基于视觉与文本语义增强的多模态命名实体识别方法

为了解决视觉特征和文本特征融合后存在部分语义缺失从而导致视觉信息对文本信息的补充有较大偏差的问题,提出了一种基于视觉与文本语义增强的多模态命名实体识别方法。融合BERT文本特征提取和CLIP(contrastive language–image pre-training)视觉特征提取方法,设计了基于协同交叉注意力机制的特征交互单元,以增强视觉信息和文本信息之间的语义关系。CLIP通过对比学习框架进行预训练,优化模型以正确匹配视觉和对应的文本描述,最大化正样本(匹配的视觉-文本对)的相似性,同时最小化负样本(不匹配的视觉-文本对)的相似性。采用通用领域数据集TWITTER-2015和TWITTER-2017作为实验数据集。实验结果表明,本模型相比传统方法在多模态命名实体识别任务中的准确率、召回率、F1值均有显著提升。

基于知识图谱技术的计算机网络链路漏洞检测研究

计算机网络链路的漏洞信息具有类型复杂、来源广及数量庞大等特点,导致此类漏洞的威胁判断尤为困难。知识图谱技术具有数据整合及统一表示特性,可以统一结构化整合呈现复杂特点的漏洞信息,为此,文中提出基于知识图谱技术的计算机网络链路漏洞检测方法。收集计算机网络链路的各种数据源漏洞信息,抽取其中的漏洞实体知识与关系知识,构建网络链路漏洞知识图谱。运用卷积神经网络模型学习该知识图谱中的漏洞知识,通过训练后的模型实现网络链路漏洞检测。结果显示,该方法可针对包含不同类型、数量链路漏洞的工况,实现漏洞知识图谱的构建,并且漏洞威胁检测精度始终保持在90%以上。因此,说明所研究检测方法的检测结果精准可靠,可为计算机网络链路数据安全传输提供保障。

广东省大宗商品涨价对实体经济的影响机理研究

文章旨在探讨广东省大宗商品价格涨幅对实体经济的影响。通过系统广义矩估计(Sys-GMM)对2011-2022年的面板数据进行回归分析,研究发现,大宗商品价格上涨与实体经济发展存在正相关关系。实体经济的前期值对当前值有显著的预测效果,而货币政策的调整对实体经济亦有正面影响。此外,地区人均GDP与外部贸易依存度的增长对实体经济影响不显著。通过对数据进行尾部削减的稳健性检验,上述发现得到了进一步的验证。研究结果为政策制定者提供了宝贵的数据支持,指出在制定经济政策时应考虑大宗商品价格的变动,以及货币政策对于缓解其负面影响的潜在作用。

数字金融创新有助于促进实体经济高质量发展吗?——基于金融服务效率的机制分析与空间计量

中央金融工作会议强调,坚持把金融服务实体经济作为根本宗旨。数字金融作为数字技术与金融业态融合创新的产物,对提升金融服务效率,支持实体经济高质量发展具有重要意义。基于2011-2021年中国31个省级行政区的平衡面板数据,通过构建实体经济高质量发展指标体系和嵌套空间权重矩阵,运用空间计量模型、动态杜宾模型和中介效应检验方法,实证研究数字金融创新对实体经济高质量发展的直接影响、溢出效应和作用机制,得出:数字金融创新不仅能直接促进本地区实体经济的高质量发展,而且具有正向空间溢出效应,对邻近地区实体经济高质量发展呈现渐进、动态的长期影响。中介效应检验结果表明,提升金融服务效率是数字金融创新促进实体经济高质量发展的主要作用机制。在金融科技创新监管试点地区,数字金融创新对实体经济高质量发展的直接影响、溢出效应和中介效应均明显高于非试点地区。因此,要稳步推进金融科技创新监管试点,优化数字金融业态空间布局,畅通数字金融促进实体经济高质量发展的传导机制。

行业产教融合共同体实体化运行的具象表征、实践逻辑与推进策略

行业产教融合共同体是促进产教布局高度匹配、服务高效对接、支撑全行业发展的产教融合新型组织形态。行业产教融合共同体具有运行方式合作化、团体属性多重化、建设任务具体化的特征。行业产教融合共同体实体化运行应基于人才培养逻辑、产业发展逻辑和教育内生逻辑。通过规范搭建产教融合共同体领导架构,夯实产教融合共同体实体化运行决策基础;合理设置产教融合共同体工作组织,保证产教融合共同体实体化运行有序开展;建立健全产教融合共同体运行机制,保障产教融合共同体实体化运行规范有序;科学设计产教融合共同体建设任务,奠定产教融合共同体实体化运行工作目标;全面优化产教融合共同体运行环境,加固产教融合共同体实体化运行社会支撑等策略提升运行效果。

数字新质生产力与实体经济高质量发展:理论分析与实证检验

扎实推进实体经济高质量发展是当前及未来一段时间内中国经济发展的重要命题。作为一种新型生产力,数字新质生产力对实体经济高质量发展的重要作用日渐凸显。文章在测度实体经济高质量发展水平的基础上,借助固定效应模型探究数字新质生产力与实体经济高质量发展之间的关系。结果表明,数字新质生产力能够有效促进实体经济高质量发展。机制检验结果表明,技术创新扩散与产业结构升级是数字新质生产力影响实体经济的重要渠道。异质性检验结果证实,数字新质生产力对实体经济高质量发展的赋能作用在东部地区更为显著。

基于非靶向代谢组学的平菇子实体发育过程中菌丝体差异代谢物分析

为了解平菇生长发育过程中子实体形成的代谢物基础,采用超高效液相色谱-电喷雾串联四级杆质谱(UPLC-ESI-MS/MS)技术结合多变量统计分析方法对发菌完成期(MM)、原基期(MP)及子实体分化期(MF)的平菇菌丝体进行代谢组学分析。结果表明,主成分(PCA)模型分析结果显示3个时期平菇菌丝体中的代谢产物具有明显差异。通过正交偏最小二乘判别分析(OPLS‐DA),以VIP(varible importance in the projection)>1和差异倍数值(fold change)≥2或≤0.5为条件对MM vs MP、MM vs MF和MP vs MF中的差异代谢物进行比较分析,分别获得139个、147个和67个差异代谢物,变化倍数最大的物质包括氨基酸及其衍生物、脂质、生物碱、有机酸等,说明这些差异代谢物对平菇子实体发育具有重要影响。KEGG分析表明,苯丙氨酸代谢、色氨酸代谢、嘌呤代谢等20条代谢通路表现活跃。在子实体发育过程中,脂质、有机酸、核苷酸及其衍生物、氨基酸及其衍生物之间明显相关。以上研究结果为平菇子实体发育机制和标准化栽培提供了理论依据。

自适应特征融合的多模态实体对齐研究

多模态数据间交互式任务的兴起对于综合利用不同模态的知识提出了更高的要求,因此融合不同模态知识的多模态知识图谱应运而生.然而,现有多模态知识图谱存在图谱知识不完整的问题,严重阻碍对信息的有效利用.缓解此问题的有效方法是通过实体对齐进行知识图谱补全.当前多模态实体对齐方法以固定权重融合多种模态信息,在融合过程中忽略不同模态信息贡献的差异性.为解决上述问题,设计一套自适应特征融合机制,根据不同模态数据质量动态融合实体结构信息和视觉信息.此外,考虑到视觉信息质量不高、知识图谱之间的结构差异也影响实体对齐的效果,本文分别设计提升视觉信息有效利用率的视觉特征处理模块以及缓和结构差异性的三元组筛选模块.在多模态实体对齐任务上的实验结果表明,提出的多模态实体对齐方法的性能优于当前最好的方法.

数字金融服务实体经济发展新质生产力:路径、挑战与对策

中央金融工作会议强调,坚持把金融服务实体经济作为根本宗旨,做好数字金融大文章。服务实体经济发展新质生产力,是新时期数字金融创新的出发点和落脚点。数字金融主要通过资源配置效应、普惠金融效应和技术溢出效应三条路径服务实体经济发展新质生产力,其在促进生产要素创新性配置、提高实体企业全要素生产率、支持新兴产业和未来产业发展、助力乡村振兴战略实施、赋能传统实体企业数字化转型、催生“元宇宙”生态等方面发挥了重要作用。但是对照新质生产力的丰富内涵,数字金融服务实体经济发展新质生产力在创新监管、金融生态、“金融元宇宙”落地、复合型创新人才培养等方面仍面临挑战。为此,提出深化金融科技创新监管试点、完善数字金融生态圈、加强前沿技术协同攻关和应用、加快培养复合型创新人才等对策,以期更好地推动数字金融守正创新,服务实体经济发展新质生产力,为实现高质量发展提供强劲支撑。

数字经济与实体经济融合的制度安排

数字经济与实体经济融合是建设现代化产业体系的现实需要,也是推动实体经济高质量发展的内在要求。然而,数据产权、交易、分配和治理制度不健全、核心技术存在短板、数字技术与传统产业脱节、寡头垄断平台“一家独大”、数字基础设施供求不匹配、数字鸿沟较大为数字经济与实体经济融合带来了现实挑战。数据要素制度、数字技术制度、数字产业制度、数字平台制度、数字基础设施制度可为数字经济与实体经济融合发展提供关键内核、强劲动能、生态体系、中介载体和坚实底座。因此,数字经济与实体经济走向深度融合需要加强相关的制度安排,未来应完善以“数据二十条”为核心的数据要素制度、“卡脖子”技术攻关制度、数字产业融合制度、数字平台治理制度、数字基础设施共投共建共享制度和数字鸿沟弥合制度。

金融科技创新如何促进实体经济高质量发展——基于金融服务效率的机制分析与空间计量

金融科技创新对于提升金融服务效率,服务实体经济具有重要意义。基于2011—2021年我国31个省份的平衡面板数据,运用空间计量模型和中介效应检验,研究金融科技创新对实体经济高质量发展的直接影响、间接效应和作用机制。研究发现:金融科技创新不仅能直接促进本地区实体经济高质量发展,而且具有正向空间溢出,对邻近地区实体经济高质量发展呈现渐进、动态的长期影响。中介效应和异质性检验表明,提升金融服务效率是金融科技创新促进实体经济高质量发展的主要机制。在金融科技创新监管试点地区,金融科技对实体经济高质量发展的直接影响、间接效应和中介效应均明显高于非试点地区。因此,要优化金融科技业态空间布局,提升金融服务效率,深化金融科技创新监管试点,以更好地服务实体经济高质量发展。

数字金融、创业效应与实体经济高质量发展

基于2011—2021年中国省域面板数据,从五个维度对实体经济高质量发展指标体系进行构建,利用空间杜宾模型检验数字金融对实体经济高质量发展的影响。结果显示:第一,数字金融能显著促进实体经济高质量发展且存在正向空间溢出效应,发展数字金融对本省份和邻近省份实体经济高质量发展均有推动作用。第二,创业效应在数字金融助力实体经济高质量发展的过程中存在显著的传导作用,提升创业效应水平是数字金融赋能实体经济高质量发展的重要机制。第三,门槛模型检验发现,数字金融对实体经济高质量发展的积极影响呈现“边际效应递增”的非线性特点,且创业效应在其中发挥调节作用,能够增强数字金融对实体经济高质量发展的影响效果。据此提出全面建设中国数字金融体系,加强数字金融对企业创业创新活动的引导扶持,充分重视并利用数字金融的空间外溢效应,深度赋能实体经济高质量发展等政策建议。

数据要素市场化配置对数实融合的影响研究——基于数据交易平台设立的准自然实验

数字经济与实体经济深度融合将推动全国统一大市场建设和双循环新发展格局的构建,成为经济增长的新动能。基于数据交易平台设立的准自然实验,采用耦合评价模型测度2010—2021年全国280个地级市的数字经济与实体经济融合水平,以多期双重差分法实证检验以数据交易平台设立为表征的数据要素市场化配置对数实融合的影响。研究发现:数据要素市场化配置显著促进了数字经济与实体经济的融合,该结论经一系列稳健性检验依旧成立;机制分析表明,数据要素市场化配置通过成本效应、要素配置效应、技术创新效应等路径影响数字经济与实体经济的融合;异质性分析表明,数据要素市场化配置对数实融合的提升效应在产权保护程度较高、行政等级较高及市场化程度较高的城市表现更为明显;拓展性分析发现,数据要素市场化配置对数字经济与实体经济融合的影响存在空间溢出效应。因而应加强数据交易平台建设,多维度探索数实融合路径,挖掘试点政策潜力,加强区域主体的交流协作,优化数据要素市场化配置,更好推动数字经济与实体经济的融合发展。

深化职业教育产教融合的关键是实现跨界组织实体化运作

深化产教融合是职业教育实现高质量发展的核心举措。改革开放以来,我国职业教育产教融合在政策牵引和实践演绎的相互作用下,展现了由松散到紧密、由浅层次到深层次的演变历程。但长期以来,产教“融而不合”、校企“跨而不实”的现实困境始终难以破题。伴随市域产教联合体、行业产教融合共同体等新型产教跨界组织的产生与发展,以制度突破为基本前提,推进跨界组织的实体化运作成为深化职业教育产教融合的关键。而实现这一点,需要跨界组织具有符合实际的组织结构、发挥实效的主导权力、约束有力的职责分工、稳定的利益共享机制、有效的激励保障政策,也需要多方主体协同有效的共建共治。

面向技术识别的专利实体抽取--以类脑智能领域为例

[研究目的]专利实体抽取是基于专利文本的技术识别的基础。目前专利实体抽取任务面临自动化程度和准确率较低等问题,该研究从两方面对此进行改进:一是建立特定领域的高质量专利语料库,二是将先进的算法模型运用到专利实体抽取中。[研究方法]定义了包含13种实体类型的细粒度信息体系,并据此对921篇类脑智能专利的标题和摘要进行人工标注,此后运用Bert-BiLSTM-CRF模型,融合深度学习和机器学习对类脑智能专利实体进行识别。[研究结论]模型在总体上获得0.8的准确率、召回率和F1值,不同类型实体的识别效果具有差异。为了验证模型的性能,设计了几个对比实验。结果显示,微调数据和增加训练规模可以提高模型性能,本模型性能优于同时期一些经典模型。

以新质生产力驱动数实融合

实体经济是一国经济的立身之本、财富之源,是现代化产业体系的支柱,是以中国式现代化实现中华民族伟大复兴最坚实的物质基础。在数字经济的加持下,数字技术直接介入实体经济的趋势逐渐凸显,数字经济和实体经济的边界变得日益模糊,数实融合的特征愈发显著。因此,驱动数实融合是实现我国经济高质量发展的关键一招。无论是数实融合还是高质量发展,都需要生产力发挥作用。而新质生产力是生产力质的跃迁,一方面匹配了数字经济的发展需求、提升了数字经济的有效供给,同时也能促进实体经济结构转型升级。新质生产力通过产业融合和技术融合,形成了驱动数实融合的根本动力。

数实深度融合推动新型工业化的战略重点、战略任务与路径选择

数实深度融合推动新型工业化是通过数实融合为实体经济提供技术支持、内需支持、政策创新支持来实现新型工业化。在中国数字经济发展的新阶段数实深度融合推动我国新型工业化的战略重点在于以数实深度融合创新力提高实体经济的产业基础能力,以数实深度融合培育实体经济产业链的现代化水平,以产业价值链整体水平提高完善新型工业化的价值链支撑,消除数实深度融合区域差异弥合制约新型工业化的数字鸿沟,以数实深度融合制度体系的完善构建新型工业化的制度基础。在数字经济新发展阶段中数实深度融合推动新型工业化的战略任务在于以数实深度融合培育实体经济的新动能和新优势,培育创新型人才优化数实深度融合推动新型工业化的人才链,以企业的数字化转型培育数实深度融合推动新型工业化的微观主体,以服务业的数字化转型构建数实深度融合推动新型工业化的服务体系。在我国数字经济新发展阶段数实深度融合推动新型工业化的路径选择在于:以产业数字化和数字产业化的结合、供给侧结构性改革、消费转型升级和数字基础设施建设深化数实融合,进而推动新型工业化。

数字经济与实体经济深度融合的微观内涵、发展机理和政策取向

数字经济与实体经济的深度融合是数字技术和数据要素双轮驱动的结果,是从微观企业到中观产业再到宏观社会经济三个层面依次递进的过程。作为数实融合的基本单元,实体企业与外部数字环境的交互联结及其内部数字化转型共同构成了微观层面数实融合的主要内容。以实体企业为研究对象,从数据要素、数字技术和数字环境三个方面明晰数字经济与实体经济深度融合的微观内涵,从实体企业的生产过程、组织管理过程、研发创新过程、绿色发展过程和供应链过程五个维度解析数字经济与实体经济深度融合的微观发展效应。针对效应形成机制和环境制约因素,应加快构建和完善数字经济与实体经济深度融合的基础设施生态、产业生态、创新生态、人才生态和治理生态,以生态系统建设进一步强化数实深度融合的微观发展效应,赋能实体经济高质量发展。

基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别

军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务。首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练。在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果。

数字经济发展与新发展格局构建:理论逻辑及现实路径

数字经济是拉动经济增长的重要引擎,构建新发展格局则是关涉我国高质量发展的战略抉择。着眼于当前我国数字经济发展存在的现实问题,从马克思主义政治经济学的视角揭示发展数字经济与构建新发展格局的逻辑相关性,可以发现数字经济发展通过打通国民经济循环为构建新发展格局提供重要支撑,构建新发展格局则因能优化资本、技术、数据等生产要素状况而成为发展数字经济的必然选择。据此,我国在新发展格局下推动数字经济高质量发展,可采用以下路径:协调新型基础设施建设与数字经济治理,推动数字经济与实体经济融合发展,统筹数字经济自主发展与国际合作。