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Meta分析中不同类型效应量的转换方法
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作者 何欣 潘蓓 +11 位作者 李丹 马宁 刘谦 王潇曼 邓锡源 刘晓纬 孔维泽 李美萱 李艳飞 李秀霞 芦永斌 杨克虎 《中国循证医学杂志》 北大核心 2026年第2期194-201,共8页
在Meta分析中,原始研究间统计指标的异质性会显著影响数据整合的有效性和结果解释的准确性,进而可能导致效应量估计产生偏倚,增加合并分析的复杂性。因此,如何建立标准化的数据类型转换方法并合并处理不同统计指标,已成为保障Meta分析... 在Meta分析中,原始研究间统计指标的异质性会显著影响数据整合的有效性和结果解释的准确性,进而可能导致效应量估计产生偏倚,增加合并分析的复杂性。因此,如何建立标准化的数据类型转换方法并合并处理不同统计指标,已成为保障Meta分析质量的关键环节。为了实现高效、科学的数据整合,并提高分析结果的可靠性,研究者需掌握系统化的数据转换技术,并制定相应的标准化处理策略。基于此,本研究系统梳理并详细介绍了Meta分析中不同类型效应量的转换方法及适用条件,涵盖二分类变量与连续型变量数据的标准化处理技术,旨在为国内学者深入理解并规范应用该类方法提供参考和借鉴。 展开更多
关键词 META分析 异质性 统计转换 数据整合
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基于元学习的超参数优化方法综述
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作者 吴佳 刘析远 陈森朋 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2026年第1期77-91,共15页
超参数优化是自动机器学习领域中的关键技术之一,旨在通过实现超参数调优的自动化,减轻机器学习从业者的工作负担。在机器人系统中,超参数优化对感知模块的神经网络训练、控制器的参数整定以及多模态数据融合算法的性能提升具有关键作... 超参数优化是自动机器学习领域中的关键技术之一,旨在通过实现超参数调优的自动化,减轻机器学习从业者的工作负担。在机器人系统中,超参数优化对感知模块的神经网络训练、控制器的参数整定以及多模态数据融合算法的性能提升具有关键作用。然而,尽管该技术已取得显著进展,但其效率问题仍是限制其广泛应用的主要瓶颈。近年来,元学习技术的迅猛发展为提升超参数优化的效率开辟了新路径,该技术在机器人系统需要快速适应动态环境及新任务场景时展现出独特优势。元学习的核心在于使模型能够从大量先验任务中自动吸收并应用相关知识,从而显著提升其对未知任务的学习效率。基于此,众多研究者正致力于探索如何利用元学习技术来增强超参数优化的搜索能力。本文旨在系统梳理相关研究进展:首先对超参数优化问题进行形式化定义,并综述当前主流方法;其次,总结基于元学习理论的超参数优化策略,并分析当前主流元学习算法的特点;再次,介绍超参数优化领域的基准数据集,并对比分析主流方法在其上的实验性能;最后,对超参数优化技术的未来发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 自动机器学习 超参数优化 元学习 数据挖掘 机器学习
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面向AI训练的数据存储技术研究
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作者 尤丽珏 陈洁 +2 位作者 袁文彬 陈裔 单蓉胜 《微型电脑应用》 2026年第1期1-3,共3页
数据驱动的人工智能(AI)发展日新月异,其底层使用大量数据进行算法的训练和优化。AI大模型LLM的参数规模已达到千亿级,从单模态发展到多模态,涉及到文本、语言和视频等类型,数据规模从数十TB级增长至PB级。模型参数规模越来越大,意味着... 数据驱动的人工智能(AI)发展日新月异,其底层使用大量数据进行算法的训练和优化。AI大模型LLM的参数规模已达到千亿级,从单模态发展到多模态,涉及到文本、语言和视频等类型,数据规模从数十TB级增长至PB级。模型参数规模越来越大,意味着训练的效率要求变得更高,而提高存储的性能已成为提升大模型训练效率的重要方向。论文分析了大模型训练各个阶段对存储的访问需求,以及不同分布式存储对大模型训练的匹配情况,并探索提出了分布式存储性能改进的方向。 展开更多
关键词 人工智能 分布式存储 缓存 元数据
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整合Meta分析、转录组数据挖掘和计算生物学揭示白藜芦醇对猪肉品质的影响及机制
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作者 黄腾腾 陈小玲 黄志清 《动物营养学报》 北大核心 2026年第1期706-715,共10页
本研究旨在通过Meta分析探究饲粮添加白藜芦醇对猪肉品质的影响,并整合转录组数据挖掘与计算生物学方法揭示其潜在调控机制。系统检索2000年1月至2025年1月期间在中国知网、万方、Web of Science和Science Direct数据库中发表的白藜芦... 本研究旨在通过Meta分析探究饲粮添加白藜芦醇对猪肉品质的影响,并整合转录组数据挖掘与计算生物学方法揭示其潜在调控机制。系统检索2000年1月至2025年1月期间在中国知网、万方、Web of Science和Science Direct数据库中发表的白藜芦醇对猪肉品质影响的相关文献,依据纳入与排除标准进行筛选后,最终纳入5项研究用于Meta分析。Meta分析结果表明,与对照组相比,饲粮添加白藜芦醇可显著提高屠宰后45 min猪肉红度值(P<0.05),显著降低屠宰后24 h猪肉亮度值(P<0.05),并显著降低猪肉滴水损失(P<0.05)。进一步通过转录组数据挖掘,筛选出与猪肉红度值和滴水损失相关的潜在基因,并与白藜芦醇的预测靶点进行交集分析,结果表明,白藜芦醇可能通过调控碳酸酐酶2(CA2)、膜联蛋白A5(ANXA5)、半胱氨酸-天冬氨酸蛋白酶7(CASP7)、11β-羟类固醇脱氢酶1(HSD11B1)和热休克蛋白90α家族A类成员1(HSP90AA1)的表达影响猪肉滴水损失;同时,可能通过调控雌激素受体1(ESR1)和CASP7的表达影响猪肉红度值。分子对接与分子动力学模拟进一步证实,白藜芦醇与上述基因编码的蛋白存在潜在结合作用。综上所述,饲粮添加白藜芦醇对猪肉品质的改善作用主要为提高红度值、降低亮度值和滴水损失,其调控猪肉滴水损失的潜在靶点为CA2、ANXA5、CASP7、HSD11B1和HSP90AA1,调控猪肉红度值的潜在靶点为ESR1和CASP7。这些发现可为后续基于上述潜在靶点解析白藜芦醇调控猪肉品质的机制研究提供依据。 展开更多
关键词 白藜芦醇 猪肉品质 META分析 转录组数据挖掘 分子对接 分子动力学模拟
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基于双元池的风电爬坡事件预测方法研究
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作者 刘岭 王聚杰 《中国管理科学》 北大核心 2026年第2期176-184,共9页
近年来,风电作为重要的清洁能源在全球范围内快速发展。但是,风速急骤变化引发的风电爬坡事件会对电网产生冲击,严重时会造成风机设备损坏和电网频率失稳。现有研究表明,提高风电爬坡事件的预测精度是增强预防能力的重要手段。本文构建... 近年来,风电作为重要的清洁能源在全球范围内快速发展。但是,风速急骤变化引发的风电爬坡事件会对电网产生冲击,严重时会造成风机设备损坏和电网频率失稳。现有研究表明,提高风电爬坡事件的预测精度是增强预防能力的重要手段。本文构建了能够直接预测风电爬坡事件向量的双元池预测模型。为优化数据特征提取和扩展数据,本文利用Hilbert曲线构建反映数据位置信息的数据元,利用插值法和数据扩展方法扩大训练集数据量,利用时间间隔标签分类方法降低风电爬坡向量的元素个数。为提高模型预测精度,本文设计了以时间间隔为标签的两阶段卷积神经网络分类方法,利用神经网络为每个数据元组构建方法元预测模型,并利用标签建立双元池之间的映射关系。基于澳大利亚三个风电场数据的实证分析显示,本文模型预测结果的查全率为43.90%、46.77%和43.12%,平均绝对误差为11.555、23.861和24.558,优于对比模型。 展开更多
关键词 数据元 方法元 神经网络 风电爬坡
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补肾活血类方剂治疗膝关节骨性关节炎的Meta分析及中药处方数据挖掘
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作者 杜超 杨家麟 +5 位作者 陈睿思 钟吉崴 曹东东 郭天赐 吴维勇 刘爱峰 《天津中医药》 2026年第2期193-204,共12页
[目的]系统评价口服补肾活血类中药方剂治疗膝关节骨性关节炎(KOA)的疗效与安全性,并挖掘其组方规律。[方法]检索中国知网、万方数据知识服务平台、PubMed等8个数据库中2015年1月—2025年4月发表的随机对照试验(RCT),筛选符合纳入标准... [目的]系统评价口服补肾活血类中药方剂治疗膝关节骨性关节炎(KOA)的疗效与安全性,并挖掘其组方规律。[方法]检索中国知网、万方数据知识服务平台、PubMed等8个数据库中2015年1月—2025年4月发表的随机对照试验(RCT),筛选符合纳入标准的研究,提取数据并进行Meta分析。采用RevMan 5.4和Stata 17.0软件进行统计分析,对总有效率、西安大略表马斯特大学骨性关节炎可视化量表指数(WOMAC)评分、视觉疼痛模拟(VAS)评分、Lequesne指数及不良反应等指标进行合并分析。同时,对纳入处方的中药进行频次、性味归经、关联规则及聚类分析。[结果]共纳入14项RCT,涉及1198例患者。Meta分析显示,补肾活血类中药在总有效率[OR=2.58,95%CI(1.87,3.57)]、WOMAC评分[OR=-2.64,95%CI(-3.96,-0.96)]、VAS评分[OR=-0.63,95%CI(-0.85,-0.42)]和关节炎患者疼痛(Lequesne)指数[OR=-1.09,95%CI(-1.37,-0.80)]方面均优于常规西药(P<0.01),且不良反应[OR=0.60,95%CI(0.25,1.34)]无显著差异(P=0.25)。数据挖掘显示,高频药物为牛膝、地黄、当归等,药性以温、平为主,归经以肝、肾、脾为主;核心药对为牛膝-鸡血藤(置信度100%)。[结论]单纯应用补肾活血类中药治疗KOA在改善临床症状、关节功能及疼痛方面显示出优于单纯常规西药治疗的疗效趋势,且安全性相当。其组方规律符合“补肾活血”的中医理论,牛膝-鸡血藤为核心药对,值得进一步深入研究。 展开更多
关键词 补肾活血 膝关节骨性关节炎 META分析 数据挖掘 中药
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新质生产力数智发展对传统法治的挑战与应对路径
7
作者 黄绍坤 鄢浩宇 《武汉大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2026年第1期174-184,共11页
数智创新是数字时代推动新质生产力发展的核心力量,同时新质生产力也为数智发展提出了新标准。新质生产力数智发展是一项系统性工程,需要在法治引领下充分激发数据、算法、算力和平台的协同共振。但现有法律系统所具有的稳定性、命令性... 数智创新是数字时代推动新质生产力发展的核心力量,同时新质生产力也为数智发展提出了新标准。新质生产力数智发展是一项系统性工程,需要在法治引领下充分激发数据、算法、算力和平台的协同共振。但现有法律系统所具有的稳定性、命令性、价值推理、严格监管等特征,难以回应新质生产力的自组织化、智能化发展需求,无法高效实现数字要素互通与协同,无力应对数智发展的伴生风险。故而有必要引入反身法模式,建构适应“人—机”交互的规制架构,将人工智能纳为规制工具,通过互联互通、生产正义、数字私权力、价值对齐等理念优化数字规范体系,同时依托后设监管等方式革新监管体系,进而推动数智场景下新质生产力的创新、共享和安全发展。 展开更多
关键词 新质生产力 反身法 后设监管 数据共享 价值对齐 数智创新 数字治理
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自适应聚合与元学习优化的联邦学习方法研究
8
作者 李宁 徐家磊 +2 位作者 李菲 陶丽霞 陈子烨 《计算机技术与发展》 2026年第3期178-185,共8页
联邦学习(Federated Learning,FL)能够在保护隐私的前提下实现多中心协作建模,但在非独立同分布(Non-IID)环境下往往存在收敛缓慢和泛化性能下降等问题。为此,该文提出了一种融合自适应聚合、自适应正则化与元学习优化机制的联邦学习算... 联邦学习(Federated Learning,FL)能够在保护隐私的前提下实现多中心协作建模,但在非独立同分布(Non-IID)环境下往往存在收敛缓慢和泛化性能下降等问题。为此,该文提出了一种融合自适应聚合、自适应正则化与元学习优化机制的联邦学习算法——FARMO(Federated learning with Adaptive aggregation,Regularization,and Meta-learning Optimization)。该方法通过样本数量、标签分布熵和更新一致性因子设计自适应聚合模块,实现客户端动态加权;在本地目标函数中引入自适应正则化,有效抑制低质量更新对全局模型的干扰;并基于MAML框架设计元学习模块,提升全局模型对新任务和新分布的快速适应能力。在MIMIC-Ⅲ、ChestX-ray14和PathMNIST三个典型医疗数据集上的实验结果表明,FARMO在分类准确率、收敛速度和通信效率方面均显著优于FedAvg、FedProx和SCAFFOLD等主流算法,验证了其在医疗Non-IID场景中的有效性与鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦学习 非独立同分布 自适应聚合 自适应正则化 元学习
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数据要素驱动智慧城市建设与治理的交互框架及演进路径研究
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作者 谢厚礼 陈轩 +1 位作者 汪川东 许文丽 《中国建设信息化》 2026年第5期62-65,共4页
在数字经济纵深发展与城镇化迈入“存量提质”新阶段的双重背景下,数据要素已成为驱动城市治理模式系统性变革与可持续发展能级跃升的核心战略资源。基于系统工程思维,构建了“人—技术—空间”三元交互理论框架,阐释了数据要素在智慧... 在数字经济纵深发展与城镇化迈入“存量提质”新阶段的双重背景下,数据要素已成为驱动城市治理模式系统性变革与可持续发展能级跃升的核心战略资源。基于系统工程思维,构建了“人—技术—空间”三元交互理论框架,阐释了数据要素在智慧城市复杂系统中触发治理范式革新的内在机制,明晰了赋能过程所依赖的核心数据谱系,涵盖城市空间基底数据、建筑设施全周期数据、人居行为数据、市政感知数据及政务流程数据。以此为基础,提出了一条以城市信息模型(CIM)平台为数字中枢、遵循“资源化—资产化—服务化”递进逻辑的系统赋能路径。该路径通过培育具有感知、响应与进化能力的“空间智能体”,推动智能在微观单元的生成与积累,并借助CIM催化跨领域、跨层级的“系统智能”协同涌现。最终,形成的理论框架与路径方案,为破解当前智慧城市建设中普遍存在的数据壁垒、业务割裂与制度滞后等关键问题,提供了贯通理论构建与实践实施的系统性解决框架。 展开更多
关键词 城市信息模型 综合集成法 数据要素 智慧城市 智慧建筑 空间智能体
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元治理理论视域下我国数据产权登记制度的体系化构建
10
作者 张继红 《法律科学(西北政法大学学报)》 北大核心 2026年第2期43-53,共11页
数据产权登记是数据要素市场化配置的基础性制度。现阶段,多头登记、审查形式化、效力模糊等问题凸显了该制度的碎片化困境,法律规制与市场需求的脱节进一步推高了数据交易成本。元治理理论阐释了法律规制与社群治理之间相互渗透、功能... 数据产权登记是数据要素市场化配置的基础性制度。现阶段,多头登记、审查形式化、效力模糊等问题凸显了该制度的碎片化困境,法律规制与市场需求的脱节进一步推高了数据交易成本。元治理理论阐释了法律规制与社群治理之间相互渗透、功能互补的博弈关系,并证成国家可以通过顶层设计将政府、市场和社群自组织等主体纳入统一框架,实现治理模式的动态调配。为促进数据产业高质量发展,数据产权登记制度需打破单向度规制范式,通过预留社群自治空间,构建“静态确权—动态调适”的双层治理体系:宏观层面,通过统一登记机构与分级确权降低制度性成本;微观层面,以实质审查强化登记公信力,并通过梯度化效力设计,即一般数据赋予证明效力,重要数据赋予确权效力,以此适配数据流通需求,最终实现安全与效率的帕累托最优。 展开更多
关键词 数据产权登记 元治理 法律规制 社群治理
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基于大数据分析的公路建设质量预测测试模型优化研究
11
作者 徐湘喃 《科技创新与应用》 2026年第9期88-91,共4页
该文提出并研究一种基于大数据分析的公路建设质量预测测试模型优化方案。在模型层面,该文创新性地提出自适应元学习集成模型,该模型能根据不同施工阶段的数据特性动态调整各基础模型的权重,显著提升预测精度与泛化能力。为克服“黑箱... 该文提出并研究一种基于大数据分析的公路建设质量预测测试模型优化方案。在模型层面,该文创新性地提出自适应元学习集成模型,该模型能根据不同施工阶段的数据特性动态调整各基础模型的权重,显著提升预测精度与泛化能力。为克服“黑箱”模型的局限,引入SHAP可解释性分析方法,量化各影响因素对质量的贡献度,并结合专家知识库,建立动态反馈与闭环控制机制,将预测转化为具体的施工优化建议。仿真实验结果表明,该文提出的优化模型在预测精度上平均提升超过5个百分点,且能够有效指导施工,实现质量管理的事前预警与智能决策。 展开更多
关键词 大数据分析 自适应元学习 SHAP可解释性 闭环控制 仿真实验
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图少样本学习技术综述
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作者 黄宁博 周刚 +3 位作者 张萌 李顺航 王世宇 夏毅 《中文信息学报》 北大核心 2026年第1期1-29,共29页
图深度学习技术可以自动地从图数据中有效学习结构模式,在各类图挖掘任务中取得重大进展。但是图深度学习模型训练依赖大量标签数据,限制了其应用场景。为此,研究人员对图少样本学习技术展开大量研究,旨在从图数据特有的数据分布和结构... 图深度学习技术可以自动地从图数据中有效学习结构模式,在各类图挖掘任务中取得重大进展。但是图深度学习模型训练依赖大量标签数据,限制了其应用场景。为此,研究人员对图少样本学习技术展开大量研究,旨在从图数据特有的数据分布和结构模式中提取与目标任务相关的先验知识,从而使其在下游任务中仅依赖少量标签数据即可取得出色预测性能。为系统总结和梳理现有图少样本学习技术,该文基于机器学习中的误差分析理论,分析了少样本学习任务的误差来源。根据现有技术利用先验知识减少误差的方式,将其归纳为数据、模型和算法三个层面,分别对应基于图数据增强、基于图自监督学习及图提示学习和基于图元学习的方法。进一步地基于这三类方法具体依赖的先验知识进行更加细粒度的归纳分类和对比分析。随后,梳理了图少样本学习中常用的9个数据集以及12类经典方法在这些数据集上的预测性能,并对其进行了对比分析。最后,对图少样本学习当前仍存在的问题和未来可能的发展方向进行了分析和讨论。 展开更多
关键词 图少样本学习 图神经网络 数据增强 自监督学习 元学习
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数据要素驱动新质生产力发展的内涵阐释与实现路径 被引量:2
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作者 李纲 孙杰 《中国软科学》 北大核心 2025年第9期212-224,共13页
数字经济时代,数据作为新型生产要素正深刻重塑传统生产方式和经济形态。为构建数据要素驱动新质生产力的理论解释框架,首先从生产力演进的宏观历史视角刻画了生产力发展阶段演化框架,系统揭示传统生产力演进规律与结构性困境,阐明新质... 数字经济时代,数据作为新型生产要素正深刻重塑传统生产方式和经济形态。为构建数据要素驱动新质生产力的理论解释框架,首先从生产力演进的宏观历史视角刻画了生产力发展阶段演化框架,系统揭示传统生产力演进规律与结构性困境,阐明新质生产力发展的历史必然性与生成逻辑;在此基础上,提出数据要素具有“元要素”属性,并构建嵌入数据要素的新型生产函数模型,通过分析数据要素工具性与生产性的二重属性,阐释引发系统性重构的内在逻辑。进而,构建数据要素价值流动的“双螺旋”模型,揭示显性与隐性价值链协同驱动的价值跃迁机制,并探讨以数据智能为核心的价值创造逻辑,以期为数字经济时代数据要素与新质生产力发展提供学理支撑和实践启示。 展开更多
关键词 新质生产力 数据要素 元要素 生产函数 数据智能 双螺旋模型
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科学数据共享行为影响因素元综合研究 被引量:3
14
作者 支凤稳 史洁 《图书馆学研究》 北大核心 2025年第2期2-12,共11页
系统综述科学数据共享行为的影响因素,揭示科学数据共享行为的内在机理,促进我国科学数据共享理论与实践水平提升。采用元综合方法梳理相关文献,使用循证图书馆学对纳入文献进行批判性评估,基于编码进行批判性解释综合。得出97个初始概... 系统综述科学数据共享行为的影响因素,揭示科学数据共享行为的内在机理,促进我国科学数据共享理论与实践水平提升。采用元综合方法梳理相关文献,使用循证图书馆学对纳入文献进行批判性评估,基于编码进行批判性解释综合。得出97个初始概念,31个范畴和10个主范畴,构建由主体、技术保障、环境、价值实现4个维度组成的影响因素框架,并厘清各维度之间的关系。最后,从各主体视角提出共享行为的提升对策,为后续更深入研究提供一定参考。 展开更多
关键词 科学数据 共享行为 元综合
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中国创业教育年谱制作与元分析检验--基于时间视角的大数据经验证据
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作者 傅颖 贾建锋 曹曼婷 《东北大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第3期142-150,共9页
创业教育既是大学转型发展的抓手,也是建设创新型国家的动能。来自管理学和教育学的学者进行了大量基于实践总结的创业教育研究,但缺乏系统、全面和高可信度的梳理与总结。将时间因素加入到创业教育研究中,基于过程演化视角研究创业教... 创业教育既是大学转型发展的抓手,也是建设创新型国家的动能。来自管理学和教育学的学者进行了大量基于实践总结的创业教育研究,但缺乏系统、全面和高可信度的梳理与总结。将时间因素加入到创业教育研究中,基于过程演化视角研究创业教育并探索其效果。利用大数据爬虫技术和人工编码,在大量史料中再现了中国创业教育发展轨迹,弥补了中国创业教育年谱制作的空白,进行了较为客观的创业教育阶段划分;进一步利用51篇实证文献和240957个样本,运用元分析研究方法揭示了2015年后创业教育对大学生创业意向的影响效果更为显著,刻画了2015年在中国创业教育历史进程中所发挥的具有转折点性质的作用。 展开更多
关键词 创业教育 年谱 大数据 元分析 中国经验 创业意向
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LLM+IEKEE:产教融合培养应用型大数据人才新范式
16
作者 吕品 于文兵 《计算机教育》 2025年第12期120-126,共7页
针对现有的“知识+能力”的产教融合人才培养模式问题导向性训练不足等问题,提出LLM+IEKEE的产教融合教学新范式,将产教融合人才培养模式的重心从“知识+能力”向“问题+能力”转变,并以数据科学与大数据技术专业生产实习课程教学为例,... 针对现有的“知识+能力”的产教融合人才培养模式问题导向性训练不足等问题,提出LLM+IEKEE的产教融合教学新范式,将产教融合人才培养模式的重心从“知识+能力”向“问题+能力”转变,并以数据科学与大数据技术专业生产实习课程教学为例,具体阐述如何利用LLM+IEKEE范式帮助学生建立“问题+能力”的认知模式,激发其探索未知、解决问题的创新性能力,为人工智能时代应用型大数据人才的培养提供一条崭新的路径。 展开更多
关键词 大模型 产教融合 应用型 大数据 人才培养 元认知 数据科学
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元宇宙金融:全新场景与风险监管 被引量:3
17
作者 沈伟 《上海师范大学学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2025年第1期71-84,共14页
元宇宙意指通过技术建构的“超越现实宇宙的另一个宇宙”,兼具物理世界和虚拟世界的双重特性。随着元宇宙和人工智能技术的不断发展与深入应用,科技企业、金融科技企业以及新兴银行、传统金融企业均纷纷展开对基于元宇宙的金融体系、金... 元宇宙意指通过技术建构的“超越现实宇宙的另一个宇宙”,兼具物理世界和虚拟世界的双重特性。随着元宇宙和人工智能技术的不断发展与深入应用,科技企业、金融科技企业以及新兴银行、传统金融企业均纷纷展开对基于元宇宙的金融体系、金融服务、数字资产、虚拟货币的建构布局与竞争。文章旨在梳理与分析与元宇宙金融场景相关的金融监管挑战与潜在的法律风险样态。针对与元宇宙金融相关的金融犯罪、数据安全与个人隐私问题、垄断与不正当竞争问题以及跨法域问题,从民众教育、法律地位厘清、完善多元规制框架以及主动参与国际规则建设等方面提出了相应的监管应对措施。 展开更多
关键词 元宇宙金融 金融风险 金融监管 数据安全 个人隐私 金融诈骗 不正当竞争
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基于数据增强的异质图注意力网络 被引量:1
18
作者 杨应修 陈红梅 +1 位作者 周丽华 肖清 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期180-187,共8页
异质图是由不同类型节点及边构成的图,可建模现实世界中各种类型对象及其关系。异质图嵌入旨在捕捉图中丰富的属性、结构和语义等信息,学习节点嵌入向量,用于节点分类、链接预测等任务,进而实现用户识别、商品推荐等应用。在异质图嵌入... 异质图是由不同类型节点及边构成的图,可建模现实世界中各种类型对象及其关系。异质图嵌入旨在捕捉图中丰富的属性、结构和语义等信息,学习节点嵌入向量,用于节点分类、链接预测等任务,进而实现用户识别、商品推荐等应用。在异质图嵌入方法中,元路径通常被用来获取节点间的高阶结构和语义信息,然而现有方法忽略了元路径实例中不同类型节点或异质图中不同类型邻居节点的差异,导致信息丢失,进而影响节点嵌入质量。针对上述问题,提出基于数据增强的异质图注意力网络(Heterogeneous graph Attention Network based on Data Augmentation,HANDA),以更好地学习节点嵌入向量。首先,提出基于元路径邻居的边增强。该方法基于元路径获取节点的元路径邻居,用节点及其元路径邻居形成的语义边增强异质图。这些增强边不仅蕴含了节点间的高阶结构和语义,还缓解了异质图的稀疏性。其次,提出融入节点类型注意力的节点嵌入。该方法采用多头注意力从多个角度学习不同直接边邻居及增强边邻居的重要性并在注意力中融入节点的类型信息,进而通过消息传递、直接边邻居及增强边邻居同时获取节点的属性、高阶结构和语义信息,提升了节点嵌入质量。在真实数据集上的实验验证了HANDA模型在节点分类、链接预测任务上的效果优于基准模型。 展开更多
关键词 异质图 嵌入 元路径 数据增强 图神经网络
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面向低数据资源的语音识别研究综述 被引量:3
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作者 许春冬 吴子煜 葛凤培 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期59-71,共13页
近年来,自动语音识别的研究重心由传统识别方法转向基于深度学习的语音识别方法。“大模型”现象反映出深度学习方法的性能随着训练数据量的增加呈现显著上升的趋势。然而,现实环境的复杂性、语音数据分布的非均匀性和用户隐私的保护等... 近年来,自动语音识别的研究重心由传统识别方法转向基于深度学习的语音识别方法。“大模型”现象反映出深度学习方法的性能随着训练数据量的增加呈现显著上升的趋势。然而,现实环境的复杂性、语音数据分布的非均匀性和用户隐私的保护等因素给数据的收集造成困难。同时,语音数据的标注需要大量专业人员的参与,导致标注成本很高。因此,语音识别在实际应用中经常面临数据资源不足的问题。在这种低数据资源条件下构建性能优异且稳定的语音识别系统仍是研究难点。简单归纳了语音识别的发展历程,总结了语音识别的基本框架以及常见的国内外开源数据集。围绕低数据资源问题,详细分析了低数据资源的判定方法,继而梳理了四类技术方案,包括数据增强、联邦学习、自监督学习以及元学习,并对它们的性能状况以及优缺点进行了系统的剖析。最后讨论了该研究方向未来潜在的发展趋势和可能面临的问题。 展开更多
关键词 语音识别 低数据资源 数据增强 联邦学习 自监督学习 元学习
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使用意图推理网络进行基于会话的新项目推荐
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作者 李鹏程 孙福振 +2 位作者 张志伟 孙秀娟 王绍卿 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第10期2787-2794,共8页
针对目前基于图神经网络会话推荐的意图难以捕捉和新项目表示不充分问题,提出一种使用意图推理网络进行基于会话的新项目推荐模型。该模型从会话角度捕捉项目间的多级关系生成多级用户意图,同时捕获用户在分类数据上的偏好,将两者结合... 针对目前基于图神经网络会话推荐的意图难以捕捉和新项目表示不充分问题,提出一种使用意图推理网络进行基于会话的新项目推荐模型。该模型从会话角度捕捉项目间的多级关系生成多级用户意图,同时捕获用户在分类数据上的偏好,将两者结合得到用户意图表示。通过基于元学习的新项目表示层学习旧项目获取元知识,并根据新项目属性信息表示新项目嵌入。将用户意图嵌入与新项目嵌入的点积进行归一化得到每个新项目的得分,将得分较高的新项目推荐给用户。实验结果表明所提出模型在Amazon G&GF和Yelpsmall两个数据集上P@20和MRR@20比最优基线算法分别提升22.6%、76.1%和14.5%、8.5%。 展开更多
关键词 会话推荐 图神经网络 意图推理 注意力 元学习 数据分布 新项目推荐
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