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社会科学研究数智化转型中的价值对齐
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作者 王国成 《人民论坛·学术前沿》 北大核心 2025年第12期78-88,共11页
数智时代为社会科学研究提供更有力的工具与手段,也对其研究能力和实践应用提出更高的要求。解决“人理与物理的价值对齐”这一社会科学数智化研究的基本问题,需从底层逻辑框架与知识体系建构切入。一方面,要综合运用科技与人文的深度... 数智时代为社会科学研究提供更有力的工具与手段,也对其研究能力和实践应用提出更高的要求。解决“人理与物理的价值对齐”这一社会科学数智化研究的基本问题,需从底层逻辑框架与知识体系建构切入。一方面,要综合运用科技与人文的深度融合和虚实交融的技术手段,立足破解数智化技术应用于人文社会科学研究的现实困境和迫切需求,阐述人理与物理内涵及认知上的异同;另一方面,要综合运用多学科理论知识与研究方法,全面剖析矛盾根源,多方位(维度)深入探讨人理与物理的价值对齐要点,进一步确立社会科学研究中人本主体地位,探寻切实可行的科技与人文协同的研究范式、发展策略和实践路径。 展开更多
关键词 价值对齐 数智化 社会科学研究 人本主体性 底层逻辑
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跨学科探索社会经济复杂性——2021年诺贝尔奖深层意蕴的启示与思考 被引量:4
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作者 王国成 《河北经贸大学学报》 CSSCI 北大核心 2022年第1期1-10,共10页
将2021年度诺贝尔奖的生理学或医学奖、物理学奖和经济学奖等联系起来思考,探究它们的共同关注点、深层意蕴、学科交结枢纽及融合发展的必然性,聚焦和深入探讨各类复杂系统的本质特征与内在规律,从底层逻辑和层级架构视角比较物理系统... 将2021年度诺贝尔奖的生理学或医学奖、物理学奖和经济学奖等联系起来思考,探究它们的共同关注点、深层意蕴、学科交结枢纽及融合发展的必然性,聚焦和深入探讨各类复杂系统的本质特征与内在规律,从底层逻辑和层级架构视角比较物理系统与社会经济系统的关联与异同,拓展、凸显和加快人类的主观意识、智慧创造与新一轮科技革命的深度结合与有效应用,促进跨学科交叉融合与创新发展,这对人类的思维认知观念提升、科技文明进步的方向和进程、理论知识体系建构、学科专业设置等都有启发价值和重要意义。 展开更多
关键词 复杂系统科学 社会经济复杂性 跨学科交叉融合 经济学创新发展 学科重构
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经济理论研究的微观深化与创新发展 被引量:1
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作者 王国成 王冰雪 《当代经济科学》 CSSCI 北大核心 2021年第2期74-83,共10页
面对日益复杂的现实冲击和挑战,现代经济学理论迫切需要深刻彻底的自我觉醒和变革,尤其在中国经济理论研究的创建拓展和加速发展阶段。本文针对这一背景,提出经济理论研究更需要深化微观分析,并结合当今科技进步的有利时机,夯实微观基础... 面对日益复杂的现实冲击和挑战,现代经济学理论迫切需要深刻彻底的自我觉醒和变革,尤其在中国经济理论研究的创建拓展和加速发展阶段。本文针对这一背景,提出经济理论研究更需要深化微观分析,并结合当今科技进步的有利时机,夯实微观基础,推广行为实验,逐层深入和精细分析特定环境中微观主体的异质性与交互性。由此,相应地会引发观念、理论、方法及建模技术的重大变化,有助于找准理论创新的基点和方向,进而也会获取更为广泛、更具针对性和更有成效的应用。本文的学术贡献在于突出强调了宏观模型演进中深化微观分析的必要性,结合基于主体行为建模和推广行为实验等技术方法,深刻推动经济理论创新,为中国经济理论研究提供坚实的基础。 展开更多
关键词 经济理论创新 行为实验 主体行为建模 宏观模型 微观分析
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基于单目视觉语义地图构建的列车里程定位方法
4
作者 蒋欣兰 王胜春 沈彦龙 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第19期336-347,共12页
针对铁路检测列车传统里程定位方法均存在的缺陷,将语义信息融合到三维重建技术中,提出了基于先验信息的单目视觉语义地图构建方法。该方法包含目标检测模块、目标跟踪模块、单目SLAM模块和点云统计处理模块,并且对铁路场景中进行三维... 针对铁路检测列车传统里程定位方法均存在的缺陷,将语义信息融合到三维重建技术中,提出了基于先验信息的单目视觉语义地图构建方法。该方法包含目标检测模块、目标跟踪模块、单目SLAM模块和点云统计处理模块,并且对铁路场景中进行三维重建所存在的主要问题分别进行优化:通过定位稳定的语义目标,来缓解尺度漂移问题;通过设定自适应阈值和筛选“三维重建一致性”良好的特征点,来缓解铁路场景模式单一和运行速度过快,所导致的特征点匹配易发生错误的问题;通过筛选本征矩阵奇异值分解的结果,来提升算法运行速度。实验结果表明,该方法是一种可行性高、便于应用推广的高精度铁路里程定位方法。对比仅依靠轮速计的里程定位,提出的方法可将检测系统的定位误差控制在1 m左右,最大误差由11.3 m降低为1.7 m,实现了检测列车精确里程定位。 展开更多
关键词 列车里程定位 三维重建 同步定位与制图 语义地图
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科技人文的融合创新与互动发展 被引量:9
5
作者 王国成 《学术前沿》 CSSCI 北大核心 2023年第21期57-67,共11页
数字化、人工智能等科技的腾飞推动着当今人类社会进入全新时代,也为人文社会科学的创新发展及知识增长和学科建构赋予了新动力。人本主导的科技与科技引领的人文的共生共进,是人类社会发展和文明进步的主旋律;拓展学科知识体系、明晰... 数字化、人工智能等科技的腾飞推动着当今人类社会进入全新时代,也为人文社会科学的创新发展及知识增长和学科建构赋予了新动力。人本主导的科技与科技引领的人文的共生共进,是人类社会发展和文明进步的主旋律;拓展学科知识体系、明晰研究方法之间的内在关联,将科学技术和人文社会科学与以人为本体的思维、行为科学及生理、脑理等多门类相关学科进行大跨度、大纵深的学科交叉融合,能够奠定认知变革的学理基础,进而在数智化时代背景下从大科学视角探讨科技与人文深度融合和创新发展的可行性与实现途径。 展开更多
关键词 科学技术 人文社会科学 数智时代 深度融合 创新发展
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数字化建模:新视角探索经济复杂性 被引量:5
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作者 王国成 《人文杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第5期39-49,共11页
日益复杂的经济金融活动,对理论研究和方法创新提出了更高和更迫切的现实需求,数字化技术及新一轮科技革命正在为此开辟新的视角和空间,提供新的有效工具手段。本文从人文认知视角和在微观行为分析层面,着重阐释数字化建模的原理、必要... 日益复杂的经济金融活动,对理论研究和方法创新提出了更高和更迫切的现实需求,数字化技术及新一轮科技革命正在为此开辟新的视角和空间,提供新的有效工具手段。本文从人文认知视角和在微观行为分析层面,着重阐释数字化建模的原理、必要性和意义及可行的技术实现途径,探索如何用数字模型更好地揭示个体与群体的复杂行为关系,促进现实复杂经济与理论空间的零距离对接,并剖析CAPM模型中系数生成的内在机理和作用,尝试数字金融模型的构建及应用。 展开更多
关键词 数字模型 认知视角 深化行为分析 系数 数字金融建模
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经济学实证分析方法的演进逻辑及发展新阶段 被引量:3
7
作者 王国成 张世国 《东南学术》 CSSCI 北大核心 2021年第1期127-139,共13页
在大数据、人工智能和机器学习等新一轮科技革命浪潮的裹挟下,经济学理论正从经验实证逐步迈入更为科学的后实证时代。传统经济学实证方法在基本行为假设检验、模型导入和理论创新等方面存在着局限性,特别是条件异方差、非经典分布和非... 在大数据、人工智能和机器学习等新一轮科技革命浪潮的裹挟下,经济学理论正从经验实证逐步迈入更为科学的后实证时代。传统经济学实证方法在基本行为假设检验、模型导入和理论创新等方面存在着局限性,特别是条件异方差、非经典分布和非参数估计等问题较难解决。根据实证分析方法演进的本质特征、内在逻辑和必然性,经济学实证分析方法的发展必然要将内生化视角纳入其中,更多地从微观行为层面出发探究非线性突变、集聚涌现等非常态市场异象。计算社会科学催生的数据科技、多主体社会模拟、互联网社会科学实验等新的方法手段,为实证研究开辟了新的路径。 展开更多
关键词 经济学研究 实证分析 内在逻辑 计算社会科学
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走出经济学发展的微观迷宫 被引量:2
8
作者 王国成 王冰雪 《学习与探索》 CSSCI 北大核心 2020年第8期109-115,176,共8页
日益复杂的社会经济活动迫使人们前所未有地严肃正视经济理论体系中宏观微观分离的缺陷及其对经济发展形成的障碍。经济起源、伴随和服务于人及社会的全面发展,只有聚焦人的行为,深化微观分析,采用与传统的建模实证相结合,并基于个体的... 日益复杂的社会经济活动迫使人们前所未有地严肃正视经济理论体系中宏观微观分离的缺陷及其对经济发展形成的障碍。经济起源、伴随和服务于人及社会的全面发展,只有聚焦人的行为,深化微观分析,采用与传统的建模实证相结合,并基于个体的建模分析(ABM),借助大数据、人工智能和机器学习等当代科技的强力支撑,构建虚拟社会和计算实验平台,实现多学科大跨度和深度的交叉整合,经济学发展才有望跳出微观迷宫和自设陷阱,凸显其人文社会科学的本质特征,从而更好地揭示宏观经济的复杂奥秘并提供更为合理的预见。 展开更多
关键词 经济学发展 深化行为分析 微观基础 ABM 总量生成
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结构化区域全卷积神经网络的钢轨扣件检测方法 被引量:2
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作者 蒋欣兰 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第11期1888-1898,共11页
现有的深度学习模型很难满足高速检测的实时性,针对性地提出了一种结构化区域全卷积神经网络(SR-FCN)。为了满足高速综合巡检车实时检测的要求,考虑到轨道图像中钢轨、扣件、轨道板等设施位置相对固定,其位置分布可以构成轨道场景特有... 现有的深度学习模型很难满足高速检测的实时性,针对性地提出了一种结构化区域全卷积神经网络(SR-FCN)。为了满足高速综合巡检车实时检测的要求,考虑到轨道图像中钢轨、扣件、轨道板等设施位置相对固定,其位置分布可以构成轨道场景特有的结构化特征,因此设定了结构化检测区域,将一幅图像中扣件小目标的检测转化为一整块具有固定结构的大目标区域检测,将扣件小目标的检测问题转化为结构化区域的定位问题,可加快网络的训练收敛速度,减少候选区域的生成个数,从而大幅提高检测速度。将铁路轨道的结构化先验信息融合到深度学习网络的各个过程中,有效提高了定位精度,保证了检测的鲁棒性。实验室离线分析和现场在线检测的结果表明,所提出的SR-FCN网络分别获得了99.99%和99.84%的检测精度,同时还保持了较快的检测速度,可以满足350 km/h的实时检测要求。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 扣件 结构化场景 高速巡检
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