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面向人工智能应用的青光眼影像分类和标注方法、流程暨质量控制指南
1
作者 杨卫华 许言午 +18 位作者 《面向人工智能应用的青光眼影像分类和标注方法、流程暨质量控制指南》专家组 中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会 方慧卉 梁远波 邵毅 毕燕龙 郭竞敏 蓝育青 宋宗明 王军明 王凯军 张弘 肖璇 曹国凡 唐莉 钟华 汪建涛 崔颖 曲超 《国际眼科杂志》 2025年第4期511-522,共12页
青光眼是以病理性眼压升高、视神经萎缩和视野缺损为共同特征的眼病,可能导致不可逆的视力丧失。近年来,人工智能(AI)技术的迅速发展为青光眼的早期诊断和管理提供了新的手段。通过对青光眼相关影像进行分类和标注,AI模型能够学习并识... 青光眼是以病理性眼压升高、视神经萎缩和视野缺损为共同特征的眼病,可能导致不可逆的视力丧失。近年来,人工智能(AI)技术的迅速发展为青光眼的早期诊断和管理提供了新的手段。通过对青光眼相关影像进行分类和标注,AI模型能够学习并识别青光眼特有的病理特征,从而实现影像的自动化分析与诊断。青光眼影像分类和标注的研究主要涉及彩色眼底照相(CFP)、光学相干断层扫描(OCT)、眼前节光学相干断层扫描(AS-OCT)以及超声生物显微镜(UBM)等。彩色眼底照相主要用于视杯与视盘的标注,OCT用于视神经纤维层的厚度测量与标注,AS-OCT和UBM则聚焦于前房角结构的标注与眼前节结构参数的测量。为了规范青光眼影像分类和标注,提升标注数据的质量和一致性,推动智能眼科的临床应用,特制定本指南。本指南系统阐述了青光眼影像分类和标注的原则、方法、流程及质量控制要求,为青光眼影像的分类和标注提供标准化指导。 展开更多
关键词 青光眼 人工智能 分类 标注 流程 质量控制 指南
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人工智能时代:智能眼科发展的关键问题思考
2
作者 杨卫华 许言午 迟玮 《国际眼科杂志》 CAS 2025年第1期13-16,共4页
智能眼科研究在近年来迅速发展,其临床应用或临床转化过程中仍然存在一些挑战。智能眼科发展过程中,两个亟待解决的重要问题就是:推进临床应用和维护医疗公平。针对上述问题,文章分析了智能眼科临床应用推进的不足和潜在医疗公平的挑战... 智能眼科研究在近年来迅速发展,其临床应用或临床转化过程中仍然存在一些挑战。智能眼科发展过程中,两个亟待解决的重要问题就是:推进临床应用和维护医疗公平。针对上述问题,文章分析了智能眼科临床应用推进的不足和潜在医疗公平的挑战这两个方面的原因和现状,提出了推进临床应用和维护医疗公平智能眼科发展的关键问题,同时系统提出了相应的具体措施,以促进智能眼科的发展。 展开更多
关键词 人工智能 智能眼科 临床应用 医疗公平 发展
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人工智能与数字经济专题序言——人工智能赋能数字经济,共创未来无限可能 被引量：6
3
作者 于非 何玉林 贺颖 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期253-257,共5页
1人工智能时代在人工智能产业化浪潮席卷全球的今天,越来越多的企业开始采用人工智能解决方案来替代传统的人力资源工作,据中国国际发展知识中心2022年发布的《全球发展报告》预测,2020—2025年全球约8500万个工作岗位将被机器替代.该... 1人工智能时代在人工智能产业化浪潮席卷全球的今天,越来越多的企业开始采用人工智能解决方案来替代传统的人力资源工作,据中国国际发展知识中心2022年发布的《全球发展报告》预测,2020—2025年全球约8500万个工作岗位将被机器替代.该趋势不仅会带来生产力和生产效率的提高,还会对整个社会的变革带来深刻影响.从2012年“谷歌猫”的轰动全球到2016年AlphaGo的横空出世,从2017年世界首位被授予公民身份的机器人,再到如今火爆的语言模型ChatGPT(chat generative pre-trained transformer),每一次人工智能技术的革新必然会促进产业的转型与升级,对经济发展和社会进步带来巨大影响. 展开更多
关键词 人工智能 数字经济 数字产业化 产业数字化 智能经济 大数据
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眼科人工智能临床研究评价指南(2023) 被引量：24
4
作者 杨卫华 邵毅 +3 位作者 许言午 《眼科人工智能临床研究评价指南(2023)》专家组 中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会 中国医药教育协会智能医学专业委员会 《国际眼科杂志》 CAS 北大核心 2023年第7期1064-1071,共8页
人工智能(AI)技术在医学领域的应用是当前的热点。眼科作为医学领域中的AI应用前沿专业之一,运用机器学习技术应用于诊断、干预和预测眼科疾病方面取得了显著的成果。基于眼科AI临床研究的需求,为契合眼科AI临床诊疗发展的实际情况,中... 人工智能(AI)技术在医学领域的应用是当前的热点。眼科作为医学领域中的AI应用前沿专业之一,运用机器学习技术应用于诊断、干预和预测眼科疾病方面取得了显著的成果。基于眼科AI临床研究的需求,为契合眼科AI临床诊疗发展的实际情况,中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和智能医学专业委员会组织专家结合近年来国内外AI临床研究的评价报告,经过多轮讨论和修改,形成了针对眼科AI临床研究的评价指南。该指南包括了眼科AI临床研究评价指南制定的背景和方法、AI临床研究评价的国际指南介绍、眼科AI临床研究评价方法等内容,详细介绍了眼科AI临床研究通用评价方法、眼科AI临床研究模型评价方法、常用眼科AI临床研究模型评价指标和计算公式,并详细阐述了眼科AI临床试验评价方法。该指南的制定旨在为眼科AI临床研究人员提供指导和规范,并推动眼科AI临床研究的评价向着规范化和标准化方向发展,进一步提高眼科AI临床研究评价的整体水平。 展开更多
关键词 人工智能 眼科 评价 临床研究 机器学习 深度学习
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ScholatGPT:面向学术社交网络的大语言模型及智能应用
5
作者 袁成哲 陈国华 +4 位作者 李丁丁 朱源 林荣华 钟昊 汤庸 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期755-764,共10页
针对现有大语言模型(LLM)在跨领域知识处理、实时学术信息更新及输出质量保证方面的局限,提出基于学术社交网络(ASN)的学者LLM——ScholatGPT。ScholatGPT结合知识图谱增强生成(KGAG)与检索增强生成(RAG),以提升精准语义检索与动态知识... 针对现有大语言模型(LLM)在跨领域知识处理、实时学术信息更新及输出质量保证方面的局限,提出基于学术社交网络(ASN)的学者LLM——ScholatGPT。ScholatGPT结合知识图谱增强生成(KGAG)与检索增强生成(RAG),以提升精准语义检索与动态知识更新的能力,并通过微调优化以强化学术文本的生成质量。首先,基于学者网(SCHOLAT)关系数据构建学者知识图谱,并利用LLM进行语义增强;其次,提出KGAG检索模型,结合RAG实现多路混合检索,增强LLM的精准检索能力;最后,利用微调技术优化模型,使它在各学术领域的生成质量得到提升。实验结果表明,ScholatGPT在学术问答任务中的精确率达83.2%,相较于GPT-4o和AMiner AI提升了69.4和11.5个百分点,在学者画像、代表作识别和研究领域分类等任务上均表现优异。在回答相关性、连贯性和可读性方面,ScholatGPT取得了稳定且具有竞争力的表现,在专业性与可读性之间实现了较好的平衡。此外,基于ScholatGPT开发的学者智库和学术信息推荐系统等智能应用有效提升了学术信息获取的效率。 展开更多
关键词 大语言模型 学术社交网络 知识图谱 知识注入 学者网
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广东经济学界“学习贯彻落实党的二十大会议精神”笔谈(一) 被引量：2
6
作者 刘志铭 田秋生 +4 位作者 周先波 罗连化 林建浩 赵俊 许林 《南方经济》 CSSCI 北大核心 2022年第12期11-22,共12页
为进一步推动深入学习贯彻党的二十大会议精神,《南方经济》编辑部继上期发表“学习贯彻落实党的二十大会议精神”座谈会发言摘编后,又特邀请广东经济学界各大高校和科研院所的知名专家与优秀中青年学者,围绕“二十大”报告中涉及经济... 为进一步推动深入学习贯彻党的二十大会议精神,《南方经济》编辑部继上期发表“学习贯彻落实党的二十大会议精神”座谈会发言摘编后,又特邀请广东经济学界各大高校和科研院所的知名专家与优秀中青年学者,围绕“二十大”报告中涉及经济建设的重要部署,以系列笔谈形式,开展研究阐释。本期为系列笔谈的第一期,邀请来自中山大学周先波、林建浩,华南理工大学田秋生、许林,华南师范大学刘志铭、赵俊共六位专家学者,分别就“中国式现代化”、“新时代十年的伟大变革”、“高质量发展”等主题,畅谈各自的观点与体会。 展开更多
关键词 华南师范大学 中青年学者 中国式现代化 华南理工大学 科研院所 贯彻落实 各大高校 伟大变革
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数字乡村建设的驱动因素与路径选择——组态视角下的定性比较分析 被引量：2
7
作者 王佳兴 林韬杰 邱寒青 《科技管理研究》 CSSCI 2024年第6期177-186,共10页
根据北京大学新农村发展研究院发布的《县域数字乡村指数》,中国部分地区的乡村数字化指数偏低,区域间存在“数字鸿沟”现象,然而关于数字乡村发展影响因素的实证研究缺乏。为助力政府科学精准地驱动数字乡村发展、破解中国数字乡村发... 根据北京大学新农村发展研究院发布的《县域数字乡村指数》,中国部分地区的乡村数字化指数偏低,区域间存在“数字鸿沟”现象,然而关于数字乡村发展影响因素的实证研究缺乏。为助力政府科学精准地驱动数字乡村发展、破解中国数字乡村发展不平衡不充分的矛盾,探索生成高水平数字乡村建设成效的具体路径。基于“社会-技术”理论框架,以《县域数字乡村指数(2020)》中28个省份为研究对象,采用模糊集定性比较分析方法,从社会、技术和外部环境3个层面分析数字乡村建设成效的影响机制和驱动路径,并通过条件组态充分性分析高水平数字乡村建设成效的实现路径。结果发现:与《县域数字乡村指数》总体结果一致,28个省份数字乡村建设成效差异明显,从东部、中部到西部依次呈现递减趋势;数字乡村发展本质上在于及时回应公众期望及诉求,实现政策服务供给与人民多元需求的相互匹配,其建设成效受到公共需求压力、社会舆论宣传、技术软实力、数字化服务能力、领导重视、财政支持等多维因素的共同作用,技术创新驱动型、综合协调联动型、社会压力响应型是其实现高水平建设成效的3条驱动路径。因此,中国进一步高质量发展数字乡村,要始终坚持以农民需求为中心的数字乡村发展导向,持续提升现代化信息技术应用能力,同时强化多种要素协同整合,并提升数字乡村建设的策略性。 展开更多
关键词 数字乡村建设 乡村数字化指数 公共需求 组态分析 “三农”问题 乡村振兴
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基于Omniverse的建筑数字孪生平台构建方案研究 被引量：1
8
作者 丁超 许城瑜 +2 位作者 刘志威 熊朝阳 丁志坤 《电子设计工程》 2024年第11期22-27,32,共7页
数字孪生是建筑业数字化转型的关键。基于USD标准的NVIDIA Omniverse生态于2020年推出,可实现多参与方和软件平台的协同和交互,加速建筑业产业升级。采用文献综述和案例分析法,针对建筑数字孪生发展中的问题,以NVIDIA Omniverse生态为... 数字孪生是建筑业数字化转型的关键。基于USD标准的NVIDIA Omniverse生态于2020年推出,可实现多参与方和软件平台的协同和交互,加速建筑业产业升级。采用文献综述和案例分析法,针对建筑数字孪生发展中的问题,以NVIDIA Omniverse生态为例探索其如何支持建筑数字孪生平台的构建和发展。研究结果表明,Omniverse生态具有标准化、并行算力、智能算法和平台可扩展性等优势,能够有效支持建筑行业智能化发展和数字化产业升级。 展开更多
关键词 数字孪生 建筑信息模型 Omniverse 产业升级
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中国智能眼科发展和研究现状之我见 被引量：4
9
作者 龚迪 李王婷 +5 位作者 李小萌 万程 周永进 许言午 张少冲 杨卫华 《国际眼科杂志》 CAS 2024年第3期448-452,共5页
本文分析了中国智能眼科领域的现状、技术发展、学术交流平台、政策支持以及未来的挑战和解决方案。在技术方面,中国智能眼科在糖尿病视网膜病变、眼底图像分析等多个领域取得了显著进展,包括医学人工智能产品的质量评价、临床研究方法... 本文分析了中国智能眼科领域的现状、技术发展、学术交流平台、政策支持以及未来的挑战和解决方案。在技术方面,中国智能眼科在糖尿病视网膜病变、眼底图像分析等多个领域取得了显著进展,包括医学人工智能产品的质量评价、临床研究方法、技术评价和产业规范等方面。研究人员通过制定一系列临床应用指南和标准,不断提升智能眼科技术的安全性和规范水平。学术交流平台的建设为多领域专业人士提供了广泛合作的机会,同时各类学术期刊也为智能眼科研究提供了发表平台。在公共政策方面,中国政府通过一系列文件和法规为智能眼科的发展创造积极的政策环境的同时,也提供了法律依据和管理框架。然而,技术创新、数据隐私与安全、法规滞后、人才短缺等问题仍然是未来发展的挑战。为了应对这些问题,未来需要加强技术研发、法规制度建设、人才培养,并提高患者对新技术的认知和接受度。通过全面解决这些挑战,中国智能眼科有望在全球范围内更进一步引领该行业的发展,为眼科医疗领域带来更多创新和便利。 展开更多
关键词 智能眼科 图像分析 应用标准 学术交流 政策支持
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数字普惠金融对区域创新能力的影响研究——以珠三角城市群为例
10
作者 王亚兰 章震 周嘉琳 《科技与金融》 2024年第1期79-88,共10页
创新是引领经济高质量发展的第一动力,金融支持是提升创新水平的重要保障。文章基于珠三角城市群12011—2019年9个城市的平衡面板数据,从需求侧探讨了数字普惠金融对区域创新水平的影响及作用机制。研究发现:数字普惠金融的发展显著提... 创新是引领经济高质量发展的第一动力,金融支持是提升创新水平的重要保障。文章基于珠三角城市群12011—2019年9个城市的平衡面板数据,从需求侧探讨了数字普惠金融对区域创新水平的影响及作用机制。研究发现:数字普惠金融的发展显著提高了区域创新能力,数字普惠金融发展水平每提高10%将推动区域专利受理量增加6.8%,且数字普惠金融的创新驱动效应存在显著的结构性差异。进一步地,中介效应机制的分析结果表明,数字普惠金融发展通过对城市居民消费提质增效,即提高居民消费数量、消费质量以及消费方式,反哺了区域的创新发展,证实了消费对于推动经济高质量发展的关键性作用。 展开更多
关键词 区域创新能力 珠三角城市群 城市居民消费 结构性差异 数字普惠金融 驱动效应 消费质量 反哺
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基于智能设备的室内儿童防走失系统
11
作者 郭胜 李游 《长江信息通信》 2024年第7期14-17,共4页
针对儿童在大型室内场所容易出现的走失问题,基于常见的智能设备,设计了一种实时预警与追踪的室内儿童防走失系统。系统由家长端和儿童端两部分组成。家长端以智能手机作为平台,通过分析WiFi信号强度和传输数据,具备实时监测、预警与位... 针对儿童在大型室内场所容易出现的走失问题,基于常见的智能设备,设计了一种实时预警与追踪的室内儿童防走失系统。系统由家长端和儿童端两部分组成。家长端以智能手机作为平台,通过分析WiFi信号强度和传输数据,具备实时监测、预警与位置指引功能。儿童端则使用智能手表或智能手环作为携带设备,通过对内置传感器采集的数据进行分析,能够对儿童的位置和活动信息进行估计。实验结果表明,系统能够准确地判断和预警儿童可能走失的情形,进而对儿童进行快速定位与追踪,为解决室内儿童走失问题提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 防走失 智能设备 室内定位 活动识别
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基于改进H-AC算法的冷源系统节能优化控制策略
12
作者 周璇 莫浩华 闫军威 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期21-31,共11页
中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论... 中央空调冷源设备台数与运行参数的优化是一类离散与连续变量的协同优化问题,而经典强化学习算法难以优化此类问题。为此,该文提出了一种结合选项-评论者与演员-评论者框架的中央空调冷源系统节能优化控制策略。首先,采用分层演员-评论者(H-AC)算法分层优化设备台数与运行参数,且高层和底层模型共用Q网络评估状态价值,以解决多时间尺度下的优化难题;然后,在智能体架构、策略与网络更新方式等方面对H-AC算法进行改进,以加速智能体的收敛;最后,以夏热冬暖地区某科研办公建筑中央空调冷源系统为研究对象,基于冷源系统TRNSYS仿真平台进行实验。结果表明:在平均室内舒适时间占比分别增加14.08、11.23、29.70、9.07个百分比的前提下,基于改进H-AC算法的系统能耗分别比其他4种常规深度强化学习算法减少了32.28%、28.55%、28.63%、11.53%;虽然基于改进H-AC算法的系统能耗比基于选项-评论者框架的算法增加了0.27%,但获得了更平稳的学习过程且平均室内舒适时间占比增加了4.8个百分点。该文算法可为各类建筑中央空调冷源系统节能优化提供有效的技术手段,助力建筑“双碳”目标的实现。 展开更多
关键词 冷源系统 TRNSYS仿真平台 深度分层强化学习 选项-评论者框架 协同优化
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交通能源转型决策分析综述
13
作者 陈翠峰 林镇宏 +2 位作者 黄炽坤 赵津瑶 欧士琪 《华南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期32-48,共17页
实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或... 实现交通强国目标要求高度发展基础设施、构建高效运营体系、推动技术创新和实现可持续发展。在双碳目标这一背景下,交通部门需通过能源转型实现深度减碳,这既符合交通强国构建过程中的可持续发展要素,也需要避免因能源转型决策错误或过于急切而对交通基础设施、运营体系的资源配置产生负面影响,从而影响交通强国战略的顺利推进。交通能源转型涉及多个关键决策变量,如汽车动力技术、基础设施建设、用户行为和政策制定等,其复杂性和重要性不容忽视。该文旨在从交通强国和双碳目标相融合的角度,结合综述和案例研究,深入探讨交通能源转型决策分析的意义、方法、工具和经验,为国家政策的制定和企业决策提供理论与实践参考,引发对相关决策分析的重视和研究。首先,对交通能源转型决策分析的内涵和动机进行了阐述。然后,从汽车动力技术、基础设施、用户行为和政策制定4个角度出发,运用优化模型思维方法,并引用已有文献中的分析案例进行详细示范,涵盖诸如电动车辆行驶里程优化、充电网络规划、用户选择行为决策、政策减排效益及公平性等内容。此外,借助已发表的案例或政策实施情况,着重指出了交通能源转型决策分析中不当假设可能对行业和社会产生的影响。最后,总结了交通能源转型决策分析的重要性和可操作性,提出了若干研究课题建议,以促进该领域的深入研究。该文研究内容可为交通能源转型决策提供全面的理论支持和实践参考,有利于推动我国交通领域的可持续发展。 展开更多
关键词 交通强国 碳中和 交通能源转型 汽车动力技术 决策分析
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脉冲神经网络基准测试及类脑训练框架性能评估
14
作者 胡汪鑫 成英超 +2 位作者 何玉林 黄哲学 蔡占川 《应用科学学报》 北大核心 2025年第1期169-182,共14页
随着脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)研究需求的不断增长,开源类脑训练框架也迅速发展。然而,目前缺乏针对这些框架的系统性选择指南。为了解决该问题,提出了一种基于图像分类任务的SNN基准测试方法。本文为两种SNN训练方法,... 随着脉冲神经网络(spiking neural network,SNN)研究需求的不断增长,开源类脑训练框架也迅速发展。然而,目前缺乏针对这些框架的系统性选择指南。为了解决该问题,提出了一种基于图像分类任务的SNN基准测试方法。本文为两种SNN训练方法,即直接替代梯度反向传播训练方法以及从人工神经网络(artificial neural network,ANN)到SNN的转换训练方法分别设计了卷积神经网络和全连接深度神经网络模型,并使用MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10基准图像数据集,以训练时间和分类准确率为评估指标,比较了不同类脑训练框架的性能差异。研究结果表明,在SNN直接训练中,类脑训练框架SpikingJelly在训练时间和分类准确率方面均表现优异;而在ANN到SNN的转换训练中,Lava框架实现了最高的分类准确率。 展开更多
关键词 深度学习 脉冲神经网络 类脑训练框架 基准测试 图像分类
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经济政策不确定性冲击下全球系统性金融风险的跨市场传染——基于TVP-FAVAR和TVP-VAR模型的研究 被引量：12
15
作者 杨科 郭亚飞 田凤平 《统计研究》 CSSCI 北大核心 2023年第7期70-84,共15页
本文基于8个维度的48个基础经济金融变量,运用TVP-FAVAR模型构建系统性金融风险的度量指标,采用广义方差分解法构建系统性金融风险的溢出指数,从静态和动态角度对经济政策不确定性(EPU)冲击下全球16个主要国家的系统性金融风险水平和风... 本文基于8个维度的48个基础经济金融变量,运用TVP-FAVAR模型构建系统性金融风险的度量指标,采用广义方差分解法构建系统性金融风险的溢出指数,从静态和动态角度对经济政策不确定性(EPU)冲击下全球16个主要国家的系统性金融风险水平和风险溢出状况展开研究,并运用TVP-VAR模型从金融市场和经济基本面两个层面检验EPU冲击下系统性金融风险的跨市场传染机制。研究发现:系统性金融风险与EPU之间存在双向非对称溢出效应,并以EPU对系统性金融风险的冲击为主,发展中国家系统性金融风险对EPU冲击的反应速度更快、程度更大;EPU冲击下,发达国家是全球系统性金融风险的主要溢出方,发展中国家则是主要的风险接受者,并且这一现象随着全球EPU水平的提升而更加显著;各金融子市场和经济部门受EPU直接冲击的时间和程度存在差异,相互之间的风险溢出效应使得系统性金融风险水平进一步攀升;全球EPU对我国EPU的显著冲击更使得国内经济金融市场受到直接和间接的双重影响,风险净溢入水平也远远大于其他发展中国家。本研究对于应对全球经济政策不确定性冲击、防范化解系统性金融风险具有重要意义。 展开更多
关键词 经济政策不确定性 系统性金融风险 风险传染机制 TVP-FAVAR TVP-VAR
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风险最小化加权朴素贝叶斯分类器
16
作者 欧桂良 何玉林 +2 位作者 张曼静 黄哲学 Philippe Fournier-Viger 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期137-151,共15页
朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作... 朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作被提出来缓解这一问题,加权朴素贝叶斯分类器便是其中之一。在对边缘概率权重作用深入分析的基础之上,文中提出了一种基于风险最小化的加权朴素贝叶斯分类器(Risk Minimization-Based Weighted Naive Bayesian Classifier,RM-WNBC),即在权重确定的过程中同时考虑分类器的经验风险和权重的结构风险。不同于现有的过分关注朴素贝叶斯分类器外在泛化性能的改进策略,RM-WNBC是从朴素贝叶斯分类器的内在概率分布出发改善其泛化性能。经验风险度量了加权朴素贝叶斯分类器的分类能力,采用后验概率的估计质量表示;结构风险刻画了加权朴素贝叶斯分类器对属性相关性的处理,采用类条件概率的均方差表示。经验风险最小化保证了RM-WNBC可以获得良好的训练精度,同时结构风险最小化又使得RM-WNBC能够取得最佳的属性相关表达能力。为了获得RM-WNBC的最优权重,推导了高效且收敛的权重更新策略来保证结构风险和经验风险的最小化。在31个UCI和KEEL标准分类数据集上对RM-WNBC的可行性、合理性和有效性进行了验证。实验结果表明:1)RM-WNBC的训练和测试精度随着边缘概率权重的不断更新逐渐增加直至收敛;2)RM-WNBC具有比现有加权朴素贝叶斯分类器更好的属性相关性表达能力;3)在给定的显著性水平下,RM-WNBC在31个数据集上能够获得比经典朴素贝叶斯分类器、3种贝叶斯网络、4种加权朴素贝叶斯分类器和1种特征选择朴素贝叶斯分类器更好的训练和测试表现。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 独立性假设 加权朴素贝叶斯 结构风险 经验风险 贝叶斯网络
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基于节点抽样的分布式二阶段聚类方法
17
作者 张曼静 何玉林 +1 位作者 李旭 黄哲学 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期134-144,共11页
针对大数据聚类中存在的计算资源消耗大、聚类效率低的问题,提出了一种新的基于节点抽样的分布式二阶段聚类方法。该方法首先在各个本地节点对节点上的数据执行局部聚类操作,并基于局部聚类结果,从每个节点中抽取代表性的数据样本,然后... 针对大数据聚类中存在的计算资源消耗大、聚类效率低的问题,提出了一种新的基于节点抽样的分布式二阶段聚类方法。该方法首先在各个本地节点对节点上的数据执行局部聚类操作,并基于局部聚类结果,从每个节点中抽取代表性的数据样本,然后将各节点选定的样本数据传输至中央节点。之后,在中央节点上,对合并的样本数据进行进一步的聚类分析,并将样本聚类的结果传回各个本地节点。最后,各本地节点结合自身的局部聚类结果和中央节点的样本聚类结果,完成最终的聚类标签统一。通过以上流程,所提方法实现了对集中式聚类算法的分布式改造,能够快速一致地完成对全局数据的聚类分析。理论分析和数值实验均表明,与传统的全量数据集中式聚类方法相比,二阶段聚类方法有效地结合了并行处理的高效性和集成分析的准确性,在保证聚类质量的前提下能够显著降低计算资源的消耗,是一种可行的大数据聚类分布式解决方案。 展开更多
关键词 大数据聚类 分布式计算 节点抽样 并行计算 二阶段聚类
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重大公共卫生事件背景下公众服务安全感知的度量研究
18
作者 白卫静 左文明 +1 位作者 陈飞扬 丘心心 《管理学报》 北大核心 2025年第1期145-155,共11页
运用扎根理论对微博数据进行多级编码,构建服务安全理论框架,并结合BERT模型从另一数据集中提取服务安全信息,计算“服务安全感知指数”以量化公众服务安全感知水平。研究表明,服务安全包括身体生命、资金财务和情感心理安全。服务安全... 运用扎根理论对微博数据进行多级编码,构建服务安全理论框架,并结合BERT模型从另一数据集中提取服务安全信息,计算“服务安全感知指数”以量化公众服务安全感知水平。研究表明,服务安全包括身体生命、资金财务和情感心理安全。服务安全涵盖7个核心类属,前3类为保护服务安全的措施,后4类为影响措施实施的条件。服务安全各维度及综合指数均经历了初期震荡、逐步上升、缓慢下降至谷底、防控措施放开后回升的过程,尽管总体趋势一致,但各维度的具体变化存在差异。 展开更多
关键词 重大公共卫生事件 服务安全 服务安全感知指数 BERT模型 大数据
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横向联邦学习:研究现状、系统应用与挑战
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作者 吴文泰 吴应良 +1 位作者 林伟伟 左文明 《计算机学报》 北大核心 2025年第1期35-67,共33页
随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Fe... 随着数据和算力向网络边缘下沉,人工智能应用的研发愈加依赖隐私敏感的用户数据。在这一趋势的推动下,联邦学习因其强调隐私保护的特性而逐渐成为一个广泛应用的分布式机器学习框架。作为联邦学习的原始范式,横向联邦学习(Horizontal Federated Learning,HFL)具有扩展能力强和使用场景广泛等特点,因此是近年来该领域的研究重心,同时在产业界相关需求的驱动下有着十分广泛的应用前景。横向联邦学习的研究涉及机器学习、分布式系统、无线通信和信息安全等多个学术领域,从研究动机到技术方法都呈现多样化,但现有文献未能展现相关研究现状的全貌。此外,横向联邦学习相关技术的发展催化出了一系列开源系统框架、公开数据集以及多种场景下的应用,对进一步研究与实践都具有参考价值。为此,本文对横向联邦学习的研究现状和系统应用进行综合性调研:首先,对相关文献按照研究目标和技术角度进行全面地分类梳理,从多领域视角分析了各分支的研究现状;其次,从应用实践的视角,对比分析了面向横向联邦学习的主流系统框架与代码库、描述了数据准备方法以及典型的应用场景。在此基础上,阐明了横向联邦学习算法研究和系统应用面临的6个关键挑战,为如何缩小相关研究与系统实践之间的鸿沟提供了新的参考。 展开更多
关键词 横向联邦学习 数据隐私 分布式系统 机器学习 人工神经网络
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人工智能处理医学数据伦理要求的专家共识 被引量：2
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作者 李骢 张晓燕 +39 位作者 吴云红 杨晓蕾 余华荣 金宏波 李英博 朱朝晖 刘瑞 刘娜 谢轶 吕林莉 朱心红 唐洪 李红芳 李红丽 曾翔俊 陈再兴 范小芳 王燕 吴枝娟 吴遵秋 关亚群 薛明明 罗彬 王爱梅 杨新旺 应颖 杨秀红 黄新忠 郎明非 陈世民 张环环 张忠 黄武 徐国标 柳嘉琪 宋涛 肖晶 夏云龙 管又飞 朱亮 《生理学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期937-942,共6页
随着人工智能技术的飞速发展,其在医学领域的应用带来了显著的伦理挑战。因而,建立规范、透明、安全的医学数据处理环境,确立医学人工智能的伦理学底线,保障患者权益和数据安全就显得尤为重要。本共识规范了利用人工智能技术进行医学数... 随着人工智能技术的飞速发展,其在医学领域的应用带来了显著的伦理挑战。因而,建立规范、透明、安全的医学数据处理环境,确立医学人工智能的伦理学底线,保障患者权益和数据安全就显得尤为重要。本共识规范了利用人工智能技术进行医学数据处理的各个环节,包括数据的采集、加工、存储、传输、使用和共享,确保医学数据处理符合伦理原则和法律法规,保障患者隐私和数据安全。同时,还强调了合法合规原则、尊重患者隐私原则、保护患者利益原则以及安全可靠原则,并详细讨论了知情同意、数据的使用、知识产权保护、利益冲突和共享等关键性问题。本专家共识的制定,旨在推动人工智能与医学领域的深度融合与持续发展,同时确保在处理医学数据的过程中,人工智能严格遵循相应的伦理规范和法律法规。 展开更多
关键词 人工智能 医学数据 伦理安全
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