预测了瓜类细菌性果斑病在我国的潜在地理分布。结果表明,MaxEnt模型的平均AUC(area under curve,AUC)值均大于0.9,预测结果的准确性较高。在历史气候条件下,瓜类细菌性果斑病适生区分布广泛,主要包括华中、华南和华东地区,以及部分华北、东北地区,占我国面积的47.36%。影响瓜类细菌性果斑病在我国潜在分布区域的主要气候因子包括最热月份最高温度、月平均昼夜温差、最干月份降水量和最干季平均温度。未来气候情景无论是低环境强迫还是高环境强迫,适生区面积均呈现增长的趋势,预示着随着气候的变化,瓜类细菌性果斑病在我国发生的风险不断增加,因此建议应加强检疫监测和防控,严防其扩散。 展开更多
关键词 细菌性果斑病 MaxEnt模型 气候变化 潜在地理分布
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变压器类装备电磁暂态模型构建技术综述 被引量:1
8
作者 杨鸣 黄琳榆 +6 位作者 孙金昊 司马文霞 赵小涵 汪可 冯谟可 邹滨阳 彭代晓 《高电压技术》 北大核心 2025年第1期1-20,I0001,共21页
变压器类装备种类繁多,广泛应用于电力系统中,是电力系统的核心装备。灵活多变的运行场景导致变压器需承受复杂的电磁暂态冲击,对变压器安全稳定运行造成极大挑战。构建变压器电磁暂态模型是准确分析变压器及系统电磁暂态物理过程和特... 变压器类装备种类繁多,广泛应用于电力系统中,是电力系统的核心装备。灵活多变的运行场景导致变压器需承受复杂的电磁暂态冲击,对变压器安全稳定运行造成极大挑战。构建变压器电磁暂态模型是准确分析变压器及系统电磁暂态物理过程和特性的关键,是变压器优化设计、暂态调控与安全运行的基石。该文将变压器电磁暂态模型按照适用频带分为低频模型、高频模型和宽频模型,首先从模型结构、参数辨识、应用范围、局限性等方面介绍了现有主流的变压器低频电路模型,重点阐述了铁芯非线性励磁支路的参数测量和表征方法,及其与分接开关模型的动态耦合方法;然后,介绍了现有变压器高频电路模型,包括黑盒模型和白盒模型,并对不同方法进行比较与总结;进而,介绍了同时具备铁芯非线性和频率依赖特性表征能力的宽频模型。最后,针对不同电磁暂态冲击场景提出模型应用建议,并对变压器电磁暂态模型构建技术的未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 变压器装备 电路模型 电磁暂态 铁芯非线性 频率依赖特性
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基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法
9
作者 陈玮彤 唐伟 +2 位作者 朱长青 刘纪平 王勇 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,... 提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,构建独立的水印数据集;在水印嵌入阶段,在模型输出层额外增加一个水印类,并使用训练集和水印数据集共同训练,训练完成后删除并保存输出层水印类的参数作为私有密钥,获得嵌入水印后的模型;在水印验证阶段,在待验证模型中添加私有水印类参数,并使用含触发器的样本进行预测,当预测准确率大于设定阈值则认为水印验证成功。实验结果表明:该算法构建的纹理水印触发器具有唯一性,算法对模型量化攻击、微调攻击和剪枝攻击均具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 版权保护 黑盒模型水印 水印触发器 水印 遥感场景分模型
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基于EM算法与混合模型的动态聚类分析
10
作者 金向阳 章惠民 +1 位作者 王语涵 林建华 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期727-739,共13页
[目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分... [目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分布的聚类,严格遵循统计原则保障结果客观性.[结果]新算法有效估计概率模型参数,实现烟草品牌精准动态聚类.分析揭示了各品牌类别的差异化特征,为市场策略定制及产品组合优化提供依据.算法准确计算品牌在各类别中的概率分布,增强了决策的精准性.同时,算法具备灵活性与适应性,可随市场变化动态调整.[结论]本研究提出的基于混合高斯分布与EM算法的数据分析方法,为市场数据分析提供了新视角.该方法提高了数据分析的精度与效率,助力企业在复杂市场环境中制定科学策略,具有良好的应用价值与推广前景. 展开更多
关键词 概率模型 EM算法 混合分布 动态聚
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基于高斯混合模型双向聚类重采样和随机森林构建DLBCL早期复发预测模型
11
作者 王俊霞 张岩波 +9 位作者 余红梅 曹红艳 周洁 乔宇 张高源 于凯 王雪嫚 郭玉娇 赵志强 罗艳虹 《中国卫生统计》 北大核心 2025年第1期7-11,17,共6页
目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的... 目的应用一种可以同时解决少数类和多数类类间和类内不平衡问题的类别不平衡处理方法,并将其与随机森林(random forest,RF)分类器结合实现对弥漫大B细胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma,DLBCL)患者早期复发的预测,为DLBLC患者的治疗提供参考。方法首先使用一种基于高斯混合模型双向聚类重采样的类别不平衡处理方法(Gaussian mixture model,GMM-GMM)处理数据,并与随机过采样(random over sampling,ROS)、合成少数类过采样技术(synthetic minority over-sampling technique,SMOTE)、Borderline-1 SMOTE、Borderline-2 SMOTE、GMM上采样、GMM下采样、SMOTE+RUS、SMOTE+GMM和GMM+RUS进行比较,然后以RF作为分类器验证10种类别不平衡方法的性能,之后为验证RF的性能,在处理后的数据集上使用logistic回归和决策树(decision tree,DT)作为对照,最后从区分度和校准度两方面对模型进行评价。结果在本文所有模型中,采用GMM-GMM的RF模型取得了相对最优的分类性能(accuracy=0.79,AUC=0.87,sensitivity=0.71,specificity=0.87,G-means=0.79,MSE=0.21)。结论GMM-GMM优于其他传统的重采样方法,结合RF用于DLBCL患者早期复发的预测取得了相对较好的分类结果,可以很好地实现对DLBCL患者早期复发的预测。 展开更多
关键词 别不平衡 高斯混合模型重采样 随机森林 复发预测 弥漫大B细胞淋巴瘤
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基于聚类椭球模型的机械系统不确定性分析方法
12
作者 马正琰 欧阳衡 +2 位作者 郝志杰 高硕 刘宝会 《工程设计学报》 北大核心 2025年第2期141-150,共10页
机械系统在服役过程中受到随机载荷、制造误差、安装误差等多源不确定性因素影响,导致系统响应常产生偏差,严重影响其运行稳定性与系统可靠性。在实际工程中,大规模、高质量采集复杂机械系统的数据非常困难,获取的数据样本量通常较小,... 机械系统在服役过程中受到随机载荷、制造误差、安装误差等多源不确定性因素影响,导致系统响应常产生偏差,严重影响其运行稳定性与系统可靠性。在实际工程中,大规模、高质量采集复杂机械系统的数据非常困难,获取的数据样本量通常较小,难以通过概率模型描述其不确定性。此外,当机械系统在某些特定条件下运行时,数据可能集中在某些区域,呈现一定的聚类特征,导致该条件下机械系统的不确定性分析与度量存在挑战。为此,提出了一种基于聚类椭球模型的机械系统不确定性分析方法,来准确度量具有聚类特征系统参数的不确定性,实现系统响应不确定性的快速评估。为了准确量化具有聚类特性的小样本数据,采用聚类椭球模型对其进行不确定性建模;根据参数区间信息,开展机械系统敏感性分析,确定了影响机械系统性能的主要参数;结合聚类椭球模型和序列二次规划算法获取机械系统响应的上、下边界,实现了系统参数不确定性传播;通过3个数值算例和1个雷达系统工程算例验证了所提方法的准确性和有效性。研究结果表明,在处理小样本条件下机械系统性能不确定性问题时,超椭球聚类方法具有较高的计算效率和精度。 展开更多
关键词 不确定性传播 椭球模型 功能度量法 敏感性分析
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基于改进高斯混合模型的光伏短时波动游程聚类
13
作者 彭文静 郑迪 +2 位作者 蔡慧 邵海明 王家福 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期126-134,共9页
针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以... 针对大规模光伏发电短时波动性对电能准确计量的挑战,本文提出一种基于改进高斯混合模型的光伏短时波动信号游程聚类分析方法。首先,从游程理论出发分析了光伏输出的短时波动信号特征;其次,针对光伏短时波动信号分解得到游程过多、难以提取典型波动特征的问题,采用基于改进高斯混合模型聚类方法对海量游程进行聚类;进一步提出了主客观融合的聚类结果评价方法。最后,对光伏电站现场录波数据的仿真结果表明,相较于其他方法,所提方法聚类结果评分在各方面有1.1%~61.4%的提升;在不同噪声及异常值水平下所提方法也可以维持较好的聚类效果,复合指标评分下降程度小于其他算法0.92%~18.24%。所提方法通过深度学习技术和贝叶斯信息准则实现了高斯混合模型的自适应聚类,提高了对含噪声和异常值数据的适应能力和稳定性,能够实现光伏电站时波动信号游程的合理聚类。 展开更多
关键词 光伏短时波动信号 游程分析 改进高斯混合模型 游程聚 贝叶斯信息准则
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(1,1)-阶GARCH类模型的非负性、平稳性及记忆性研究
14
作者 潘群星 杜修立 张兵 《统计与决策》 北大核心 2025年第9期66-71,共6页
文章运用Maclaurin级数把(1,1)-阶GARCH类模型展开成ARCH(∞)过程,利用其脉冲响应函数和Volterra级数来考察模型的非负性(模型设定)、协方差平稳性及记忆性问题,结果表明:IGARCH、EWMA模型都是一个短记忆而非永久记忆过程,FIGARCH模型... 文章运用Maclaurin级数把(1,1)-阶GARCH类模型展开成ARCH(∞)过程,利用其脉冲响应函数和Volterra级数来考察模型的非负性(模型设定)、协方差平稳性及记忆性问题,结果表明:IGARCH、EWMA模型都是一个短记忆而非永久记忆过程,FIGARCH模型的记忆性仍是公开的,这三种模型都无法实现平稳;平稳的LMGARCH模型是一个长记忆过程,平稳的HYGARCH模型是一个中记忆过程;以上模型的设定都存在非负性约束条件。 展开更多
关键词 (1 1)-阶GARCH模型 ARCH(∞)过程 脉冲响应函数 VOLTERRA级数
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语义理解与常识推理的机器表现和人类基线之比较——怎样评估ChatGPT等大型语言模型的语言运用能力? 被引量:2
15
作者 袁毓林 《汉语学报》 CSSCI 北大核心 2024年第4期2-16,共15页
本文讨论怎样通过跟人类基线的比较,来合理地评估ChatGPT等现代大型语言模型的语言运用能力。首先,用代词指称歧义和否定辖域问题测试ChatGPT,展示语言大模型在语义理解和常识推理方面的优秀表现;接着简介维诺格拉德模式挑战及其升级版... 本文讨论怎样通过跟人类基线的比较,来合理地评估ChatGPT等现代大型语言模型的语言运用能力。首先,用代词指称歧义和否定辖域问题测试ChatGPT,展示语言大模型在语义理解和常识推理方面的优秀表现;接着简介维诺格拉德模式挑战及其升级版本WinoGrande数据集,还介绍了我们对于这种类型的测试题和机器表现的评估方式的改进方案(把仅触发词不同的“句对”扩展为锚定词也不同的“句偶”,把机器表现跟人类被试的表现进行比较);然后介绍我们怎样用“句对”和“句偶”测试ChatGPT和人类被试,并且把人类和机器的表现进行对比,从而得出语言大模型的语言运用能力接近人类的结论。 展开更多
关键词 语义理解/常识推理 chatgpt/大型语言模型 维诺格拉德模式/句对与句偶 机器表现/人基线
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具有两类顾客和灾难到达的故障流体模型的均衡分析
16
作者 杨磊 徐秀丽 《运筹学学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期159-171,共13页
本文对两类顾客且有灾难到达的全故障流体模型进行经济学分析,灾难到达会清空系统迫使顾客离开。假设到达的顾客根据“收益-成本”效用函数决定是否进入。构建线性微分方程组,在完全可见和几乎可见两种信息水平下利用矩阵分析法得出个... 本文对两类顾客且有灾难到达的全故障流体模型进行经济学分析,灾难到达会清空系统迫使顾客离开。假设到达的顾客根据“收益-成本”效用函数决定是否进入。构建线性微分方程组,在完全可见和几乎可见两种信息水平下利用矩阵分析法得出个体止步阈值和单位时间内的社会收益函数,最后通过数值算例讨论参数对于社会收益的影响。 展开更多
关键词 流体模型 顾客 灾难 完全故障 均衡分析
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类ChatGPT技术应用的公共价值解构与建构:基于战略三角模型的分析 被引量:7
17
作者 冯彩玲 杜晚晴 《大连理工大学学报(社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2024年第3期7-15,共9页
生成式人工智能具有智慧性、类人性和技术放大性等特征,给社会带来深层次变革,同时也造成了严重的公共价值侵蚀,如何进行人工智能的价值治理成为重要的研究议题。文章从“战略三角模型”出发,探讨类ChatGPT技术应用造成的公共价值解构... 生成式人工智能具有智慧性、类人性和技术放大性等特征,给社会带来深层次变革,同时也造成了严重的公共价值侵蚀,如何进行人工智能的价值治理成为重要的研究议题。文章从“战略三角模型”出发,探讨类ChatGPT技术应用造成的公共价值解构与建构。在公共价值解构层面,生成式人工智能造成了以社会为导向的价值解构与以个人为导向的价值解构,包括社会信任消解、社会不平等加剧、国家安全危机以及数字生存权和数字自主权异化。在公共价值建构层面,提出“合法性和支持”及“运作能力”两个层面的公共价值建构路径,形成法律约束机制、风险防控机制及协同监督机制,同时提供技术支持与政策保障,确保类ChatGPT技术在公共价值与公共秩序的范围内运转。 展开更多
关键词 chatgpt 人工智能 公共价值 战略三角模型
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基于预训练语言模型的IPC与高相似CLC类目自动映射
18
作者 黄敏 魏嘉琴 李茂西 《中文信息学报》 北大核心 2025年第2期153-161,共9页
专利和图书期刊是产业界与学术界的科技创新信息来源,专利通常采用国际专利分类法(International Patent Classification,IPC)标识,而中文图书期刊则采用中国图书馆分类法(Chinese Library Classification,CLC),不同的分类标识体系给专... 专利和图书期刊是产业界与学术界的科技创新信息来源,专利通常采用国际专利分类法(International Patent Classification,IPC)标识,而中文图书期刊则采用中国图书馆分类法(Chinese Library Classification,CLC),不同的分类标识体系给专利、图书期刊信息整合共享和跨库检索浏览带来了挑战。针对IPC类目和高相似的CLC类目难以准确映射的问题,对于计算资源受限的场景,该文提出结合预训练语言模型BERT和文本蕴含模型ESIM的IPC与CLC类目自动映射方法;对于计算资源充足的场景,该文提出了基于大语言模型ChatGLM2-6B的IPC与CLC类目自动映射方法。在公开的IPC与CLC类目映射数据集和在其基础上构建的IPC类目与高相似的CLC类目映射数据集上的实验结果表明,该文所提出的两种方法均统计显著地优于对比的基线方法,包括当前最先进的Sia-BERT等基于深度神经网络的科技文献类目自动映射方法。消融实验和详细的映射实例分析进一步揭示了该文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 国际专利分 中国图书馆分 预训练语言模型 大语言模型 目映射
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基于全盾壳模型的类矩形盾尾力学性能数值模拟研究
19
作者 沈皓 潘汪洋 +2 位作者 石元奇 翟一欣 柳献 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期235-245,共11页
盾壳是保护盾构机内部人员设备安全的重要屏障,盾尾作为盾壳结构中用于管片拼装区域,无法加装大型隔板以及肋条等加固措施,是盾壳最薄弱的位置,且类矩形盾尾的受力性能与传统圆形盾尾存在明显差异。为真实地反映类矩形盾尾的受力性能,... 盾壳是保护盾构机内部人员设备安全的重要屏障,盾尾作为盾壳结构中用于管片拼装区域,无法加装大型隔板以及肋条等加固措施,是盾壳最薄弱的位置,且类矩形盾尾的受力性能与传统圆形盾尾存在明显差异。为真实地反映类矩形盾尾的受力性能,验证类矩形盾尾在各种施工荷载下的安全性并指导后续优化设计,使用abaqus有限元软件建立包括前壳体1、前壳体2、后壳体和盾尾四部分的全盾壳模型,并在模型中考虑了盾尾刷和盾尾油脂腔荷载的影响,就直线掘进工况下盾尾的受力性能进行模拟研究。研究结果表明:背景工程中的类矩形盾尾变形与应力最大位置均位于盾尾自由端拱顶处,其在18m埋深下的直线掘进工况下最大应力48.58MPa,最大水平变形5.88mm,最大竖向变形16.66mm,具有足够的刚度与强度储备,满足施工安全要求;全盾壳计算模型相较于仅考虑盾尾的计算模型的计算结果更接近于工程实测数据,可以认为全盾壳模型能更真实准确地反映盾尾的力学性能;盾尾油脂腔荷载显著影响盾尾变形和应力的计算结果,在盾尾力学性能研究中应考虑该荷载的影响,而盾尾刷由于刚度过小,对盾尾整体的受力性能没有明显影响;通过参数分析,明确了地层性质、埋深和盾尾厚度对盾尾受力性能的影响规律,而顶推力对盾尾受力性能影响较小。 展开更多
关键词 矩形盾尾 全盾壳模型 力学性能 数值模拟 参数分析
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AP聚类和特征划分融合的群结构模型及跟踪算法
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作者 王昊 宋骊平 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第2期228-235,共8页
针对群目标跟踪问题中发生群合并和分裂时,传统的演化网络模型通过将目标间的马氏距离与预设的阈值进行比较实现群组划分,导致其跟踪效果因依赖于阈值选择而在性能上受限的问题,提出了一种基于近邻传播聚类和特征划分融合的群结构模型,... 针对群目标跟踪问题中发生群合并和分裂时,传统的演化网络模型通过将目标间的马氏距离与预设的阈值进行比较实现群组划分,导致其跟踪效果因依赖于阈值选择而在性能上受限的问题,提出了一种基于近邻传播聚类和特征划分融合的群结构模型,以避免上述问题并提升跟踪精度。新的群结构模型创新性地利用近邻传播聚类算法,依据目标点之间的距离和速度特征,在2个维度上对目标点进行有效划分,通过邻接矩阵表示聚类结果,并对两个邻接矩阵进行融合,构造出目标点的群组划分结构。结合高斯混合概率假设密度滤波进行群目标跟踪仿真对比实验,结果表明新的群结构模型在群组划分方面更接近群目标的真实划分,相较于传统的演化网络模型,新模型在群目标数目的估计及跟踪效果上有明显提升。所提出的群结构模型跟踪性能更好,模块化程度高并且具有更高的全局适应能力,为群目标跟踪提供了新的解决思路。 展开更多
关键词 群目标跟踪 近邻传播聚 演化网络模型 概率假设密度滤波 邻接矩阵
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