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[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
卢让林
一、引言目前,在我国使用的经济模型主要还是借鉴西方的经济模型而发展起来的。在建立这些模型的过程中,许多学者致力于使模型尽量反映我国的经济现实,舍弃了一些不适于我们国家的西方经济理论,代之以我们自己建立的经济理论作为模型的基础。但是,对西方经济模型所采用的方法论则几乎没有什么改变。西方经济模型的方法论有两个突出的特点。第一是把经济主体抽象成为无所不知、完全理性的。这一点在我国的经济模型中也有所反映,例如,无论是在最优化模型中还是在最优控制模型中,都假设决策者完全掌握所需要的信息,有一个明确的目标(或多
[期刊] 开放教育研究
[作者]
吴砥 李环 陈旭
人工智能对教育的影响经历了从利用机器学习优化教育，实现“能存会算”的自动化，到利用深度学习赋能教育，实现“能看会听”的感知化，再到利用通用大模型创新教育，实现“能理解会创作”的认知化。人工智能通用大模型加持下的教育生态，其应用模式将从专用走向通用，应用流程从分发走向生成，应用场景从单一走向多元。通用大模型的兴起及其在教育行业的快速渗透，将引发人才培养目标的转变及教育教学形态更替，并可能加剧伦理安全风险。人工智能与教育的融合发展要坚持以人为本，注重学生高阶思维培育，健全相应的伦理规范体系。
[期刊] 中国内部审计
[作者]
张菲菲 韩磊
现阶段，基于大模型的生成式人工智能服务在各个行业的应用越来越广泛。本文基于百度的文心大模型，探索生成式人工智能服务在审计工作中的应用，并总结大模型和生成式人工智能在审计领域应用的风险，提出如何规避风险的建议，最后对构建审计行业大模型的可行性进行探讨。
关键词：
生成式人工智能 大模型 审计
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
刘江峰 张冉 张君冬 裴雷
大语言模型改变了自然语言处理研究的模式。通过生成式自然语言处理，为史料计算化处理提供高效途径。以百川大模型作为基准模型，使用《思想家评传》系列丛书文本作为数据源，采用领域继续预训练、有监督微调、直接偏好优化的方法构建了思想家模型，并进行了性能评估。经过评估，思想家模型在中国思想史领域文本的表现优于通用模型，具有可用性。思想家模型降低了知识交流的专业壁垒，可以破解自然语言理解式计算人文研究带来的解读困境。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
盛兴华
数量经济分析的一个重要手段是根据现实经济问题建立相应的模型。由于现实经济问题往往是复杂的、动态变化的系统,这就使建立的模型日趋大型化和复杂化。通常为了提高模型的性能,建模中常采用以下几种方式:(1)变量细分;(2)复杂的动态结构;(3)复杂的非线性方程式。用这些传统方法建立的模型有以下缺点:(1)直观性
[期刊] 新金融
[作者]
彭文生
我国于2017年首次将人工智能（AI）写入政府工作报告，并于2024年首次提出“人工智能+”行动，标志着我国对AI已从重点关注转向具体实施应用。作为加快新质生产力形成的重要变量，科技进步是导致大分流还是大收敛？人工智能是替代还是赋能劳动力？这些都需要深入思考。本轮AI进步的突出特征表现为规模定律。中国人口多、市场大，有利于在应用层孕育出引领性的科技创新，为经济增长注入新动能。AI作为一项通用目的技术，在提升生产效率的同时，可能带来经济和就业结构的改变，甚至加大社会收入分配的差距，在社会层面对平衡效率和公平带来新挑战。因此，在推进AI产业化应用的同时，也要关注其带来的效率与公平等问题。
关键词：
人工智能 规模经济 科技进步 技术创新
[期刊] 中国远程教育
[作者]
秦渝超 刘革平 许颖
以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术的涌现，引发了教育界学者们的激烈探讨。为深入探索生成式人工智能技术对教育领域的变革意义，本研究着重探讨其如何重塑教学活动。首先，基于活动理论构建了嵌入生成式人工智能的教学活动分析模型，并经过三轮德尔菲法对模型进行了修正和完善。然后，以PRISMA的文献萃取思路筛选已有研究，同时面向教育领域中的ChatGPT体验用户开展访谈，经过整理得到75份分析样本。接着，将分析样本共同纳入模型，运用内容分析法分析生成式人工智能对教学活动的重塑机理。通过对模型中主体、客体、共同体、规则、工具和分工6个要素的审视发现，生成式人工智能对教学活动的重塑具有全面性的特点，同时又具备明显的正负效应。最后，本研究基于活动理论的生产、交流、消耗、分配4个子系统提出生成式人工智能与教学的结合路径，以期应对生成式人工智能带来的教学挑战。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
杨立勋 殷书炉
20世纪90年代之前,对旅游需求预测一般采用传统的定量分析方法,而近20年来,诸如粗糙集、遗传算法、模糊时间序列、灰色理论、神经网络模型、支持向量机等人工智能方法也被引入到旅游需求预测的研究之中。然而,国内外学者尚未对人工智能方法在旅游需求预测中的应用进行系统的整理与论述。为此,本文简要介绍了人工智能在旅游预测中的应用,并与传统的计量方法、时间序列方法进行了比较。同时,简略评述了其优缺点和发展趋势。
关键词：
人工智能方法 旅游预测 应用 评析
[期刊] 税务研究
[作者]
刘昊
当前税收风险管理工作中还存在预测精确度不高、人力成本消耗大、风险指向不精准等问题。人工智能为解决海量数据、模拟人类思维、突破当前税收风险管理工作瓶颈提供了有效的手段。本文在归纳总结当前税收风险管理工作中存在的问题和人工智能为税收风险管理创新发展提供机遇的基础上,提出了利用人工智能提升税收风险管理水平的对策建议。
关键词：
人工智能 税收风险管理 大数据 模拟思维
[期刊] 会计之友
[作者]
许敏 钱一奇
人工智能的兴起对中国各行业的发展既是机遇又是挑战,立足于人工智能这一新兴技术,文章探索了高等教育事业财务治理方面的人工智能应用。一方面高校可以借助人工智能技术构建校园内外部信息共享系统、防范内部财务风险、促进业财融合,助推高校财务治理现代化;另一方面人工智能的应用也带来了信息安全、人员状态以及技术"失控"等问题,使高校财务治理面临新的风险。采用规范性研究方法分析人工智能应用于高校财务治理的优势与劣势进而扬长避短提出相关建议,以期使高校财务资源得到更优化的配置,提升高校综合实力。
关键词：
人工智能 高校财务 高校治理
[期刊] 开放教育研究
[作者]
郭胜男 吴永和 张治
人工智能教育大脑是整合新一代智能技术的类脑复杂智能教育系统，可为解决教育领域数据治理难题提供新路向。智能时代的教育数据治理在教育数据质量、安全风险和算法伦理等方面面临诸多现实难题，极大限制了教育大数据价值的发挥。受互联网大脑和城市大脑的启发，本研究通过解构教育数据治理的内涵、困境与成因，从教育大脑结构模型、轻量级教育大脑信息模型和教育大脑的核心模块三个层面构建人工智能教育大脑模型，以厘清教育大脑内部的结构、信息流转和技术关键。本研究还从建立数据管理组织架构、创新安全风险防范体系及构建算法伦理监管机制三方面提出教育大脑赋能教育数据治理的实践路径。人工智能教育大脑通过系统性整合教育数据、智能算法和算力资源，强化教育数据治理体系和智能技术的耦合性，保障教育数据质量与安全，充分发挥大数据在教育治理中的“数字红利”，为不断推进教育数字化转型、实现教育治理现代化提供新思路。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]探索构建高校可转化专利识别模型，精准锁定存在转化价值的专利，对提升高校专利转化效率具有促进作用。[方法/过程] 以人工智能领域为例，首先结合已有研究中使用的专利评估指标，从数据易获取性角度出发，确定了16个指标，并应用主成分分析探索指标之间的相关性，实现对重要指标的筛选；进而，将LDA模型与K-means算法结合，确定专利的技术主题，并与专利评估指标进行融合构建专利特征矩阵；最后，利用AdaBoost算法进行识别模型构建，并应用到对高校可转化专利的识别中，获取每件专利的可转化概率，仿照标准十分评估方法对专利进行划分，确定具备转化价值的专利。[结果/结论] 结果显示，将专利技术主题与评估指标融合后，AdaBoost算法分类准确度提高了10%；通过对高校专利的识别，专利可转化概率呈对数常态分布，具备转化价值的专利比重为22.47%，验证了模型的有效性，为高校专利价值评估研究提供了新的研究思路，也为高校科技成果管理部门的专利运营及企业对高校核心专利的识别提供了实践方案。
[期刊] 图书馆
[作者]
刘英莉
人工智能时代算法的应用带来了信息传送的精准性、隐蔽性与定制性，对用户的素养培育提出了更高要求。在分析算法素养概念、人工智能时代的用户算法素养模型知识结构内容基础上，结合人工智能时代用户存在的算法风险问题，从态度与意识、伦理与道德、算法知识与技能、思维能力、应用能力五个维度，搭建人工智能时代的用户算法素养结构模型，剖析其作用机理，进而提出培养用户算法素养的实施路径包含增强算法的认知、明晰算法素养框架内涵、构建层次化算法素养教育体系、营造良好算法生态等方面，将为全面适应与提升人工智能时代的用户素养提供参考。
[期刊] 税务研究
[作者]
朱杰 陆倩 张宝来
人工智能在纳税服务中的应用体现了以纳税人为中心、以问题为导向的服务理念,也是进一步深化"放管服"改革、持续优化营商环境的重要举措。互联网时代税务系统的核心竞争力是依托人工智能形成的大信息平台,通过解决征纳双方信息不对称、不透明等问题,形成与涉税各方充分交流和互相理解的有效沟通方式,充分利用社会化网络分工的力量,构建信息、数据、人才等各种资源和要素网络,最大化体现"人工智能+税务"的价值,为降低征纳成本、提升纳税服务质效、提高税法遵从度以及构建现代化纳税服务体系奠定基础。
关键词：
互联网+ 人工智能 纳税服务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白如江 陈鑫 任前前
[目的/意义]当前生成式人工智能的发展对社会产生了强烈冲击。为响应国家创新发展的迫切需求，如何利用生成式人工智能更好地完成情报工作，以满足用户的情报需求，已成为当前情报学领域关注的热点问题。[方法/过程]基于供需理论提出从数据供给侧（Supply）、智慧情报分析中台（Analysis）、情报需求侧（Demand）三方构建生成式人工智能赋能情报工作范式模型——SAD范式模型，深入分析生成式人工智能赋能情报工作机理，并结合国际前沿项目案例探讨生成式人工智能与情报工作的前瞻性融合发展。[结果/结论]生成式人工智能赋能情报工作范式模型SAD，可以更好地促进生成式人工智能赋能情报工作的各个环节，提高情报工作效率，为情报工作范式研究提供了新思路。
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