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。     

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。     

预训练模型下航天情报实体识别方法

为了快速处理航天情报,基于数据驱动的深度学习技术,提出融合多源异构知识标注中文航天情报数据集的方法流程,以及基于预训练(pre-training)模型的航天情报实体识别(AIER)方法;通过对航天情报进行命名实体识别,达到对航天情报进行信息抽取的目的.通过融合BERT(bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型和条件随机场(CRF)模型构建AIER模型(BERT-CRF模型),将其与隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)模型、双向长短期记忆网络加条件随机场(BiLSTM-CRF)模型进行实体识别对比实验.结果表明:基于预训练模型的AIER模型能够取得93.68%的准确率、97.56%的召回率和95.58%的F₁值;相比于其他方法,基于预训练模型方法的性能得到提高.     

变革的生产视角——对人工智能政治批判的批判

人工智能作为热点话题吸引了相关学者对其进行政治哲学维度的批判,但其批判依然停留在政治和观念的上层建筑半径之内,并未深入到政治的前提——生产领域。大数据算法作为强人工智能的重要应用,其所得出的非线性结果重塑了人们对于"价值"的理解,并引导一种对于"使用价值"追求的复归。随着边际成本的不断递减,大规模生产逐渐向大众生产转变,这使生产者与消费者之间的对抗性分配关系重组,社会消费力变革的趋势开始出现。产消一体化,即新型工人——"产消者"的大众化成为这一变革的可能性路径。     

人类的复杂性及其程序化的限度——兼评“人类终结论”与“竞速统治论”

人工智能的潜在威胁已成为人类的一种公共性焦虑,当前的"人类终结论"与"竞速统治论"是这种焦虑的学术确认。然而,不论是人类终结论还是竞速统治论,它们的吸引力都是建立在对科技发展的过高估计与对人类发展的过低估计所构成的巨大反差之上。这类论断既无助于人们客观地看待科技的发展,也无助于人们客观地看待自身的发展。破除这类论断所编织的扭曲图景,需要我们予以追认人类的复杂性,探析其程序化的限度,以及展示人类能力发展的可能空间。     

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。     

美国人工智能研发战略计划2019更新版重点及启示

 美国《国家人工智能研究和发展战略计划： 2019更新版》反映了美国政府和业界对人工智能最新发展的战略判断，是美国推进人工智能前沿研发的纲领性文件。研究了美国人工智能研发战略计划2019更新版对其原有战略方向的转变、提出的新的战略方向，分析了值得关注和研究应对的几个战略方向，提出了中国推进人工智能发展和开展国际合作的对策建议。     

国际模式识别和机器智能的一代宗师——纪念傅京孙诞辰90周年

 2020年是国际模式识别之父、世界著名人工智能和机器视觉科学家傅京孙（KingSun Fu）诞辰90周年。为缅怀傅京孙传奇的生平事迹，论述了其许多鲜为人知的感人故事，展现了他的科学思想和科学精神，评价了他对国际模式识别和机器智能等学科的杰出贡献。     

计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评中的初步应用——基于项目反应理论

在项目反应理论(IRT)框架下,采用计算机化自适应测验技术实现对情绪智力的智能测评.基于IRT系列分析(含单维性检验、模型拟合检验、局部独立性检验以及项目质量分析),构建了符合IRT测量学要求的情绪智力测评的题库,并以此为基础探讨了计算机化自适应测验技术在情绪智力智能测评(CAT-EI)中的应用.实验结果表明:(i)CAT-EI相关算法具有较高的参数估计精度,同时具有较理想的测量信度和效度;(ii)CAT-EI可使用较少的题量(M_ean=9.88题)达到使用整个题库(67题)的测量精度,它一方面能做到减轻被试的测试负担,另一方面实现了对情绪智力高效、快速、准确的智能测评.总之,该研究为实现对情绪智力智能测评提供了一种新的测量技术支持.     

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.