关键词： O_(3)   空气污染物   模糊C均值   聚类分型   随机森林   机器学习  

摘要： 基于上海市2014-2020年6种空气污染物浓度的监测数据以及同期的天气预报数据,提出一种经模糊C均值聚类算法优化的随机森林O_(3)浓度预测模型。利用互相关分析的方法筛选出2个聚类因子,再利用模糊C均值聚类算法将O_(3)浓度分为3种类型,最后利用随机森林建立O_(3)浓度预测模型,并对比聚类前后的预测效果。结果表明:前1日的O_(3)浓度和PM_(10)浓度对预测日的O_(3)浓度影响最大,且O_(3)浓度的月变化明显。经模糊C均值聚类后,O_(3)_8 h浓度预测结果的平均绝对误差和均方根误差分别减小了10.5%和8.8%。随机森林提升了O_(3)浓度的预测效果,且聚类后模型的决定系数R2增加。

关键词： 大宣传   高校新闻   融媒体   人工智能  

摘要： 从正确把握大宣传视域下的理念与策略入手,通过分析新闻宣传工作的生产要素,旨在探讨如何构建大宣传工作格局,以提高新闻宣传工作服务学校事业发展和国家战略的质量和水平。以首都医科大学为例,提出一系列对策和具体路径,探讨构建“一二三四”大宣传工作格局,包括一个方针、两大核心、三条路径、四方联动,并引入新质生产力理论指导新闻实践工作,力求为高校广大宣传思想工作人员开辟新视角,提供新思路和借鉴参考。

关键词： 人工智能   短视频编辑   电视新闻   人机协同   新闻伦理  

摘要： 【目的】数字技术驱动下的新闻业态变革已引发传播权力结构的深层重构。本研究旨在探讨人工智能与电视新闻结合趋势下可能产生的新闻伦理问题以及相关解决方案,特别是在此趋势下构建人机协同新工作模式的必要性。本研究聚焦智能化进程中的人机协同伦理风险,通过实证分析揭示了两个关键矛盾域,分别为算法介入内容筛选环节导致新闻价值标准面临量化解读危机以及生成式人工智能在事实核查环节引发虚假信息。【结果/结论】构建了包含技术规制、操作规范、权责界定的三维治理框架:通过开发算法透明度评估工具、建立人机协同内容审核流程、完善智能内容立法监管体系,形成适应技术迭代的弹性治理机制。

关键词： 音乐理论   人工智能   钢琴伴奏   深度学习   智能交互  

摘要： 融合音乐理论与人工智能技术,为智能钢琴伴奏系统的构建提供了全新的理论框架与技术路径。通过将音乐理论的结构化元素转化为数理模型,深入解析旋律、和声、节奏等核心音乐要素的内在逻辑,结合深度学习算法的生成能力,实现了钢琴伴奏音型的高效生成与动态适配。具体而言,基于循环神经网络(RNN)、Transformer模型及生成对抗网络(GAN)的智能算法,不仅提升了伴奏生成的实时性、准确性与多样性,同时通过嵌入和声规则、风格特征等音乐理论指导,增强了伴奏的艺术性与风格适配能力。系统架构设计采用模块化开发策略,结合高精度音频采集、人机交互优化与动态调整机制,为用户提供自然流畅的演奏协作体验。此外,通过主客观音效评估实验,全面验证了系统在不同音乐风格与场景中的性能优势及应用潜力。该系统在音乐教育与专业演奏实践中的应用,为传统钢琴伴奏的艺术表现力和教学效率带来了全新突破,进一步推动了音乐与人工智能技术的深度融合。

关键词： 双向长短期记忆网络   机器学习   加强局部加权回归的季节项-趋势分解   麻雀算法  

摘要： 准确预测风速对电网风险管理和资源优化至关重要,直接影响着电力市场的决策和运营效率。针对需求侧用电负荷的高维非线性和时变特征,提出了一种端到端可训练的多因素长序列风速预测模型。该模型采用季节趋势性函数将长期时间序列分解为趋势项、季节项和残差项,从而有效去除宏观趋势和周期性波动对预测结果的干扰。针对残差项的非线性波动性,引入了基于频谱约束和变分原理的变分模态分解方法,用以解构非线性波动模式并捕捉外生协变量的潜在非线性结构特征。在此基础上,为有效表征条件协变量之间的复杂交互关系,设计了基于双向交互更新机制的编码器-解码器深度学习框架。该框架通过将多层注意力机制与递归网络结合,不仅能够捕获时间序列中的长程依赖特性,还能动态学习协变量的交互模式,从而提升模型的预测能力和泛化性能。在真实风速负载数据集上的实验表明,所提模型在预测精度和稳定性方面显著优于传统方法和当前最先进的基线模型,验证了模型各模块设计的有效性及其实用价值。

关键词： 数字鸿沟   数字不平等   网络平台   人工智能  

摘要： 信息技术与数字媒体普及过程中所引发的社会分化与不平等现象,一直是学界和政府高度关注的重要问题。作为数字鸿沟与不平等研究领域的先驱性学者,简·梵·迪克教授自20世纪90年代以来,围绕数字鸿沟的历史特征与发展趋势、理论模型与实证测量、后果影响与干预措施等问题,开展了一系列卓有成效的学术研究工作。通过评析迪克教授的新书The Digital Divide(《数字鸿沟》),着重梳理其理论体系的建构逻辑与发展脉络,深入探讨网络平台与人工智能等新技术背景下的数字鸿沟与不平等演化特征,并结合中国数字化发展的具体情境,提出了本土化研究的潜在路径,强调要在技术革新与社会变迁之间构建动态平衡,为全球数字治理提供中国方案。

关键词： 文化数字化   社会主义文化强国   文化新质生产力   人工智能  

摘要： 随着国家文化数字化战略的深入实施,文化和科技进一步深度融合,文化数字化研究呈现出广阔的前景,在社会主义文化强国建设中的重要地位日益凸显。2024年,学界关注文化新质生产力、人工智能、文化大数据、电子游戏、数字文化治理、文化数字化研究期刊建设等前沿热点,研究热度高涨。研究议题日渐丰富,涵盖了文化遗产数字化、公共文化数字化、艺术数字化、文化产业数字化、文化旅游融合数字化等多元视角,研究范围不断拓展与深化。展望未来,学界应深化文化新质生产力理论研究、推进人工智能技术的跨学科研究、聚焦数字文化内容的深度锻造、推动文化遗产数字化的成果转化、加强文化数字化人才队伍建设、构建文化数字化协同治理体系,引领文化数字化研究迈向更广阔的发展前景。

关键词： 人工智能   金融科技   机器学习   风险管理  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在金融科技领域的应用日益广泛,为金融服务创新和风险管理带来了革命性变革。本研究探讨了人工智能在金融科技领域的应用现状、技术优势及面临的挑战,并提出了相应的风险防控策略。研究表明,人工智能通过机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术,显著提高了金融服务的智能化水平和效率。然而,数据隐私、算法透明性和伦理问题仍是亟待解决的关键问题。未来,人工智能在金融科技领域的深度融合将推动个性化金融服务和智能风险管理的实现。

关键词： 人工智能   沙特阿拉伯   “2030愿景”   《数据和人工智能国家战略》  

摘要： 科技强国对于沙特达成“2030愿景”、实现国家经济转型意义深远,其中人工智能是沙特提升科技竞争力的重要路径。沙特政府出台人工智能国家战略,是全球经济格局重组、地区同质化竞争和国家深度转型综合作用的结果。沙特围绕成为人工智能全球领先国家的核心目标,依托政府主导型的组织运行机制,在聚焦人才培养、政府职能、医疗健康、能源产业、交通物流等五大优先领域前提下,分阶段逐步推进人工智能国家战略。在政府主导的“官产学”协同参与下,沙特凭借雄厚的国家资本支持,重点通过提前布局优势领域、加强国内外人才供应、加大全方位国际化合作等形式开展人工智能战略实践,并在相关领域取得显著成果。但作为后发国家,沙特经济转型面临的挑战、人才供应不足、法制不健全、产业环境吸引力不够等因素,也给该国人工智能生态系统构建带来影响;与此同时,数字权力格局带来国家治理风险、大国科技竞争导致不确定性增加,也使沙特人工智能战略面临挑战。未来,沙特深化与推进人工智能国家发展战略,应在坚持实践性和前瞻性、自主性和开放性、技术性和社会性相统一的原则下,探索出适配自身条件的差异化发展道路。

关键词： 人工智能   合同管理   AI工程   合规管理   降本增效   合同审查  

摘要： 应用AI和数字化工具,实现合同管理从管控到赋能的升级。2025年DeepSeek崛起,标志着AI技术迎来一次重大突破。随着AI技术快速发展以及企业合规意识日益提升,AI与法务的融合场景成为推动企业合规与数字化转型的极佳切入点。在此形势下,AI与合同管理的结合,被赋予全新价值——颠覆合同管理传统模式,重新定义合同全生命周期管理。