调查性报道中人工智能数据挖掘技术的应用瓶颈及优化对策

随着人工智能(AI)技术的发展,调查性报道作为一种具有问题意识与监督属性的新闻形态,其与AI技术的融合日益受到关注.当前,AI在主题识别,信息筛查,关系建构与多模态表达等方面展现出一定潜力,为提升调查报道的效率与表达效果提供了技术支持.然而,实际应用中仍存在算法理解力不足,生成内容真实性难以保障,技术使用中出现伦理与隐私风险,以及人才结构与协作模式尚未理顺等问题.围绕人机协同的基本逻辑,需要在内容判断,真实把关,制度规范与人才建设等层面予以完善,推动AI技术在调查性报道中实现有序嵌入与价值提升.

AI大模型与智能体驱动环境监测及报告全流程效率提升研究

DOI:10.12433/zgkjtz.20252108一,研究背景与意义数字经济的蓬勃发展为生态环境监测领域的数智化转型创造了有利条件[].当前环境监测领域内,数据量年增极大.而AI大模型与智能体技术可以为优化环境监测与报告全流程提供创新解决方案.AI大模型与智能体技术通过数据挖掘,历史数据经验学习与智能分析,可显著提升环境监测的智能化,高效化与精准化,推动行业向数智化方向升级转型.二,主要贡献与创新点本研究基于AI……

2018中国优秀大数据,人工智能产品与解决方案测评发布

我为大家报告一下"2018中国优秀大数据,人工智能产品与解决方案测评"结果.这项测评结果的发布已经坚持三年多,青岛,福州,天津,北京累计评审40项优秀大数据产品,27项优秀解决方案,27项优秀案例,3项优秀人工智能产品.目前,在测评认定过程中,大数据产品,解决方案和应用案例的测评主要从核心功能,数据挖掘,存储能力,安全管控能力,资产能力等方面进行测评认定;AI产品主要从芯片,算法,语音识别和应用等方面做测评认定.

人工智能医学技术发展的聚焦领域与趋势分析

目的:分析人工智能(AI)医学技术研究与开发的聚焦领域与趋势.方法:以多检索词组合,多重检索策略对中国知网,万方数据平台及维普期刊整合平台进行文献检索(2008-2017年);运用文献计量学,书目信息共现分析系统(BICOMB)进行文献计量,构建高频关键词词篇矩阵,用图形聚类工具包(g Cluto)进行双聚类可视化分析.结果:检索共获得样本文献505篇,文献量在2015年开始攀升,在2017年达到128篇,是2008年的2倍;截取高频关键词97个,聚类分析得5类:(1)基于医学图像的AI影像学,病理学辅助诊断与放疗图像配准和靶区勾画;(2)医疗机器人与计算机辅助外科;(3)AI算法,模式的知识体系与在生理信号分析,脑神经科学等方面的应用研究;(4)AI技术与慢病管理,健康管理和医院管理;(5)数据挖掘等AI技术在临床决策系统,医学专家系统构建及药物发掘上的应用.结论:AI医学技术文献在近3年中呈攀升趋势,表明处于一个非常活跃的AI医学技术研发时期,聚焦在5个技术热点.建议应从加强支撑体系建设,规范数据采集,有效利用大数据及开展基于卫生健康需求的卫生技术评估入手,促进AI产业发展,提高医疗健康服务水平.

大数据时代的数据挖掘技术与应用

合理的利用信息技术带来的相关成果,并且运用到物流领域,电力控制等多个行业,能够使信息技术在其中发挥卓越的作用.目前在信息化时代,针对大数据,AI人工智能等多项信息技术均得到广泛的关注和深入的探究.企业以及政府的管理往往依靠大量的数据资料,对于相应数据的挖掘深度和分析能力决定该数据的价值,因此需要提升数据的利用有效性,可靠性以及数据传输能力和分析的深度.应用数据挖掘技术能够使相应的管理能力和质量水平有较高的提升.基于此,梳理了大数据时代数据挖掘的相关概念,并且对具体的数据挖掘过程进行分析探究,最后对该技术相关的应用进行多方面的阐述.结果表明,科学合理地应用数据挖掘技术,可快速从海量的情报数据信息中提出隐藏的,具有价值的情报数据,促使相应的决策和管理更加高效科学.