推荐算法平台“兴趣领袖”:内涵、功能与模式

推荐算法平台的算法迎合、物化计算和算法权力的背后,存在着能影响和引领其他用户兴趣走向的可称之为“兴趣领袖”的关键用户,其角色与作用易被忽视。推荐算法平台“兴趣领袖”体现着从内容传播到兴趣传播、从意见影响力到兴趣影响力、从网络平台到算法平台兴趣传播的面向,强调算法兴趣权力下的用户影响力、算法兴趣制造下的用户间兴趣关系、算法对用户“算计”下的用户反向驯化、算法数据主义中的计算非理性、趣缘社群之外的平台全局引领性。推荐算法平台中的“兴趣领袖”存在着高算法可见度兴趣领袖、高算法优势度兴趣领袖、高算法代表性兴趣领袖、高算法迎合度兴趣领袖、高算法活跃度兴趣领袖、高算法流行度兴趣领袖、高算法连接度兴趣领袖这些主要的角色模式。在推荐算法技术“装置”体系中,需要强调兴趣领袖的角色和传播功能,重视以算法为中介的人和人之间的社会兴趣再生产方式。

地理时空大数据算法平台的研究

大数据时代的飞速发展,为地理时空数据的基础理论、关键技术和平台方面提供了新的思路。首先对地理时空大数据的特点进行了详细阐述;其次分析了地理时空大数据的数据挖掘方法;然后设计了基于地理时空数据分析的算法平台,融合大数据挖掘算法、边缘计算等新兴技术,可以为科学研究和工程应用提供服务;最后,提出了地理时空大数据智慧校园算法平台的应用案例研究。通过研究,可以为地理时空大数据分析提供理论依据和新的方案。

桥梁结构监测数据分析算法平台设计及实现

为解决桥梁结构监测系统行业壁垒厚、数据分析难度大、平台通用程度低等问题,采用数值分析、机器学习、人工智能等技术,搭建一个实用、使用门槛低、功能丰富的开放性桥梁监测数据分析计算平台,实现平台与算法的解耦,供用户以在线的形式对获得的各类数据进行自主分析,以标准化服务的形式为桥梁安全监测提供全过程数据分析服务。

AI算法平台下基于PBL的创客教学模式研究——以“人脸识别门禁系统”一课为例

本文以“人脸识别门禁系统”的课堂教学为例,开展基于PBL的人工智能创客教学活动,帮助学生从真实情境中学习人脸识别技术的知识,归纳出AI算法平台支持下基于PBL的创客教学特点。

基于策略模式的智能算法平台的设计与研究

智能算法的研究成果不仅包括论文本身还包括算法源代码、可执行文件和实验数据表格图片等.本文从软件重用度出发,使用设计模式中的策略模式,设计一种将智能算法的源代码进行动态管理和运行的方法,将每个算法封装到单独的类里,放在动态链接库文件中.不仅方便重用和扩展,对算法的添加和替换也有非常好的效果.最后实现了构建于这个基础上的智能算法平台,对智能算法研究成果的各个方面进行统一管理和展示.

医学三维可视化方法以及算法平台的研究进展

医学三维可视化技术的研究与应用方兴未艾,近年来为提高绘制效率、改善成像质量、节省存储空间提出了许多改进算法,出现了许多算法平台,现对医学图像可视化的两种重建方法和基本原理进行了比较分析,并就常用的几种算法平台进行综述。

工作流技术在医学影像算法平台中的应用研究

将工作流技术引入算法开发平台,采用组件与多层体系结构建立了一个算法流程,可以动态管理的集成化医学影像算法平台,并给出了一个算法列表组件实例来分析工作流技术在算法平台中的应用.通过该平台研发出的肺癌计算机辅助诊断原型系统,算法流程定义灵活,基于多名临床肺癌患者CT影像测试,对于肺结节检测敏感性较高,基本满足医生临床诊断需求.

计算机辅助诊断算法平台

针对计算机辅助诊断系统已成为制约医疗器械硬件发展的关键因素,提出一个医学影像辅助诊断算法平台(ComputerAidedDiagnosisAlgorithmPlatform,CADAP),帮助研发人员高效、便捷地开发面向人体多种疾病的计算机辅助诊断系统.平台集成医学影像三维可视化、图像增强、图像分割、ROI(RegionofInterest)检测、特征提取与分类等关键算法,并引入工作流技术,采用组件与多层体系结构建立一个算法流程可以动态管理和复用的算法平台.

动态预测算法平台中网络多媒体应用的改进

为了进一步满足用户对网络多媒体应用的需求,减少带宽资源的占用率,在简要分析网络多媒体应用现状的基础上,提出一种基于动态预测算法平台的网络多媒体应用改进策略,期望通过实际的研究有助于网络多媒体应用的大范围推广普及。

基于CUDA的医学图像处理算法平台的设计与初步实现

目的:本文介绍了所开发的医学图像处理算法平台(cudaGIL),设计平台主要是为医学图像处理算法的开发和测试提供一个简洁的框架。方法:该平台封装了cudpp,cufft,thrust等第三方库,并提供简洁的算法接口,使得并行算法能在该平台上高效执行;采用了优化的迭代器模式和数据分页方法,用以降低数据索引的时间消耗;组件管理模式被用于该平台中,用户可以新建组件扩展自定义算法;使用建立在OpenGL与CUDA基础上的异步操作实时显示图像。结果:通过与已有平台的比较,结果显示该平台在算法效率和显示速度上有了较大的提升。结论:本文设计的医学图像处理算法平台可作为医学图像算法的开发工具。

基于ZYNQ-7000算法平台的行人检测系统设计与实现

本文为提高行人检测系统运行效率,将ZYNQ-7000作为算法平台,联合应用HOG特征和AdaBoost级联分类器,设计出一款高运行效率的行人检测系统,通过实验分析,该系统检测效率与传统行人检测系统检测效率相同,但运行速度大幅度提升。

交通AI算法平台框架设计

算法平台在证券、金融、新零售行业得到了广泛应用,实现了建模过程自动化,可快速进行模型参数标定、调优、模型迭代。随着智慧交通不断发展,交通行业大数据处理分析成为当前研究热点本文通过总结归纳算法平台的通用功能,结合交通行业算法场景分析梳理,研究和构建面向交通行业场景的数据挖掘分析平台,提供了可分步落地的实施框架,为交通行业算法平台建设提供借鉴与参考。

交通信号控制算法平台设计与应用

针对模型驱动类交通信号控制算法的运行和管理需求,设计并实现了交通信号控制算法平台,向算法应用人员提供算法配置、发布、调度、监控等一体化管理功能。应用实施效果表明,该算法平台运行稳定,能够提升城市交通管控的自动化、智能化水平。

人工智能算法平台设计

大规模机器学习平台的技术基础已经逐渐完善,与大数据计算相关的框架也越来越多,这些奠定了大规模机器学习平台的技术基础,如何搭建一个相对完善的机器学习平台,降低人工智能算法使用门槛,提升人工智能在不同场景下落地效率,加速人工智能的生产落地,成为很多企业和组织所关注的问题。构建生产化的人工智能平台需要重点考量哪些因素是本文的核心内容。文章介绍人工智能算法平台所依赖三个基本要素:编程语言、调度器和模型部署逻辑,并阐述其基本思想。

法经济学视域下数字平台算法风险及其法律规制

数字平台在新冠病毒感染疫情期间获得新的发展契机,数字经济持续提升。数字平台利用算法工具对用户历史数据进行分析,向用户提供个性化服务,便利用户生活,提高生活品质。但算法在智能化与平台控制下可能会超越技术工具范畴,引发隐私侵犯、信息茧房、算法歧视和算法垄断等法律风险。数字平台仍处于市场之中,受市场秩序的规制,因而运用法经济学理论更能准确把握数字平台算法风险成因、危害和法律规制的效果。防治数字平台算法风险,健全平台算法法律规制,需要从完善“数字人权”机制、建立算法审查机制和设置算法管理与追责机构三方面来实现,以监督数字平台合法运营,保障数字经济健康发展。

平台算法时代底层表达的可见性正义研究

以传播意愿和驱动力为标准,将底层群体分为沉默的失语者、被动的围观者以及主动的参与者三种类型。分析平台算法时代三者可见性正义的缺失表征,即商业逻辑掩盖传播的主体性地位、数字时代的被动现身,以及失范的表达压缩传播可见性。通过具体案例分析算法在其中起到的物质性基础作用,并利用布尔迪厄的场域理论分析媒介场域中注意力资源分配规则的不平等现状,为智媒时代社会传播的公正、新闻伦理的维护提供新视野。

基于深度学习框架的建筑领域算法服务平台研究与实践

文章提出了一种基于深度学习框架的建筑领域算法服务平台,研究了深度学习和深度学习基础框架,并对该平台的架构、功能和数据模型研究和实践进行了阐述。

平台算法的伦理审视及其正义重构

平台算法已然成为技术定义平台经济特征的一种描述。然而在平台算法技术迭代式发展中却潜藏着由其自身原因引发的伦理困境:自主性问题、应用性问题、归责性问题、可解释性问题。面对这些伦理困境,有必要充实平台算法“伦理体系”中因缺少必要的承认探讨而留下的反思缺口。对平台算法的伦理反思意味着为承认而斗争的正义重构:以公平正义引领平台算法设计;确立数据公正原则;以技术与伦理耦合规制算法;以外部监督强化技术监管。

马克思技术批判理论视域下的平台算法探析

马克思的技术批判理论揭示了资本主义社会中技术存在的二重性,即技术潜在蕴含着人类解放的维度与资本主义社会现实的技术异化。共产主义最终将扬弃资本主义技术异化,恢复无产阶级对技术的占有。算法作为数字社会的底层逻辑架构,其与数据在数字时代的重要性日趋凸显,二者统一于平台资本体系。平台体系中的算法与资本存在共谋,处于异化状态。马克思的技术批判理论可以透视数字劳动者“困在算法里”和算法推荐两种算法异化样态,揭示资本增殖和意识形态控制的实质,并逐步构建超越资本逻辑的共同富裕逻辑,贯穿平台算法治理,使算法从异化转化为善用,助力于共同富裕的实现。

算法平台处理未成年人个人信息的司法规制

随着算法时代的到来,网络平台处理未成年人个人信息的不当行为引发了广泛的法律争议。在立法尚不明确的背景下,从司法实践总结审判经验以完善平台规制显得尤为迫切。依托全国首例未成年人个人信息保护民事公益诉讼案及平台侵权行政处罚案例,分析传统保护模式的不足,探索构建以场景理论为基础的“普适化规则+动态化保护机制+具体场景演绎”创新规制模式。普适化规则以未成年人利益最大化为原则,动态化保护机制旨在通过未成年人个人信息分类和未成年人年龄分级进行保护。在此基础之上,通过信息收集、利用、共享三种场景进行演绎,展现不同场景的特殊规制重点,以平衡未成年人个人信息保护与平台信息利益,实现双赢局面。