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针对传统管理理论在复杂社会大系统管理方面的问题和不足,阐述和分析复杂社会大系统的内涵与特征,提出四个层次的复杂社会大系统管理结构模型,包括基础层、架构层、过程层和技术层,重点研究作为复杂社会大系统管理核心的基础层中管理基因的内涵和形式;最后,对复杂社会大系统管理研究与实践的重点和方向进行总结与展望。 相似文献
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【目的/意义】互联网、大数据时代为我们提供了丰富的信息资源,已经引起社会、经济的重大变革,尤其在
教育领域的应用备受关注,而把人工智能引入教育领域会使教育更加智能化、个性化、精准化、多元化,也为教育带
来了前所未有的机遇和挑战。【方法/过程】本文首先阐述了大数据、人工智能技术的概念以及人工智能与教育的深
度融合,然后分析了人工智能对未来教育的影响,深刻探讨了推动个性化服务、构建人工智能生态环境因素。【结
果/结论】大数据下人工智能有效助力智慧教育,其在教育人工智能和教育数据挖掘方而发挥的作用也是其他技术
无法取代的,其与教育领域的融合定会不断推动教育创新。 相似文献
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遥感技术是现有进行湿地制图的最有效的方法之一,但是由于湿地本身类别多样且地物构成复杂,使得遥感制图任务十分具有挑战性。随着遥感大数据时代的到来,湿地遥感制图将进入高分辨率、智能化和精细化制图的新时代。论文回顾了湿地的遥感观测机理,并介绍了常用的遥感数据源,尤其是近些年发展的高分辨率和高光谱卫星数据。系统阐述了当前大数据和人工智能理论发展衍生的智能化遥感图像解译算法及其在湿地制图中的应用。分析现有的不同尺度下湿地遥感的典型应用,其总体上呈现的发展趋势如下：在数据方面,由中低分辨率发展到高分辨率遥感;在模型方面,从传统模型驱动发展到数据驱动方法;在应用方面,从单一的湿地范围制图到精细的湿地亚类及其内部地物识别。面对日益严峻的湿地保护形势,复杂多样的景观特性使湿地遥感制图的进一步发展面临困境。本文展望了遥感大数据时代下数据驱动的湿地制图研究趋势,具体包括：湿地遥感大数据融合与挖掘、湿地知识引导的新一代人工智能湿地监测、全球湿地遥感制图,以共同推动未来湿地遥感制图与监测向全球尺度、更高频次、更高分辨率、更细粒度的方向发展。 相似文献
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在大数据时代背景下,人工智能与计算机网络技术的结合成为发展的重要趋势。因此,本文探究大数据时代背景下,人工智能在计算机网络技术中的应用。首先对人工智能等理论进行分析,之后探究大数据环境下人工智能在计算机网络技术中的应用。希望通过本文的分析,可以提升人工智能在计算机网络技术中的应用效果,进而可以更好的适应大数据时代的发展需求。 相似文献
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《中国科技论坛》2021,(8)
本文利用科学计量工具CiteSpace,对SSCI数据库中1956—2019年的3620篇相关期刊论文进行可视化分析。研究发现:国际社会科学领域人工智能研究呈指数型增长,美国引领了社会科学领域的人工智能研究,中国发文量排名第二但国际学术影响力有待提升;核心研究机构以发达国家高校为主,且各研究群体间缺乏合作与交流;高产作者与高被引作者没有重叠性,差异性较大。在人工智能技术的推动下,社会科学领域相关研究呈现出较强的波段特征,先后经历了早期以专家系统为核心的行业应用研究阶段、中期基于人工神经网络的社会科学问题预测阶段以及当代以深度学习为基础的多元化研究阶段,新需求、新问题和新技术是社会科学领域人工智能研究发展的三大驱动力。高突现关键词表明"大数据"和"互联网"是当前的研究前沿,并有可能成为未来社会科学领域人工智能研究的重要发展方向。 相似文献
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当前,一个大规模生产、分享和应用数据的时代已经开启。庞大的人群和应用市场,复杂性高、充满变化,使中国成为世界上最复杂的大数据国家。从国家层面看待大数据问题,制定引导大数据研究和大数据应用的相关政策,构建大数据背景下的国家创新系统,是增强国家核心竞争力的重要保障。本文从大数据引发的思维变革、商业变革和管理变革三个方面入手,分析大数据将会对我国社会产生的深远影响,为大数据时代国家创新系统的构建提供理论支持和政策建议。 相似文献
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当前在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、新技术以及经济社会发展需求的共同驱动下,加快发展人工智能技术,推动新技术与教育的融合不断深入,用人工智能驱动未来教育,智慧校园成为核心部分。 相似文献
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大数据和人工智能技术的出现使得信息时代下的隐私保护问题更加尖锐和复杂.过去几年里,出现了一批以大数据杀熟和基于智能平台隐私泄露为代表的新型隐私问题,给政府、企业和公众各方都带来了不可忽视的负面影响.数字时代信息技术的更迭能力远远超过法律条例和规范的修订速度,需要用理性和建设性的眼光重新审视.站在信息技术的视角下,对大数据隐私保护问题的困境进行解析与反思,提出相应解决方案. 相似文献
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我国人工智能技术认知经历了从“反动思潮”到国家战略的巨大转变。根据焦点问题的转移,可将其划分为人工智能的“伪科学”批判(1955—1977)、人工智能科学与价值的定性(1977—2000)、人工智能战略地位的确立(2000—2020)三个阶段。在科学性认识上,对人工智能的定义实现了从“数学机械工程”到“知识+逻辑推理”再到“大数据+算法驱动”的认知迭代;在社会性认识上,对人工智能的价值与影响形成了从“反动思潮”到“智能革命工具”再到“技术与风险并存”的认识深化,最终形成发展负责任人工智能的社会共识。科学界、哲学界、企业与大众在各阶段的互动和主辅地位的消长深刻影响了我国人工智能技术认知的建构过程,但起主要作用的是人工智能三大研究纲领与社会科技发展观。 相似文献
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大数据、物联网、人工智能等新技术与教育的融合,进一步推动了教育信息化的进程,催生了教师专业发展的新途径,未来的教育形态与学习方式正在发生着深刻的变革。因此,有必要对信息化时代教师专业发展的研究现状进行分析。本文利用CiteSpace分析软件对教育信息化视域下教师专业发展的文献进行可视化分析。本文梳理出教师专业发展领域的研究热点,并在已有研究基础上提出今后研究者可以重点关注智慧教育与政策信息等相关内容。 相似文献
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面向过程系统的综合集成管理研究 总被引：5，自引：0，他引：5
文章阐述了信息经济环境下复杂过程系统管理面临的混沌与冲突，探讨复杂过程系统管理综合集成的体系结构及其过程模型，提出了复杂过程系统管理综合集成的概念框架。 相似文献
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[目的/意义]情报学教育在大数据和人工智能的影响下,面临着新的机遇与挑战。高校情报学教育人才的培养主要依靠课程的设置,合理的课程设置和人才培养目标是实现新时代高端情报人才培养的关键。[方法/过程]文章以问卷调查为基础,通过获取国内情报学教育者对情报学教育体系中课程设置和人才培养的认识,真实地分析我国情报学教育体系的现状以及未来情报学教育体系调整的方向。[结果/结论]当前情报学教育体系并不能很好地适应时代发展的要求,应当紧密结合数据科学学科内容,增设大数据和人工智能相关课程,调整情报学人才培养目标,面向高端情报人才培养构建合理可靠的情报学教育体系。 相似文献
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【目的/意义】人工智能和大数据时代对信息人才的需求发生了根本性变化,信息人才的培养和训练是应对 人工智能发展的关键。培养适应人工智能和大数据的应用型信息人才,在提升个人、企业和政府等竞争力的同时, 也成为实现人工智能和大数据发展带动经济增长的持续动力。【方法/过程】以人工智能和大数据时代的发展特征 和趋势为出发点,分别从供给和需求角度分析现阶段信息人才培养的现状,提出信息人才培养的模式、路径及对 策。【结果/结论】人工智能和大数据时代信息人才的培养,要注重理论与实践互动的培养模式,建立产、学、研、政四 位一体的联动培养机制,优化相关知识结构,完善能力培养体系,以更好地应对人工智能和大数据发展带来的问题 和挑战。 相似文献
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线上用户创新是当前创新管理领域研究的热点,大数据应用使研究更加可靠,但并未形成规模。本文介绍了网络大数据的定义与内涵,总结网络大数据在网络舆情分析、市场营销分析、企业绩效分析和线上用户创新等方面的应用。通过对国内外文献的梳理,重点分析网络大数据在用户分类、用户创意质量、用户创意采纳和用户创意情感分析四方面的研究现状,并对未来研究方向进行展望。 相似文献