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人工智能高质量数据集的发展趋势及热点--基于CiteSpace的知识图谱分析被引量：1: 1; 作者王鹏程思儒《技术经济与管理研究》北大核心 2025年第4期43-48,共6页; 近些年来,人工智能快速发展,人工智能技术迅速进步,深入人们生活的方方面面,需要加快构建高质量数据集。基于CiteSpace的知识图谱分析,系统梳理了我国人工智能高质量数据集的研究趋势和热点方向。研究表明,人工智能高质量数据集在多样... 展开更多; 关键词人工智能高质量数据集数据驱动智能制造深度学习大数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM融合模型的网络交易平台高质量数据资源识别研究: 2; 作者倪渊李思远 +2 位作者徐磊张健房津玉《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第11期87-93,I0040,I0041,共9页; 随着数据服务形态不断衍生,数据资源作为一种新兴生产要素,其交易流通需求呈现爆发式增长。如何从海量数据中识别高质量数据资源,挖掘要素价值,成为数据交易平台获取竞争优势以及提升要素配置效率的关键。本文旨在发现平台交易情境下高... 展开更多; 关键词数据交易平台高质量数据 K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM 多模型集成; 在线阅读下载PDF 职称材料

我国高质量场景数据集的供给现状与发展策略被引量：1: 3; 作者程乐《人民论坛》北大核心 2025年第5期68-72,共5页; 要素化的数据资源通过场景面向的结构性整合过程形成场景数据集,对于垂直模型预训练、大模型强化微调等人工智能技术场景具有核心意义。然而,我国现有数据市场与数据平台的场景化供给能力受限,高质量场景数据集所涉开放共享标准、质量... 展开更多; 关键词高质量场景数据集数据供给人工智能; 在线阅读下载PDF 职称材料

城镇地籍数据库建设及发展趋向被引量：10: 4; 作者陈红艳于晓峰 +1 位作者李晓燕李可华《测绘通报》 CSCD 北大核心 2010年第7期65-67,74,共4页; 在全国第二次土地调查工作的背景下,以城镇地籍数据库的建设实践为基础,阐述地籍数据库建库的一般方法、步骤,并对软件选取、地籍数据组织、质量控制等关键问题进行探讨,在此基础上对城镇地籍数据库的发展趋向进行浅述。; 关键词地籍数据库 GIS 地籍管理信息系统时空地籍数据库高质量源数据地籍数据库; 在线阅读下载PDF 职称材料

临床风险预测模型外部验证指南(2024版)的解读与启示: 5; 作者周新艺孙建华 +7 位作者王晓杰邓海波王磊朱丽筠邵曼娜杨妮马玉芬徐园《护理学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第24期52-56,共5页; 解读BMJ最新发表的临床风险预测模型外部验证指南(2024版),对获取高质量数据集、进行结局事件预测、评估模型预测性能、评估临床适用性及清晰透明的报告结果5个关键步骤进行分析总结,并对我国护理领域风险预测模型外部验证的问题及局限... 展开更多; 关键词护理风险临床风险预测模型外部验证评估高质量数据集结局事件临床适用性指南解读; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名人工智能高质量数据集的发展趋势及热点--基于CiteSpace的知识图谱分析被引量：1: 1; 作者王鹏程思儒; 机构北京市社会科学院宾夕法尼亚大学; 出处《技术经济与管理研究》北大核心 2025年第4期43-48,共6页; 基金北京市社会科学院2025年重点课题“数智化转型视域下智慧北京与绿色北京融合发展研究”(KY2025B0290)。; 文摘近些年来,人工智能快速发展,人工智能技术迅速进步,深入人们生活的方方面面,需要加快构建高质量数据集。基于CiteSpace的知识图谱分析,系统梳理了我国人工智能高质量数据集的研究趋势和热点方向。研究表明,人工智能高质量数据集在多样性、针对性和规模上具有显著优势,并广泛应用于医疗健康、自动驾驶和智能制造等领域。此外,政策支持、数据驱动和深度学习技术创新成为研究的核心方向。从理论和实践层面对人工智能高质量数据集的发展提出了展望,为未来研究提供了参考。; 关键词人工智能高质量数据集数据驱动智能制造深度学习大数据; Keywords Artificial intelligence High-quality data sets Data driven Intelligent manufacturing Deep learning Big data; 分类号 F49 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM融合模型的网络交易平台高质量数据资源识别研究: 2; 作者倪渊李思远徐磊张健房津玉; 机构北京信息科技大学经济管理学院绿色发展大数据决策北京市重点实验室; 出处《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第11期87-93,I0040,I0041,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFB1400400)。; 文摘随着数据服务形态不断衍生,数据资源作为一种新兴生产要素,其交易流通需求呈现爆发式增长。如何从海量数据中识别高质量数据资源,挖掘要素价值,成为数据交易平台获取竞争优势以及提升要素配置效率的关键。本文旨在发现平台交易情境下高质量数据形成的关键因素,提出从大规模、异质数据资源中高效识别高质量数据的方法。首先,基于高质量数据形成过程,构建“固有品质-商品表征”二维识别指标体系;然后,提出K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM融合模型,对高、中、低三类不同质量数据进行分类预测;最后,收集真实数据交易平台的API交易数据,开展实证研究。结果显示:相比SVM,WOA-SVM,PSO-SVM,MLP和CNN等方法,K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM模型在预测准确率和训练时间方面,均有良好的性能表现。本文提出的识别指标及分类模型,为平台经济下数据质量判断与预测提供了依据,对产品视角下数据质量标准制定以及数据交易定价优化具有一定实践意义。; 关键词数据交易平台高质量数据 K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM 多模型集成; Keywords data trading platform high quality data K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM multi model integration; 分类号 F724.6 [经济管理—产业经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名我国高质量场景数据集的供给现状与发展策略被引量：1: 3; 作者程乐; 机构浙江大学光华法学院浙江大学国际战略与法律研究院浙江大学数字法治研究院; 出处《人民论坛》北大核心 2025年第5期68-72,共5页; 基金国家社科基金年度项目“基于语料库的网络安全话语体系研究”(项目编号:24BYY151) 国家社科基金重大项目“建立健全我国网络综合治理体系研究”(项目编号:20ZDA062) 浙江省法学会重点课题“数字社会司法治理理论与规则研究”(项目编号:2024NA19)阶段性成果; 文摘要素化的数据资源通过场景面向的结构性整合过程形成场景数据集,对于垂直模型预训练、大模型强化微调等人工智能技术场景具有核心意义。然而,我国现有数据市场与数据平台的场景化供给能力受限,高质量场景数据集所涉开放共享标准、质量评估机制等配套规则尚不完善,以致人工智能产业中合成数据增强、后训练推理强化等前沿优化方案难以实现。为全面激活与大规模释放医疗、交通、金融、法律等重要领域的数据价值,应进一步剖释细分行业场景下的数据需求与场景化路径。同时,结合联邦学习、合成数据等技术措施耦合差异场景的具体需求,逐级设定公共数据与场景数据集的技术标准、共享机制与法治方案,为现代化人工智能与更多数字时代新型技术应用提供高质量数据集的场景化赋能。; 关键词高质量场景数据集数据供给人工智能; 分类号 D92 [政治法律—法学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名城镇地籍数据库建设及发展趋向被引量：10: 4; 作者陈红艳于晓峰李晓燕李可华; 机构山东农业大学资源与环境学院北京佰信蓝图信息技术有限公司山东省巨野县国土资源局; 出处《测绘通报》 CSCD 北大核心 2010年第7期65-67,74,共4页; 文摘在全国第二次土地调查工作的背景下,以城镇地籍数据库的建设实践为基础,阐述地籍数据库建库的一般方法、步骤,并对软件选取、地籍数据组织、质量控制等关键问题进行探讨,在此基础上对城镇地籍数据库的发展趋向进行浅述。; 关键词地籍数据库 GIS 地籍管理信息系统时空地籍数据库高质量源数据地籍数据库; 分类号 P273 [天文地球—测绘科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名临床风险预测模型外部验证指南(2024版)的解读与启示: 5; 作者周新艺孙建华王晓杰邓海波王磊朱丽筠邵曼娜杨妮马玉芬徐园; 机构中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院护理部中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院内科ICU 中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院乳腺外科中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院血管外科中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院工会中国医学科学院北京协和医学院北京协和医院保健医疗部; 出处《护理学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第24期52-56,共5页; 基金中央高水平医院临床科研专项(2022-PUMCH-A-132)。; 文摘解读BMJ最新发表的临床风险预测模型外部验证指南(2024版),对获取高质量数据集、进行结局事件预测、评估模型预测性能、评估临床适用性及清晰透明的报告结果5个关键步骤进行分析总结,并对我国护理领域风险预测模型外部验证的问题及局限性提出建议,以期推动未来护理领域高质量风险预测模型向临床实际应用转化。; 关键词护理风险临床风险预测模型外部验证评估高质量数据集结局事件临床适用性指南解读; Keywords nursing risk clinical risk prediction models external validation assessment high-quality datasets outcome events clinical applicability guideline interpretation; 分类号 R471 [医药卫生—护理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	人工智能高质量数据集的发展趋势及热点--基于CiteSpace的知识图谱分析	王鹏程思儒	《技术经济与管理研究》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于K-medoids-NCA-SMOTE-BSVM融合模型的网络交易平台高质量数据资源识别研究	倪渊李思远徐磊张健房津玉	《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	我国高质量场景数据集的供给现状与发展策略	程乐	《人民论坛》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	城镇地籍数据库建设及发展趋向	陈红艳于晓峰李晓燕李可华	《测绘通报》 CSCD 北大核心	2010	10	在线阅读下载PDF 职称材料
5	临床风险预测模型外部验证指南(2024版)的解读与启示	周新艺孙建华王晓杰邓海波王磊朱丽筠邵曼娜杨妮马玉芬徐园	《护理学杂志》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料