基于手机信令HMM轨迹映射的交通方式识别算法

为解决手机信令数据稀疏性限制和重构轨迹特征提取与融合能力不足问题,提出一种出行轨迹重构与多源特征融合的交通方式精准识别算法。构建刻画基站信号传播路径损耗与信号强度的无线信号损耗模型,利用隐马尔可夫模型(hidden markov model,HMM)将手机信令轨迹由基站序列重构为路段节点序列,提出基于无线信号传播隐马尔可夫模型(wireless signal propagation hidden markov model,WP-HMM)的出行轨迹重构方法,用以描述信号强度与距离作用关系。基于出行重构后的轨迹,结合路段类型特征,提出了时空标准化相似性度量算法,以融合导航轨迹特征,并构建了基于随机森林(random forest,RF)的交通方式识别算法。实证分析表明:通过出行轨迹的重构,模型的平均识别精度提高了8%以上,且对新样本具有优异的泛化能力;相较于现有方法,时空标准化相似性度量算法能更准确捕捉轨迹间的移动模式;在不同环境下的轨迹识别中,模型在郊区区域的表现显著高于城区。所提算法在大规模手机信令数据的出行方式识别领域具有重要的应用价值。

跨节点RDF关联路径检索技术研究与实现

【目的】跨节点关联路径检索是实现大规模分布式场景下科学数据关联发现的重要手段,如何突破多节点多跳查询的效率和准确性是一个关键技术难题,相关解决方案和技术具有重要而广泛的应用前景。【方法】本文提出了以RDF类关系为驱动的跨节点关联路径检索技术,该技术以分布式节点RDF类关联关系构建为基础,将跨节点数据实体关联检索映射为RDF类关联检索,进而以RDF类关联关系为基础,指导SPARQL联邦查询语句的动态封装,实现关联数据跨节点检索。【结果】通过测试验证,本文技术方案能有效提升跨节点RDF关联路径检索的效率和质量,可以支持多数据源节点,任意关联方向,多跳的动态查询。【结论】基于RDF类关系驱动的跨节点关联路径检索技术,为解决分布式环境下的数据联合查询提供了一种高效且准确的解决方案,有望在复杂网络环境及大数据应用场景中发挥重要作用。

数据要素价值演进路径研究

【目的】在数字经济时代,数据已经成为赋能经济发展的关键生产要素。研究表明数据要素质变升级的发展路径尚不明确,数据要素的价值释放面临诸多困难。【方法】本文系统研究了国内外相关文献及国家政策,总结分析了数据要素价值释放的研究现状,基于数据要素的价值提升,对我国数据要素发展路径展开相关研究。【结果】本文明确了从原始数据到数据资本的各类数据形态,提出了数据要素价值演进路径理论模型和数据要素发展路径。【结论】本研究厘清了数据要素“六状态”和价值演进“五阶段”,对于规范数据要素发展具有政策参考和实践意义,为促进数据要素价值的有效释放提供有力支持。

基于TOE框架的公共数据开放利用水平影响因素及提升路径分析

[目的/意义]揭示公共数据开放利用多重影响因素耦合下的多元路径,有助于深化理解公共数据利用联动效应,促进数据价值释放。[方法/过程]以27个省份为研究对象,基于TOE框架构建公共数据开放利用影响因素框架,通过模糊集定性比较分析和必要条件分析的方法进行组态路径分析,最终基于组态分析结果提出相应路径提升对策。[结果/结论]高与非高公共数据开放利用均存在4类组态路径,为其他地区因地制宜提升公共数据开放利用水平提供了路径借鉴。我国各地方应遵循国家公共数据开放指导思想,结合地方优势和特点选择适宜的路径以提升公共数据开放利用水平。

新质生产力赋能金融数智化的逻辑透析与实现路径

“新质生产力”是生产力在新一轮产业革命引导下发生“跃迁”的必然反映。在数字化和智能化等技术支撑下,新质生产力的劳动力、劳动资料和劳动对象蕴含丰富的数智特征,其在赋能金融数智化时具有助力金融强国建设、促进金融资源高效配置、实现融资结构持续优化、推动金融风险防范化解等价值蕴意,而且从内在逻辑看,金融高质量发展是新质生产力赋能金融数智化的方向内涵。为此,应坚持纳入高端数据要素、夯实智慧化决策系统、打造智能型风险治理机制及做强超级数智化平台,从物质基础、技术关联、韧性支撑与依托载体等维度构建新质生产力赋能金融数智化的实现路径。

基于OBE理念的大数据与会计专业人才培养路径优化策略分析

在信息技术不断发展的当下,传统会计工作方式已经不适应当前各大企业的经济发展模式。同时企业对会计人才的要求也不仅限于会计专业能力,而是更趋向于对会计人才综合素养的要求。将OBE理念应用于大数据与会计专业人才培养,要求高等院校以成果为导向,不断优化大数据与会计专业课程体系及人才培养方案,从而培养更加符合社会发展要求的大数据与会计专业人才。基于此,文章简单分析了OBE理念下大数据与会计专业人才培养目标,探讨了当前大数据与会计专业人才培养困境,围绕基于OBE理念的大数据与会计专业人才培养路径提出了几点优化策略。

保供降碳目标下能源转型模式及转型时点分析

应对气候变化目标要求全球能源系统进行广泛而深刻的转型。由于资源禀赋、能源战略、技术水平等差异,各国能源转型进程呈现出明显的异质性特征。通过对主要国家能源转型特征与减煤路径的分析,归纳了4种典型模式:能效提高模式、增气减煤模式、煤炭洁净利用模式、新能源替代模式,不同模式在不同时间点上与经济社会发展交互影响形成了国际能源转型的内在驱动机制。采用面板数据模型识别了影响能源转型模式的重要因素,并利用历史趋势分析方法对我国化石能源消费“拐点”与减煤时间节点进行研究。研究表明,当人均GDP达到25500美元时,发达国家即出现化石能源减少拐点。国家创新指数和城镇化与煤炭消费占比呈负相关,第二产业增加值占比与煤炭消费占比呈正相关。我国预计减煤时间范围在2028-2035年,化石能源消费减少时点在2040年左右。考虑到我国以煤炭为主的能源资源禀赋,我国能源转型目标的实现须依赖于煤炭洁净利用为主的转型路径,大力发展低碳化现代煤基能源体系,改变传统煤炭利用理念与方式,为未来多能耦合的新型能源体系提供重要支撑。

数据要素市场体系建构与价值实现路径探索

数据要素市场体系的顶层设计是加快推进数字要素市场化配置、推动我国数字经济高质量发展的前提基础与关键部署。通过剖析当前全国数据要素统一大市场建设面临的瓶颈与挑战,本文分析数据要素市场建设的特殊性,提出全国统一数据要素市场体系“一体两翼”“三基”“七要点”的总体架构思路,以及战略布局、结构布局和空间布局相统一的总体布局方案,并从市场体系建设新特征、内在结构与运行模式解析、数据要素市场与传统要素市场一体化联动机理揭示与场景应用示范等方面探索促进数据要素市场价值升级与高质量发展的实现路径,从而为推动数据资源化、资产化和资本化的可持续运营提供参考借鉴。

随机矩阵理论在高速路关键路径辨识中的应用

高速公路网络是我国各地区相互连接的重要纽带,高速公路网络关键路径辨识对确保高速网络的可靠运行具有重要意义。传统的关键路径分析方法基于拓扑结构,未考虑交通网络的运输量特性;而现有的基于运输量数据的分析方法只考虑部分路径的运输量特性,难以反映交通网络的实际运行情况。利用路径运输量数据,搭建运输量随机矩阵模型,针对高速公路网络异常后的运输量变化特性,定义关键路径评估指数,实现异常影响程度的量化评估,在此基础上提出一种基于数据驱动的高速公路网络关键路径辨识方法。最后,采用辽宁省高速公路网络进行分析,验证了所提方法的合理性和有效性,并将该方法应用于城市路网案例中,进一步证明该方法具有普适性。

正确性可验证的密文图数据最短路径外包计算方案

地理位置、社交网络等海量图数据应用广泛且包含大量隐私,通常需要安全的外包计算来提供多样化的查询服务。然而,如何设计正确性可验证的图数据外包计算协议仍是公开的难题。为此,提出了加密图数据上正确性可验证的精确最短路径外包计算方案。该方案利用加法同态加密构造密态图数据上的广度优先最短路径计算算法,支持加密图数据的精确最短距离查询外包计算;其次,基于双线性映射累加器构造最短路径外包计算结果的概率正确性验证机制。分析和证明表明,该方案能以概率可靠性实现正确性可验证的精确最短路径的外包计算,具备随机预言模型下的IND-CCA2安全。对比实验结果表明,所提方案相比其他相关方案在安全性、功能性方面有显著优势,性能上较已有可验证图数据外包计算方案在初始化及加密环节、查询环节、验证及解密环节的时间开销分别降低了0.15%~23.19%,12.91%~30.89%和1.13%~18.62%。

AI新时代面向文化遗产活化利用的智慧数据生成路径探析

生成式人工智能引爆AI新时代,新技术不断涌现并快速迭代更新,AI技术应用呈现出百花齐放、百家争鸣的繁荣发展局面。借助AI发展东风,智慧数据的生成进入了高效、深化、多模态集成的新阶段,提升了数据驱动的文化遗产活化利用创新手段和创新形式的丰富度与可行性。本文旨在探索面向文化遗产活化利用的智慧数据生成路径。首先,从AI技术视角,对文化遗产智慧数据的内涵与价值进行回顾并知新;其次,系统分析从多元异构数据资源中生成智慧数据的典型做法;再次,以羌年为例,探讨非遗活态文化的智慧数据生成思路。最后,总结归纳AI赋能文化遗产智慧数据生成路径的四点参考策略:(1)抓住AI赋能机遇,补齐数据基础设施短板,加强数据资源体系建设;(2)尽快开展馆藏数据资源的“大语言模型+知识库”结合工作,实现智能分析与计算增强;(3)鼓励更广泛的文化遗产数据开放与共享,支持活化利用的创新应用;(4)确保可信的智慧数据。

基于频繁序列挖掘的出租车轨迹特性分析

为进一步厘清不同出租车路径选择行为的差异性,采用频繁序列挖掘方法提取了同一个OD对间的频繁路径,构建路径选择集,分别从静态和动态两个角度分析路径集的相似特性。以西安市出租车的轨迹数据为研究对象,通过栅格划分与路网匹配,获得了不同OD对之间的路径集合。重新定义了频繁路径,采用PrefixSpan演变算法,在得到频繁子序列的基础上引入动态阈值和频繁度指标挖掘频繁路径,提取了最短路径和其他路径,完成了3类有效路径集的构建,并分析了路径集的一般属性。其后,将路径上二维时间序列(轨迹)间的相似度表示为动态相似度,将一维有向序列(路段)间的相似度表示为静态相似度,基于改进的最长公共子序列和动态时间规整算法对3类路径进行了相似性分析。结果表明:频繁路径与最短路径的相似度较高,意味着大多数出租车仍然选择具有最低出行时间的路段,但不一定会选择最短路径;时间和距离仍是出行者选择路径时主要考虑的因素,但出行者并不完全追求时间最短或距离最短;试验得到的动态相似度计算结果显著高于静态相似度计算结果,说明路径上的二维时序相似度高于一维形状相似度;两种方法下频繁路径和最短路径的相似度均最高,最短路径和其他路径的相似度均最低,比较结果的一致性说明可以用动态轨迹的相似度来大致度量静态路径的相似度。文中的频繁路径挖掘算法具有一定的可靠性,可为城市交通管理者进行路径推荐、道路规划等提供支持。

政务数据治理体系研究与分析

当前,政务数字化建设过程中存在诸多数据问题,迫切需要加强政务数据治理。基于政务数字化流程,需要结合数据治理技术来推进政务数据处理。文中阐述了政务数据治理的必要性与存在的弊端,探索并总结了政务数据治理目标、组织模式及治理路径,为政务数字化过程中的数据问题提供了治理思路。

浅谈智慧大脑院校数据中台对接的实现关键

职业教育智慧大脑院校数据中台对接教育部数据中台重点需要结合教育部数据对接标准,通过数据调研了解学校现有数据情况,形成数据调研报告,确定数据对接方式,制定可行性对接方案,将学校各业务系统现有及补采的数据集成在学校智慧大脑校本工作平台中。通过对数据的监测预警,及时对异常数据进行处理,在确保报送的数据质量后进行接口匹配、逻辑验证和数据推送,这是数据中台之间对接的核心关键。

城市中心区轨道交通站点步行接驳路径特征及优化

轨道交通站点步行接驳路径特征研究,对提升轨道交通承担率具有重要意义。基于百度时空大数据API,运用空间分析法、情景模拟法、视觉语义分割法,以天津市营口道站点为例,构建城市中心区轨道交通站点步行接驳路径特征分析方法,挖掘步行接驳路径特征并揭示成因,提出针对性的优化对策。研究表明,目标站点步行接驳效率南部高于北部,具体表现在路段重复率分布均匀度南部大于北部,差异路径分布数量北部多于南部,超过3/4路径的非直线系数偏高;除站点周边区域外,接驳路径品质西北部优于东南部,具体表现在西北部视觉出行环境建设最优,区域整体设施服务水平良好。根据步行接驳路径特征,提出路网结构调整、道路断面优化、出入口调整、绿化品质提升的优化对策。

数字经济学与新时代中国特色社会主义经济理论创新

数字技术的快速发展改变了经济社会的运行方式,对经济理论与实践产生了重要影响。在厘清数字经济学内容及框架的基础上,阐述数字经济学理论范式构建的主要维度和基本内涵,分析数字经济学发展与新时代中国特色社会主义经济理论创新的内在关系,提出构建中国特色数字经济理论体系的重点任务。研究表明,数字经济学是研究数字技术如何改变经济活动的一门新兴经济学科,与新时代中国特色社会主义经济理论具有深刻的内在关联;数字经济学是新时代中国特色社会主义经济理论的重要组成,以新时代中国特色社会主义经济理论引领数字经济学发展,才能更好服务中国式现代化经济建设,建成中国特色社会主义数字经济学理论体系;在中国特色社会主义经济理论发展创新中,必须把数字经济学与中国特色社会主义经济发展理念统一起来,并立足新时代中国特色社会主义经济实践推进数字经济学的发展创新。完善数字经济学发展创新的支撑体系,需要弘扬开放包容理念构建数字经济学学科体系,将数字经济学人才队伍建设作为学科建设基础性工程,重点探索构建面向新一轮科技革命的数字经济学学科发展范式。

政府数据不当使用行为的影响路径研究

[目的/意义]任何事物的发展都有两面性,探讨政府数据不当使用行为的影响因素及其作用机制,有助于充分发挥政府数据价值,为加快“数字中国”的建设提供参考依据。[方法/过程]运用元分析对政府数据不当使用行为相关实证研究文献进行分析,提取影响因素,分析影响效应,确定条件变量;在确定条件变量的基础上,基于典型案例运用fsQCA探讨各影响因素的组态路径。[结果/结论]政府数据不当使用行为的9个影响因素之间形成8条影响路径,并呈现三种组合效用类型,分别为“多要素复合驱动型”“技术主导型”“内外双重加持型”。其影响效应是:政府数据不当使用行为的发生与核心条件不存在必然联系;技术发展水平在政府数据不当使用行为的发生机制里发挥重要作用;外部社会影响的复杂性和内部数据质量的多面性使得多因素之间形成不同的作用机制。

基于专利异构数据融合的技术演化路径识别方法

[研究目的]针对目前技术演化分析中多关注专利文本,忽略专利引文信息的问题,提出一种基于专利异构数据融合的技术演化路径识别方法。[研究方法]首先,使用Sentence-BERT模型提取专利文本语义特征;其次,使用图卷积神经网络模型将文本语义特征与引文结构特征融合,实现异构数据融合构建专利向量;最后,划分时间窗,使用k-means算法对各时间窗进行技术主题聚类,基于相邻时间窗技术主题相似度构建技术演化路径。[研究结论]以人工智能领域为例进行实证研究,共发现4条技术演化路径。与相关权威报告进行比对,结果表明识别结果与人工智能技术领域的发展现状一致,验证了模型的有效性和科学性。

大数据背景下高职院校精准教学模式实施路径研究

大数据技术的发展为高职院校教育教学改革带来了新机遇,精准教学模式研究旨在提升教学效果和学习效率,为职业教育的教育教学改革注入新动力。精准教学模式的构建注重深度分析学情,利用大数据技术实现教学目标多维精准定位,提升教学内容匹配度,并通过格式化评价促进教学质量提高;实施精准教学模式需重视师资建设、教学资源建设,采取多元策略确保评价的公平性及可比性。

基于fsQCA组态视角的我国医疗资源配置效率提升路径分析

背景当前我国医疗资源配置区域失衡、公平性缺失问题仍然突出。党的“二十大”报告明确提出要“促进优质医疗资源扩容和区域均衡布局”。目的探究提升我国医疗资源配置效率的具体路径,为实现我国医疗资源合理且高效配置、促进基本公共服务均等化提供科学参考。方法于2022年9月—2023年2月开展研究,数据源于《2021中国统计年鉴》《2021中国卫生健康统计年鉴》。将医疗卫生机构数、卫生技术人员数、床位数作为投入指标,以诊疗人次和入院人数为产出指标,通过数据包络分析(DEA)方法对我国2020年31个省份医疗资源配置效率进行测度;以医疗资源配置效率为结果变量,以卫生技术人员占比、每千人口床位数、出院者平均住院日、人均国内生产总值(GDP)、居民可支配收入、财政收入分权和医疗卫生财政预算支出占比为条件变量,运用模糊集定性比较分析(fsQCA)方法从组态视角探究内外部要素对医疗资源配置效率的协同影响机制,剖析高或非高水平医疗资源配置效率的条件组态,明确医疗资源高效率和低效率配置的多重路径。结果2020年我国31个省份医疗资源配置效率整体水平较高,均值为0.852,但省际存在较大差异。组态分析结果可知,医疗资源配置效率的提升是多因素共同作用的结果,共存在3种医疗资源高效率配置的路径。路径1:政府主导型驱动路径,以广西壮族自治区为典型案例。路径2:内外协调型驱动路径,以云南省和甘肃省为代表案例。路径3:均衡型驱动路径,代表案例主要有广东省、福建省和湖北省。非高医疗资源配置效率的路径也存在3条。路径1:政府制约型路径。路径2:经济-政府双重制约型路径,代表案例有黑龙江省和吉林省。路径3:内外制约型路径,典型案例有山西省和西藏自治区。结论内外部各要素及要素间的协同在良性互动过程中共同影响着医疗资源配置效率水平,需优化内外部环境,并对关键资源要素进行有效整合,以形成合力,促进区域医疗资源合理配置。