关键词： 最优子抽样   渐近性质   泊松回归   运行时间   均方误差  

摘要： 为了快速且准确地求解泊松回归估计量,提出建立在最优子抽样算法基础上的泊松回归模型。通过证明子样本估计量的渐近性质,提出了两步最优子抽样算法,并根据A-最优性思想和L-最优性准则设计了两种抽样概率下的抽样方法。性能对比试验显示,本文提出的最优子抽样算法的均方误差显著低于其他方法;运行时间对比显示,L-最优性准则对应抽样概率的抽样方法比A-最优性思想对应抽样算法在估计回归系数上运行时间更少;超大样本和维度下,最优子抽样算法在两种维度中的运行时间平均比杠杆子抽样算法分别减少了61.84%、70.64%。以上结果表明,所提出的最优子抽样算法基础上的泊松回归可有效逼近全部数据下的最大似然估计,在估计回归系数上更具有优越性。

关键词： 试点学校   教书育人   数字化教学   赋能   山东省泰安市   人工智能   新一代信息技术   教学质量提升  

摘要： 在2024世界数字教育大会上,教育部副部长陈杰指出:面对教育高质量发展的迫切需求和以人工智能为代表的新一代信息技术变革的挑战,必须把数字素养与胜任力作为教师的必备素养,提升教师数字化教学能力,助推教学质量提升。山东省泰安市宁阳县第三小学作为“山东省中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0”试点学校,通过多种举措,赋能教师数字素养提升。

关键词： 生成式人工智能   小学英语   英语学习  

摘要： 生成式人工智能可以为学生构建个性化的学习模式与路径,为每一位学生提供因材施教、量身定制的学习服务,让学生在交互式的真实情境中学习,帮助学生高效地进行自主学习、探究学习、超前学习。以《义务教育英语课程标准(2022年版)》为指导,结合教学实践,通过听、说、读、写、看等方面进行技术赋能,为小学英语学习提供新的解决路径,丰富学生的学习体验,提升学习效率。

关键词： 大数据   数据挖掘   学生画像  

摘要： 对大数据技术、用户画像技术进行了阐述,提出了基于大数据的学生画像系统技术架构,从基础信息、学习信息、奖惩信息、财务信息、行为信息、医疗信息及就业信息七个方面构建了学生画像的标签体系,结合学生管理的实际需求,从个体分析及群体分析两个方面设计了学生画像系统的应用场景,提出了适用的数据分析算法。这对于高校学生的精细化管理、违规违纪行为超前预警防范具有一定的实用价值。

关键词： 智能化医疗设备   测试   人工智能医疗器械   医疗机器人   医疗设备物联网  

摘要： 智能化医疗设备随着现代信息技术和人工智能等技术与医疗的深度融合而呈现出蓬勃发展的局面。对智能化医疗设备开展测试是对其性能评价和质量控制的重要手段。相比于传统医疗设备,智能化医疗设备的测试方法和技术发展还不成熟,需要相关领域人员发挥积极作用。该文在概括论述智能化医疗设备发展局面的基础上,将智能化医疗设备按照特性分为软件形式的人工智能医疗器械、医疗机器人,并纳入了与智慧医院建设密切相关的医疗设备物联网系统。针对每类智能化医疗设备分别论述了测试指标和测试方案,并提出应进一步针对各种具体设备制定测试细则,引入复杂智能化系统的评价方法,同时注重运用真实世界数据进行评价。该文旨在加速推进智能化医疗设备测试工作的开展,为智能化医疗设备质量控制和性能评价奠定基础。

关键词： 电力营销   大数据   反窃电检查  

摘要： 为了探讨电力营销大数据在反窃电检查中的应用,以提高窃电行为的识别准确性和工作效率,本文分析了反窃电检查工作的意义,根据本单位在电力营销大数据应用方面的问题提出了具体的优化措施,包括建立统一的数据标准和规范、重视数据质量和隐私保护、建立经验共享机制和人员培训计划等。研究表明,电力公司在反窃电工作中应用大数据是一种创新而有效的手段,此研究可以为其他电力公司提供借鉴和推广经验,促进电力行业对于大数据在窃电治理中的全面应用。

关键词： 青年   生成式人工智能   劳动协同   人机关系  

摘要： 生成式人工智能作为能够提供实时交互、具备深度学习能力、拓展人类智能的新型人工智能技术,逐渐深入青年群体的劳动过程之中,构建起人机双向互构的劳动协同机制,这种劳动协同机制在变革青年劳动逻辑和劳动方式的同时也激发了青年引领人机协同发展的潜力。青年与生成式人工智能的劳动协同机制主要包括重复性任务中的接管—检视、辅助性决策中的分析—判断以及复合性创意中的内脑——外脑互动。然而,青年与生成式人工智能的协同时常面临劳动神圣性消解、机器替代、主体失位、社会隔绝的潜在风险,这些风险主要源于观念虚化、技能退化、思维惰化、交往窄化等因素。为此,我们需要从观念、技能、思维、交往层面出发,促进个人层面与社会层面归正、技术变迁与技能结构统一、主动建构与系统培育统一、人机交互与人际交往协调,推动青年与生成式人工智能劳动协同的正向发展。

关键词： 智能物联网   负荷调控   区块链   多策略调度   效益理论  

摘要： 智能物联网的高速发展使得电网中的电力信息资源能够实现高效聚合。区块链技术的不可篡改性、透明性、高可用性,使得共享信息变得更加安全和高效。随着能源电力市场的开放,负荷调控、优化配置等需求日益迫切。在信息收集阶段可以通过电网中的智能设备收集电力数据,但在电力数据调度阶段存在信息共享壁垒、虚假信息威胁等问题,严重影响调度效益。为此,设计一种基于区块链的可靠电力数据调度方案。该方案利用区块链实现调度信息共享,链下设计适用于电力调度场景的智能终端设备准入机制,将调度风险规避在链下;设计基于数据可靠性评估的电力数据发布方法及基于效益理论的多策略调度模型,保障上链数据的可靠性,实现数据调度风险的可控;设计基于动静态评价结合的信任更新计算方法,实现用户调度行为量化上链。通过对调度成功率、系统总收益等指标进行仿真实验,验证了该方案的有效性。

关键词： 生成式人工智能   学术性使用   学术不端   治理逻辑   治理策略  

摘要： 当前生成式人工智能的技术强力已经逐渐渗透到学术领域,诱发了一系列学术不端风险,具体表征为算法逻辑模糊对剽窃行为的识别、任务导向产生故意迎合的捏造、人机互动导致不当署名的争议、大数据训练难以避免伦理隐忧等。对此,积极寻求生成式人工智能学术性使用的治理之道显得尤为重要和紧迫。从治理逻辑来看,其实质是促进学术知识的创新而非复制;原则在于确保人的主体性和工具的可控性;形式为激发技术的内在治理功效。从治理策略上看,应该坚持以人类智慧引领学术生态,做到预防、约束、追责三位一体,基于技术生命周期开展重点治理,从而保障生成式人工智能在学术领域的合理使用,维护诚信、健康、公正的学术环境。

关键词： 大数据政策   区域创新   政策效应   双重差分   实证研究  

摘要： [目的/意义]采用双重差分法评估大数据政策的创新效应,为大数据政策的改进提供科学依据,推动区域创新能力协调发展。[方法/过程]基于扎根理论,构建大数据政策影响区域创新能力的作用机制模型。在此基础上,利用2010—2020年全国31个省市(除港、澳、台地区)的平衡面板数据,采用双重差分法进行实证检验。[结果/结论]大数据政策可以显著推动区域创新能力的提升,且通过稳健性检验;经作用机制检验发现,大数据政策可以通过数字化驱动、产业集聚、人才集聚、开放合作4条路径来促进区域创新能力的提升,且该促进作用因地理区域、区域创新能力维度、区域创新能力发展水平不同而存在显著差异,其中大数据政策对东部和中部地区、创新产出维度以及高水平区域创新能力地区的创新驱动效应更显著。