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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...
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。
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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
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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
2
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...
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。
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关键词
高
质量
场景
数据
集
数据
供给
人工智能
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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
3
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...
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。
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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
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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]
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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
2
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]
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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
3
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]
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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
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职称材料
2
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
3
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
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