克氏针茅典型草原区建植人工草地的探索

发展优质高产的人工草地是有效解决草畜矛盾的途径之一。以羊草、披碱草、冰草、紫花苜蓿为实验材料,在呼伦贝尔市新巴尔虎右旗克氏针茅草原区开展人工草地实验。结果表明:建植当年,四种牧草都有较好的出苗率。建植第二年,羊草、披碱草和冰草的株丛数之间无显著差异,显著高于紫花苜蓿的株丛数;羊草和冰草的返青率高于30%,显著大于披碱草的返青率,紫花苜蓿的返青率最低,低于2%,显著小于披碱草的返青率;羊草、披碱草和冰草三种禾草之间的叶氮和叶绿素含量差异均不显著,紫花苜蓿叶片氮和叶绿素含量高于三种禾草;羊草、披碱草和冰草的植株高度为30~40 cm,差异不显著,紫花苜蓿的植株高度最低,为21.6 cm,显著低于其他三种禾草的植株高度;紫花苜蓿地上生物量显著低于三种禾草。受该区域冬季寒冷和生长季干旱的气候限制,需要综合评价确立该区域建植人工草地的可行性。     

人工智能背景下我国高职会计人才培养研究

人工智能技术在我国会计行业中的应用虽处在初级阶段,但发展迅速。在此背景下,传统会计人员面临被淘汰的风险。会计行业更需要既懂财务又懂业务的掌握信息技能的复合型人才。高职会计人才培养可以定位在财务云服务商的助理会计、运营会计、"会计+"的岗位,以及一般的管理会计等岗位。高职会计人才培养要适应人工智能发展的变化,重新进行人才培养定位、改革课程体系、创新人才培养模式,培养新时代所需要的人才。     

互联互通蓝图下人工智能与中国经济转型升级研究

基于互联互通蓝图下我国人工智能的发展现状以及我国经济转型升级的现状,研究了人工智能技术与经济之间的正作用——促进生产、提供新经济增长动力、增加高水平就业岗位并改善工作环境、解决社会治理问题、促进国际友好往来,也分析了二者的负作用关系——减少了传统岗位、增大投资风险、冲击传统管理方式、增大中等收入陷阱的可能、带来法律规章制度的漏洞。提出区域治理保持与时俱进、建立技术基金会、注重人才培养与人员培训、企业承担其角色、重视文化与科技的关联的政策建议。     

基于培养卓越应用型人才的线性代数问题驱动与案例任务教学模式改革

本文分析了现行线性代数的教学问题,提出了问题驱动与案例任务相结合的教学模式,并以两个案例来说明了此种教学模式的优越性,培养了学生的应用和创新能力,提高了学生的学习兴趣与课堂教学质量.     

2017年信息科学热点回眸

 回顾2017年信息科学的热点：加强学习算法在人工智能领域的应用取得显著效果，量子计算机的竞争已经进入到50量子比特阶段，智能家庭进一步大众化，机器人仿真技术更加成熟。同时2017年信息科学领域也出现了很多挑战，例如：人工智能算法不可避免地受到历史数据所暗藏的人类偏见的影响，互联网假新闻影响到了美国大选，比特币呈现泡沫化升值，威胁计算机用户的勒索病毒也愈演愈烈。     

人工智能背景下的配送网络优化方法研究

伴随着人工智能的快速发展,在配送领域内无人机得到广泛应用;针对卡车和无人机在配送中的特征,提出卡车与无人机联合配送模式下的路线网络规划问题;在假定该模式具体应用情境的基础上,分别以碳排放量以及配送效率为目标建立路径规划模型,根据模型的特征设计了相应的求解方法;最后通过算例论证联合配送模式的可行性与有效性。     

四螺旋创新集群:研究型大学人工智能发展生态重构与路向探究——以加拿大多伦多大学为例

以人工智能为代表的知识迭代发展,促使知识生产模式发生重大转变,催生了“大学—产业—政府—公众”四螺旋动力结构的建立和研究型大学知识生产新生态重构。以多伦多大学人工智能发展为例,考察其四螺旋利益相关主体及实践。从内在机理看,4个主体在互动运作中不仅重新确定了各自角色,而且还建立了大学(知识)—产业(产品)—政府(治理)—公众(公益)的新型逻辑链条,平衡公私利益格局,把公益指向作为人工智能四螺旋运作的中心目标;从外在特征看,4个主体形成了以大学为中心的区域创新网络,并牵引其他主体形成环高校创新集群。当前,我国在人工智能发展中不断发力,已进入世界第一方阵,但仍需要在国际比较学习中不断提升自身竞争力。基于案例分析,我国研究型大学发展人工智能有必要把握4个方面:一是走进中心,塑造大学在人工智能发展中的领导地位;二是以专促通,创新研究型大学人工智能专业培养模式;三是引企入研,提升校企合作人工智能创新的转化升级;四是人本导向,突出大学在人工智能发展中的公共价值。总体来看,我国研究型大学发展人工智能不仅要面临技术上的挑战,更要面临来自治理的挑战。     

北京市生态安全格局保护紧迫性分级

以北京市为例, 通过粒度反推法和景观连通性识别重要生态用地, 通过邻域分析法构建生态阻力面, 采用MCR模型构建北京生态安全格局, 利用人工神经网络计算建设用地扩张概率, 对构建的生态安全格局进行保护紧迫性分级。结果表明, 北京市重要生态用地面积为 6488.53 km², 主要分布在西部和东北部山区, 小部分位于东南平原。一级生态用地面积为4482.48 km², 主要分布在西北和西南地区; 二级生态用地面积为1338.27 km², 主要分布在西部远郊山区、西南部近郊平原和东南部平原; 三级生态用地面积为669.77 km², 主要分布在中北部和东南部平原。重要生态廊道长度为2410.47 km, 分布在远郊城镇以及城乡交界处。一级生态廊道长度为1477.63 km, 主要分布在西北和西南远郊山区; 二级生态廊道长度为390.91 km, 主要分布在远郊平原的生态用地附近; 三级生态廊道长度为 541.93 km, 主要分布在城市中心的周边地区, 呈环状包围中心城区。     

大数据营销:综述与展望

随着追踪消费者足迹能力的增强,营销科学正经历着一场大数据的革命.为了了解大数据背景下消费者行为和营销战略的改变,此项研究结合近十余年大数据营销的有关文献,梳理了大数据营销的相关概念,类型及分析方法,并提炼出搜索、移动、口碑、数字化、APP和社会媒体等50个大数据营销的热门主题.在此基础之上,分别从互联网、社会网络、移动互联网、大数据和人工智能等四个阶段对大数据营销的研究进展进行回顾,最后围绕客户旅程,营销活动的量化评估和营销分析技术的开发三个方面对大数据营销的未来研究方向进行展望.     

基于智能影像基因组学技术的阿尔茨海默病预测进展

 阿尔茨海默病（AD）起病隐匿，目前尚无有效控制病情进展以及治疗的药物或方法。在其发病轻度认知功能障碍阶段早期预测进行干预，则能有效控制其病程。从基于脑影像组学特征的AD早期临床诊断、基于人工智能影像组学技术的AD早期预测两个方面综述了AD的早期诊断与预测研究进展，提出结合多模脑核磁共振影像特征和组学特征，在深度学习的框架下，将影像学和基因组学联系在一起，构造高分类与预测性能的深度学习模型，可为AD早期筛查并干预提供支持。