华文刊名： 大数据与人工智能 英文刊名： Big Data and Artificial Intelligence 国际刊号： 2737-4726（Online）2737-4718（Print） 出刊周期： 双月刊 期刊语言： 华文 投稿邮箱： ojs@s-p.sg 期刊收录文章的专业范围如下： 1. 数据挖与掘分析 2. 数据处理 3. 人脸识别 4. 智能机器 5. 信息统计与分析 6. 人工智能算法原理 7. 数据工程 Online Submissions
《大数据与人工智能》作者同意发布知识共享署名 - 非商业性使用4.0国际许可，作者允许第三方分享他们的手稿（复制，分发，传送），并使用它，作者提供授权。但条件是，这项工作不用于商业用途，而且在再使用或者发行的情况下，该许可协议的条款都需要明确规定。
面向数字化工厂的汽车智能制造系统关键技术分析
面向数字化工厂的汽车智能制造系统是推动汽车产业实现高质量发展的关键路径，其核心在于通过系统集成、智能感知、数据处理与质量保障等技术环节的协同运行，提升生产效率与产品可靠性。数字化工厂背景下，制造执行系统与车间控制层的深度融合，使信息流与物流实现高效互动，支撑柔性化与个性化生产。智能传感、工业机器人以及数控设备的广泛应用，保障了生产过程的稳定性与灵活性。大规模数据采集、建模与预测控制为生产优化提供了支撑，基于云平台的存储与共享机制强化了资源配置的效率。在质量与可靠性保障方面，在线检测、缺陷识别及数据溯源方法形成了闭环管理体系，推动全生命周期的质量提升。该系统的建设不仅实现制造环节的优化，更为汽车产业绿色化和可持续发展奠定了坚实基础。
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知识增强的大模型与动态知识图谱协同构建
知识增强的大模型与动态知识图谱协同构建代表了智能系统在知识管理与推理能力上的重要进展。大模型依托庞大参数规模与丰富语料具备强大的语言理解与生成能力，但在专业领域知识的准确性与时效性方面仍存在不足。动态知识图谱以结构化的知识表示与实时更新机制为特征，能够有效弥补大模型在事实性与逻辑性上的局限。两者的协同不仅实现了语义理解与知识推理的互补，还推动了知识获取、存储、检索与应用的全链条优化。通过动态更新、循环反馈与多模态融合，大模型与知识图谱形成闭环增强体系，为复杂场景下的问答、决策支持、跨领域迁移与知识共享提供坚实技术支撑。这一研究方向有望成为知识计算与智能系统发展的关键路径。
版权所有（c）2025 修全 于, 彰 彭 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
智能网联汽车交通协同控制策略及仿真验证
ICV交通协同控制策略的研究旨在通过车辆与道路、环境之间的高效交互，实现交通系统的整体优化。该领域的探索不仅关乎单车智能化，更强调多车与道路基础设施的协同效应。随着车载传感器、无线通信与高性能计算平台的发展，ICV能够在动态交通环境中实时获取多源数据，并进行精准的决策与控制。在交通流密集、路况复杂的场景中，协同控制策略能够有效缓解拥堵、降低能耗并提升出行安全水平。同时，仿真验证作为关键环节，为策略的可行性与鲁棒性提供了重要保障。通过构建多场景的仿真模型，可以系统评估控制算法在不同路况下的表现，形成具有实际应用价值的改进路径。这为未来交通系统的智能化升级提供了坚实的技术支撑和实践依据。
版权所有（c）2025 巧艳 王 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
论 AI 在西史辨伪和去西方中心论中的作用
人工智能（Artificial Intelligence, AI）已成为影响人类文明和知识生产的重要力量。它不仅改变了信息获取和传播的方式，也在文化与意识形态层面对全球知识秩序产生深远影响。本文结合批判理论与后殖民研究，探讨AI如何在揭示西方中心主义叙事中的偏见与伪造方面发挥作用，并推动知识与话语的去“西方中心”化。文章特别关注中国近年来的辨伪实践，并通过案例分析，展示了AI在文本挖掘、知识图谱、文物鉴定和跨语种翻译中的应用，并提出未来路径（包括数据库建设、全球治理、文化嵌入与南南合作），强化中华民族的文明自觉，为全球认知公平和文明互鉴提供新的可能。
版权所有（c）2025 玄睿 刘 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
5G 通信技术在智慧城市建设中的应用研究
智慧城市的概念旨在通过整合先进的信息技术，实现城市资源的高效利用、城市管理的精细化以及居民生活质量的提升。随着通信技术的飞速发展，智慧城市建设成为当今城市发展的重要趋势。5G 通信技术作为新一代移动通信技术，具有高速度、低时延、大连接的特征，为智慧城市建设提供了强大的技术支撑，广泛应用于城市的各个领域，极大地提高了城市的智能化水平和运行效率。本文深入探讨 5G 通信技术在智慧城市建设中的应用，分析其带来的变革与挑战，旨在为推动智慧城市建设提供有益的参考。
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对抗训练研究综述——鲁棒性、泛化性与计算成本三维权衡
对抗训练是提升AI模型抗攻击能力的关键手段，已被广泛应用于自动驾驶、医疗诊断等安全敏感场景中。但对抗训练中的鲁棒性提升、泛化性保持和计算成本控制的三维权衡问题制约了其工程落地效率。本文基于VC维理论揭示了鲁棒与泛化此消彼长的关系，深入探讨了生成方式、损失权重等关键参数，给出了模型优化依据，为对抗防御理论的深化与工程落地提供了参考。
版权所有（c）2025 华 戚 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
AI 大模型重塑未来：医疗健康管理领域的应用、挑战与前沿展望
人工智能（AI）和大数据，特别是以大语言模型（ LLM ）为代表的新一代AI技术，正作为新质生产力的核心引擎，在医疗健康领域释放出前所未有的融合与创新潜力。从辅助诊断、个性化治疗到药物研发和健康管理，AI的应用正深刻变革着医疗服务的各个环节。通过整合海量数据和先进算法，AI不仅能提升医疗质量与管理效率，改善患者满意度，更有望解决医疗资源不均、成本高昂等核心挑战，推动医疗健康管理领域迈向一个更智能、更普惠的可持续发展新纪元。关键词人工智能应用；大数据；大语言模型；医疗健康管理【作者简介】翁勇刚（1977-），男，中国浙江衢州人，在读博士，工程师，从事人工智能开发和应用研究。1 AI 与大数据： 医疗健康领域的变革之力随着科学技术的飞速发展，人工智能和大数据已不再是遥远的概念，而是深度渗透医疗健康领域的现实力量。它们通过强大的数据分析和模式识别能力，为医生提供更精准的诊断依据，优化患者的诊疗体验。特别是近年来，以GPT-4、Claude 3.5等为代表的大语言模型展现出惊人的能力，能够理解和生成复杂的医学文本，支持智能问诊、定制化治疗方案，为构建全新的智慧医疗生态奠定了坚实基础。1.1 提高医疗服务效率与运营水平AI与大数据能够显著优化医院的运营管理模式。通过对门诊量、住院率、手术安排等历史和实时数据进行分析，AI可以预测未来的医疗需求，实现床位、人员和设备的动态优化配置，从而在有限的资源下服务更多患者，显著降本增效。这推动了医疗机构从传统的“诊疗中心”向覆盖预防、诊断、治疗、康复全流程的“全生命周期健康管理中心”转型。1.2 提升患者体验与健康结果AI技术正将医疗的重心从“治疗”向“预防”前移。借助可穿戴设备和健康大数据分析，AI 能够及早预警个人健康风险并进行恰当干预，显著提升患者的生活质量。更重要的是，AI使真正的个性化医疗成为可能。通过分析个体的基因、生活方式、电子病历（ EHR）等海量数据，AI可以为每位患者量身定制治疗方案，避免“一刀切”的治疗模式，从而大幅提升疗效、减少副作用，实现精准医疗。1.3 降低医疗成本与研发门槛高昂的成本是制约医疗普惠性的关键因素。AI和大数据的应用从多个环节入手，有效降低了医疗成本。在资源利用方面，大数据分析能减少医疗资源的闲置与浪费。在药物研发方面， AI能够大幅缩短新药靶点发现和临床试验的周期，降低研发成本。这使得更多创新疗法能够以更可及的价格进入市场，惠及广大患者。2 核心应用与前沿突破人工智能和大数据在医疗健康领域的应用已从理论走向实践，并在多个细分领域取得了令人瞩目的突破，特别是大语言模型的加入，进一步拓宽了应用边界。2.1 智能诊断：超越人类视觉的洞察力医学影像与病理分析AI在医学影像领域的应用最为成熟，其表现已在某些方面超越人类专家。通过深度学习模型训练，AI能够精准识别X光、CT、MRI中的微小病变。例如，在肺结节、乳腺癌、脑肿瘤等疾病的筛查中，AI展现了极高的准确性。在病理诊断领域，AI能够辅助医生细致地分析病理切片，自动识别和计数癌细胞，显著提升诊断效率和一致性。案例聚焦：AI在放射学诊断中的卓越表现一项由麻省总医院（MGH）与麻省理工学院（MIT）合作的研究显示，其开发的AI系统在通过CT扫描检测肺结节方面的准确率达到了94%，显著高于人类放射科医生65%的平均水平。这不仅减轻了放射科医生的工作负担，也为患者赢得了宝贵的早期治疗时间。此外，像PathAI和Paige这样的公司，正致力于利用AI技术推动数字病理学的革命，为癌症诊断提供更精准的工具。图 1 人工智能在医疗领域中的应用框架，展示了 AI 在辅助诊疗、医学影像、健康管理等多个层面的应用。大语言模型赋能复杂病例诊断新一代的大语言模型（ LLM ）正在成为医生的“超级诊断助手”。它们能够快速阅读和理解海量的医学文献、病历和检查报告，从中提炼关键信息，并形成鉴别诊断列表。一项研究表明，GPT-4在处理《新英格兰医学杂志》发布的复杂临床病例挑战时，诊断准确率达到了 57%，表现优于绝大多数人类答题者。这预示着LLM在辅助医生处理罕见病和复杂病例方面具有巨大潜力。2.2 精准治疗与手术辅助2.2.1 个性化治疗方案AI正在推动肿瘤治疗进入“千人千面”的精准时代。通过整合患者的基因测序数据、影像学特征和临床信息，AI可以预测不同治疗方案（如化疗、靶向药、免疫疗法）的有效性，帮助医生制定最佳个体化策略。然而，这一领域也曾经历波折。案例反思：IBM Watson for Oncology的经验与教训IBM的Watson for Oncology曾是AI医疗的明星项目，旨在为癌症患者提供个性化治疗建议。然而，由于其训练数据主要来自美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心，导致其建议在其他国家和地区存在“水土不服”的问题，且未能充分融入临床工作流。这一案例深刻揭示了AI医疗应用必须重视数据多样性、本地化适应以及与临床实践的深度融合。2.2.2 AI驱动的手术机器人以“达·芬奇手术系统”为代表的手术机器人，在AI的加持下正变得越来越智能。 AI不仅能帮助医生进行精确的手术路径规划和风险评估，还能在术中通过增强现实技术叠加关键解剖结构，提高手术的精准度和安全性。未来的手术机器人将具备更高的自主性，能够在医生的监督下完成部分标准化操作，从而提升手术效率。2.3 主动健康管理与虚拟助手2.3.1 从被动监测到主动干预智能手环、手表等可穿戴设备正在持续收集用户的生命体征数据。AI通过分析这些数据，可以识别出潜在的健康风险，如心律不齐、睡眠呼吸暂停等，并及时发出预警。例如，AI算法可以分析远程心电图（ECG）记录，快速检测房颤，使临床医生能够更快地提供干预。这种模式将健康管理从医院延伸到了日常生活中。图 2 人工智能在医疗健康中的应用生态， 涵盖健康管理、药物研发、医疗服务和卫生服务四大领域。2.3.2 AI赋能心理与精神健康心理健康是AI应用的新兴热点领域。基于LLM的聊天机器人，如Woebot、Wysa等，可以为用户提供24/7的心理支持，通过认知行为疗法（CBT）等循证方法帮助用户管理焦虑、抑郁等情绪问题。这些虚拟助手拓宽了心理治疗的渠道，为更多人提供了便捷、私密的支持。2.4 革新药物研发与临床试验2.4.1 AI加速新药发现传统药物研发周期长、成本高、失败率高。AI正在从根本上改变这一现状。AI模型可以快速筛选数以亿计的分子，预测其成药性，从而发现全新的药物靶点和候选分子。这一领域的成功案例正不断涌现。2.4.2 案例聚焦：AI发现的药物进入临床试验由Insilico Medicine公司利用其生成式AI平台发现的一款治疗特发性肺纤维化（IPF）的候选药物，已进入II期临床试验阶段。这是全球首批完全由AI设计并进入临床阶段的药物之一，标志着AI在药物发现领域的里程碑式突破。2.4.3 AI赋能药物重定位与临床试验除了从头设计新药，AI在“老药新用”（药物重定位）方面也大有可为。例如，哈佛大学开发的TxGNN模型，通过分析庞大的医学知识图谱，能够为缺乏有效疗法的罕见病等发现潜在的治疗药物。在临床试验阶段，AI可以更精准地招募合适的受试者，实时监控试验数据，预测并发现潜在的安全性问题，从而提高试验效率和成功率。3 挑战、伦理与治理框架尽管AI在医疗健康领域的前景广阔，但其发展和应用仍面临着技术、伦理和监管等多重挑战。审慎应对这些挑战是确保技术能够安全、公平、有效地服务于人类健康的关键。3.1 技术与数据挑战AI模型的性能高度依赖于高质量、大规模、多样化的数据。然而，医疗数据往往存在于孤立的系统中，格式不一，质量参差不齐，形成了“数据孤岛”。此外，许多先进的AI模型，特别是深度学习模型，其决策过程如同一个“黑箱”，缺乏透明度和可解释性，这在要求高可靠性和高问责性的医疗领域是一个重大障碍。3.2 算法偏见与健康公平AI模型是从数据中学习的，如果训练数据本身存在偏见（例如，某些人群的数据代表性不足），模型就可能复制甚至放大这些偏见。这可能导致AI系统在不同性别、种族或社会经济地位的患者群体中表现出性能差异，从而加剧现有的健康不平等问题。确保算法的公平性是 AI医疗伦理的核心议题。3.3 伦理与隐私安全医疗数据是极其敏感的个人隐私。在利用这些数据训练AI模型时，如何确保数据安全、保护患者隐私、获得合法授权，是必须严格遵守的红线。此外，当AI系统出错导致医疗事故时，责任应如何界定——是开发者、医院还是医生？这些复杂的伦理和法律问题亟待解决。3.4 监管框架与可解释 AI（ XAI）全球各地的监管机构正在积极探索适应AI医疗发展的监管新范式。例如，美国食品药品监督管理局（ FDA）提出了针对“软件即医疗设备”（ SaMD ）的监管框架，并引入了“预定变更控制计划”（PCCP），允许AI模型在上市后持续学习和迭代。同时，为了解决“黑箱”问题，可解释人工智能（XAI）的研究和应用变得至关重要。XAI技术（如LIME、SHAP）旨在揭示模型做出特定决策的原因，增强临床医生对AI的信任和采纳度。4 未来展望：迈向 AI 原生智慧医疗展望未来，AI技术将更深层次地融入医疗健康的全流程，塑造一个以“AI原生”为特征的智慧医疗新生态。多模态AI的融合应用：未来的医疗AI将不再局限于单一类型的数据。通过融合影像、基因、病理、临床文本和实时生理信号等多模态数据，AI将能够构建对疾病和患者更全面、更立体的理解，从而做出更精准的判断。生成式AI的普及：以LLM为代表的生成式AI将在临床文档自动化、医患沟通、医学教育和虚拟诊疗等场景中发挥更大作用，将医生从繁重的行政工作中解放出来，回归到对患者的直接关怀。从辅助到协同：AI的角色将从一个被动的“辅助工具”转变为与医生协同工作的“智能伙伴”。AI将无缝集成到临床工作流中，在医生需要时主动提供决策支持和风险预警。超个性化与预测性维护：基于持续的健康监测和深度数据分析，AI将为每个人提供动态调整的超个性化健康管理方案，实现对疾病的精准预测和前瞻性干预。5 结语综上所述，人工智能和大数据正在以前所未有的广度和深度重塑医疗健康管理领域。从智能诊断、精准治疗到药物研发和健康管理，其应用价值已得到广泛验证。然而，技术的飞速发展也伴随着严峻的挑战。未来，我们必须在推动技术创新的同时，建立健全的伦理规范、法律法规和治理体系，解决数据、偏见和安全等核心问题。只有这样，我们才能充分释放AI的潜力，打造一个更加高效、公平、人性化的智慧医疗生态，最终实现全人类健康福祉的提升。参考文献[1] Mishra V, Lurie Y, Mark S. 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版权所有（c）2025 勇刚 翁 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
基于物联网的煤矿安全监测系统优化设计
煤矿生产过程中安全问题始终是制约行业发展的核心因素，传统监测手段存在反应滞后、信息孤立和数据利用率低等不足，难以满足现代化矿井对安全保障的需求。随着物联网技术的不断发展，基于感知层、传输层和应用层的多层级监测体系逐步形成，为煤矿安全管理提供了更为科学的支撑。通过优化传感器布设与网络协议，能够实现对瓦斯浓度、温度、湿度、压力及设备状态的实时监测，并借助数据融合和边缘计算技术提升预警的精准度与响应速度。在系统优化设计中，注重传输稳定性、冗余机制与信息安全，不仅提高了监测系统的可靠性和智能化水平，也为矿井运行的本质安全化提供了坚实保障。研究基于物联网的煤矿安全监测系统优化路径，对于降低事故风险、提升行业信息化管理水平具有重要的实践意义与推广价值。
版权所有（c）2025 勋 冯 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
人工智能在大健康产业中的法律合规风险与对策
快速发展的人工智能日益深入地影响着我国大健康行业的运行模式，现阶段以深度学习、大数据挖掘、自然语言处理为代表的一系列人工智能技术在诸如疾病诊治、药品研制、个人健康管理和公共卫生等方面发挥出重要作用。但与此同时，创新技术的应用不可否认带来了数据安全、隐私保护、责任承担主体认定等多方面法律合规风险。在法律规则体系不断完善进程下，如何有效规避人工智能在大健康产业中应用的法律合规风险就显得尤为关键。基于此，本文结合研究与实践就人工智能在大健康产业中的法律合规风险与对策展开探讨，以供参考。
版权所有（c）2025 馨月 张, 太初 王 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
人工智能驱动高耗能行业人力资源绿色转型——理论框架与实现路径
在双碳目标下，高耗能行业绿色转型成核心议题，传统转型多聚焦工艺与设备，却忽视人力资源能动性。本研究构建AI驱动、绿色人力资源管理（GHRM）为框架的模型，探索其绿色转型新路径。采用探索性序列混合法，先经多案例识别AI驱动GHRM的关键机制，再以358家企业问卷实证检验。结构方程模型显示：AI对GHRM有显著正向影响；GHRM完全中介AI与组织绿色绩效、员工绿色行为的关系；企业规模与数字化阶段正向调节。研究揭示“技术-管理-绩效”作用黑箱，为高耗能企业借智能化人力管理促绿色转型提供理论与实践指南。
版权所有（c）2025 博 张 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
基于剖分网格编码的遥感影像数据存储与检索
本研究研究提出了一套基于地球剖分网格编码的海量遥感影像数据存储与检索关键技术体系,主要包括如下：以全球剖分网格模型为空间信息组织框架，实现基于网格编码的数据统一组织；在存储层面，通过分布式系统架构实现基于网格编码的列式存储与高效压缩；在检索层面，融合多种索引方式，构建支持多维度的智能检索机制；并基于空-时存储机制设计动态管理策略以应对数据访问的空间不均衡性。在此基础上开发了一套原型系统并进行了实验验证。
版权所有（c）2025 伏虎 任, 林 李, 子聪 杜, 锦华 董, 毅 黄 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
人脸识别技术的多元应用、挑战与未来展望
人脸识别技术作为生物识别领域的重要组成部分，凭借其高效、便捷等特性，在众多领域得到了广泛应用。本文深入探讨人脸识别技术在安防、金融、交通等多个领域的具体应用，分析其在发展过程中面临的技术、隐私、伦理等方面的挑战，并对未来发展趋势进行展望，旨在为该技术的进一步优化与合理应用提供参考。
版权所有（c）2025 宜文 王 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
关于利用大数据模型开展线变关系诊断的方案
本文围绕配电网线变关系诊断展开研究，旨在通过数字技术与传统业务融合，准确掌握配电网拓扑结构，为故障排查、运行优化等提供支撑。研究以 10kV 张庙线及所属配变为对象，采集近 5 日线路关口与配变的电压数据，经预处理与完整性校验后，采用余弦相似度、斯皮尔曼相关系数、动态时间规整等算法进行波形比对与相似度分析，结合可视化波形图，筛选出疑似线变关系异常的配变。同时，分析了当前在数据获取、算法选择及影响因素考量等方面存在的问题，并提出了基于人工智能模型优化诊断流程的下一步计划，为配电网线变关系诊断提供了可行方案与实践参考。
版权所有（c）2025 骞 韩 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
大数据背景下数字经济与实体经济的深度融合路径探索
大数据时代的到来为数字经济和实体经济深度融合创造了历史性机遇。本文探讨了二者融合发展的实现路径，指出这一过程需要构建系统性、多层次的支撑体系。研究发现，融合成功的关键在于整合技术突破、产业转型、环境优化与制度创新四大要素。我们需要集中力量突破关键数字技术瓶颈，推动传统产业全链条数字化改造，建立适应数字经济发展的监管框架，并深化科技体制改革激发创新活力。这四方面构成有机整体，共同为数字经济与实体经济深度融合提供持续动力，对推动经济高质量发展具有重要现实意义。
版权所有（c）2025 晓华 主 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
智能通信系统中云计算与人工智能融合技术的应用研究
随着智能通信系统的快速发展，云计算与人工智能（AI）技术的融合成为提升系统性能与效率的关键。本文旨在探讨云计算与人工智能在智能通信系统中的应用，分析其协同作用及对通信网络的优化潜力。文章回顾了云计算提供的弹性和可扩展性，以及人工智能在数据处理、模式识别和决策支持等方面的优势。探讨了融合技术面临的挑战，如数据隐私、安全性及算法透明性等问题。并分析了未来研究方向，以促进云计算与人工智能的深度融合，为智能通信系统的发展提供新的思路和解决方案。
版权所有（c）2025 连鑫 钟, 艳辉 程, 光昌 韩, 运杰 刘, 敬 李 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
一类特殊三部分标准抛物子群幂幺根基的特征标
本文完整刻画了GL6对应划分为(2,2,2)的标准抛物子群的一类特殊幂幺根基GE的所有不可约表示. 通过运用阿贝尔正规子群半直积的Clifford理论, 从共伴随轨道成功构建了该群的全部不可约特征标, 并将其按维数进行精确分类. 研究结果表明: 对于任意固定维数,GE的不可约表示的个数均可表示为q−1的非负整系数多项式函数. 这一重要发现不仅揭示了该类群表示的数量规律, 更从严格数学意义上验证了Higman、Lehrer和Isaacs提出的关于有限群表示猜想的模拟猜想, 为相关理论的发展提供了新的例证和支持。
版权所有（c）2025 奕可 李, 朔 刘, 晓磊 方 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
生成式人工智能安全治理技术研究与平台构建
随着生成式人工智能技术的快速发展，深度伪造、虚假信息生成等安全风险日益凸显，对国家安全、社会稳定和个人权益造成严重威胁。本文针对生成式人工智能带来的安全挑战，提出了一套完整的"发现-鉴伪-溯源-监测-测评-加固"全生命周期治理解决方案。通过构建三大基础数据库、七大核心技术和一体化应用平台，实现对多模态AI生成内容的精准检测、可靠溯源和有效治理。实验结果表明，该平台对主流伪造技术的平均检测准确率达到80%以上，能够有效识别31类安全风险，为公共安全治理和AI产业健康发展提供了重要技术支撑。
版权所有（c）2025 霜 韩 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
本文以南京市为例，研究传统公共自行车调度模式存在的问题，提出融合时空协同与低碳导向的绿色动态调度策略。通过分析当前调度不足，构建数据驱动感知、时空分区平衡、低碳运力升级与多方信息共享四大核心策略体系，以协同优化公共自行车系统的“效率-体验-环保”目标。
版权所有（c）2025 帆 王, 菲菲 瞿, 星淇 邵, 周雨湉 王, 煜 束 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
人工智能在人力资源管理中的优势与挑战
人工智能技术是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，推动人工智能赋能新质生产力，已成为中央企业开辟发展新领域新赛道、塑造发展新动能新优势的重要抓手。本文旨在探讨人工智能在人力资源管理中的应用，分析其带来的优势和挑战，并对未来发展趋势进行展望。人工智能在招聘、培训、绩效管理、员工关系管理等方面有着广泛的应用，能够提高效率、优化决策、提升员工体验。然而，应用过程中也面临数据隐私与安全、技术成本、员工接受度等问题。未来，人工智能在人力资源管理中的应用将更加深入和广泛，与其他新兴技术融合，推动人力资源管理的创新发展。
版权所有（c）2025 旭 卓, 淑英 张, 殿元 文 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
数字媒体产品内容生态构建与运营机制研究
随着信息技术的飞速发展，数字媒体产品已经成为现代社会信息传播的重要载体，广泛应用于各个领域。如何构建良好的数字媒体产品内容生态，并制定有效的运营机制，成为了行业发展的关键问题。本文从内容生态的角度，分析了数字媒体产品在当前市场环境中的运作模式，探讨了其生态系统构建的策略，重点分析了内容生产、传播与消费环节中的互动关系。此外，本文还深入研究了数字媒体产品运营机制，提出了基于多元化策略的运营模式，以推动其持续发展。研究发现，内容生态的良性循环需要技术支持与运营创新的紧密结合，内容与用户需求的高度契合，以及平台与创作者之间的合作共赢。
版权所有（c）2025 霄华 杨 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
基于文本数据的多智能体角色协同反馈设计与实证研究
在数字时代，计算机编程课已成高校核心，却因语言复杂与在线环境令学生情感受挫，影响学习效果；传统方法难以及时捕捉情绪，干预乏力。本研究探讨了利用人工智能（AI）技术从学习者数据中提取情感信息，并提出了一个情感分析模型，以增强在线学习体验。该模型通过分析在线学习平台上的学生文本数据（如讨论帖子和作业反馈），监测学生在学习过程中的情感状态。初步课堂实践表明，该路径显著提升了学生满意度、情感积极性与编程能力，研究为大学计算机编程课程的教学实践提供了新的视角和方法，展示了AI通过解决学生情感需求来增强教育成果的潜力。
版权所有（c）2025 艳坤 易, 宪君 吴 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
基于共享经济的校园知识平台构建运营研究
本文以共享经济理念为指导，针对高中校园内学习资料闲置与需求并存的现象，设计并实践了一个名为“薪传阁”的校园知识共享平台。研究重点阐述了该平台的构建逻辑、以微信小程序为载体的技术实现方案、包含资料获取、录入、借阅、推广在内的完整运营模式。通过分析平台上线初期的用户数据与运营挑战，本文验证了该模式在促进资源循环、降低学习成本、构建学习共同体方面的可行性与有效性，为同类校园共享项目的建设提供了可复制的实践范本与理论参考。
版权所有（c）2025 宸睿 张 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
生成式人工智能赋能党的建设与高职教育融合发展的路径探索
党的二十大报告“加强党的建设，推进教育数字化”的战略要求，为新时代高职教育发展指明方向。本文立足教育数字化转型与职业教育内涵发展逻辑，阐述其赋能二者融合的理论与技术基础，结合调研结果，从依托该技术构建“三维融合”教育体系、形成课程融合格局、打造“双师协同”团队、创新融合实践载体四个维度设计实施路径，充分发挥其在资源生成、精准匹配等方面的独特价值，为推动党建与高职教育深度融合、培养高素质技术技能人才提供参考。
版权所有（c）2025 洁 白, 彦 丁, 晓莉 赵 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
深度学习在图像识别中的应用研究
随着人工智能的快速发展，深度学习已成为图像识别的核心方法。其通过多层神经网络的非线性映射，实现特征的自动提取与层次表达，大幅提升识别精度与泛化能力。相较于依赖人工特征的传统方法，深度学习能够在大数据驱动下实现端到端学习。本文系统分析深度学习在图像识别中的原理、主流模型与典型应用，重点探讨CNN、RNN与GAN在目标检测、人脸识别和建筑节能分析中的机制与优化策略。研究表明，深度学习推动了图像识别的智能化进程，在自动驾驶、建筑与安全监控等领域展现出广阔前景，为智能视觉体系的发展提供了有力支撑。
版权所有（c）2025 桂欣 邢, 茜 孟 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
双碳目标下移动通信从基础设施到运营优化
在“双碳”目标成为全球可持续发展核心议题的背景下，移动通信行业作为高耗能领域之一，其全链路低碳化转型是实现行业减排与绿色发展的关键。本文聚焦移动通信“基础设施-运营”全链路，首先剖析基站、数据中心、传输网络等基础设施的能耗构成，以及网络运维、资源调度、用户服务等运营环节的减排潜力；进而从硬件升级、技术优化、管理协同三个维度，提出全链路低碳化优化路径；最后结合国内外运营商实践案例，验证优化方案的可行性与减排效果，并指出当前面临的技术成本、标准协同等挑战及对策。研究可为移动通信行业落实双碳目标、构建绿色通信生态提供理论参考与实践指引。
版权所有（c）2025 嘉宝 刘 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
大数据技术在企业人工智能中的应用
在数字化转型浪潮下，企业人工智能（AI）的海量多元数据支撑型发展高度依赖数据，而作为数据治理与价值挖掘核心手段的大数据技术，已成为企业AI落地的关键基础设施。本文以“51好电AI平台研发与推广”项目为实践案例，结合国内相关技术研究与企业应用现状，系统分析大数据技术在企业AI中含数据采集与预处理、算法模型优化、自适应学习能力提升及多模态交互实现等维度的具体应用场景。研究表明，大数据技术通过解决企业AI的数据质量、算力适配、实时响应等核心痛点，助力AI模型从“理论可行”走向“业务可用”，显著提升企业运营效率与服务智能化水平。同时，结合查新结论与行业实践，指出大数据与AI融合的未来趋势，为企业数字化转型提供技术参考。
版权所有（c）2025 建军 武 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
人机协作背景下的员工适应性行为与心理机制 -- 以消费品与零售行业为例
在消费品与零售行业，人工智能正通过优化价值流、精准营销和智能供应链管理，深刻重塑行业竞争格局。本文聚焦于该领域，探讨员工在人机协作背景下的适应性行为及其心理机制。文章分析了员工在适应以数据驱动和AI赋能的价值流VSM等新工作范式过程中所展现的技术学习、认知重构及角色转变，并从认知评价、情绪调节与自我效能等心理层面剖析其内在驱动力。最终，本文针对行业特性，提出了提升AI系统透明度、构建赋能型学习环境及关注管理者领导力转型等组织管理策略，旨在为消费品与零售企业实现平滑的数字化过渡与“以人为本”的智能化转型提供理论参考与实践指引。
版权所有（c）2025 振杰 许 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
铁路货运计量设备基于物联网技术的数据采集与传输方案设计
随着铁路货运规模的持续扩大与智能化技术的深入应用，物联网技术在铁路货运计量设备中的集成与优化成为提升计量精度和运输效率的重要方向。本文围绕定向物联网技术在铁路货运计量设备中的数据采集与传输方案设计展开研究，构建了以感知层、通信层与应用层协同运行的系统架构。通过设计专用物联网模块，实现对计量设备运行状态与数据的实时采集、加密与上报，确保数据传输的安全性和可靠性。方案采用SSHFS/NFS网络挂载方式和AES-256-GCM加密算法，并结合5G通信技术构建稳定高效的数据传输通道。研究结果表明，该方案能够有效提升铁路货运计量系统的数据处理能力和自动化水平，为铁路信息化与智能化建设提供技术支撑。
版权所有（c）2025 席平 宋, 国胜 邱, 志国 张, 靖刚 何, 笑梅 陈 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
信息化赋能充换电站安全运营的关键技术与实践路径
the Safe Operation of Charging and Swapping Stations through Informatization
版权所有（c）2025 彦中 罗 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
大数据技术在信息化管理中的应用与优化路径
在数字化浪潮席卷全球的背景下，大数据技术已成为推动信息化管理向智能化、精细化转型的核心驱动力。本文从大数据的概念与特征出发，系统梳理了其关键技术体系及与信息化管理的融合趋势，深入探讨了大数据在数据采集与整合、分析与决策支持、业务流程优化、预测与风险管控等方面的应用场景，并剖析了当前面临的技术、管理、安全与隐私等挑战。在此基础上，提出了技术优化、管理机制改进、安全保障体系建设、人才培养与团队建设等优化路径，旨在为各行业提升信息化管理水平提供理论参考与实践指导。
版权所有（c）2025 慧琳 李, 宇 曾, 思翰 滕 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
大模型驱动的事业单位智能财务风险防控融合架构与实证研究
在《会计信息化发展规划（2023-2027年）》明确提出“构建智能化的财务风险防控体系”的背景下，人工智能技术正加速重塑事业单位财务管理模式，并带来数据安全、算法透明度及人才结构等多方面挑战。本研究基于DeepSeek大模型构建事业单位智能财务风险防控体系，结合联邦学习（实现数据隐私保护）与SHAP可解释性技术（提升算法透明度和可信度），提出“动态预算-三维风控双轨模型”。该体系涵盖数据安全防护层（联邦学习与国密算法融合）、算法透明解释层（SHAP归因与沙盒推演结合）以及人机协同决策层（岗位能力模型与微认证机制）。通过对6省市32家事业单位的实证分析表明：应用DeepSeek模型可使核算效率提升40%（p<0.01），风险识别准确率达92%±2.3%，人力成本降低32.7%（95% CI：30.2%–35.1%）。典型案例进一步验证了其在预算动态推演（如应急资金响应时间＜90分钟）、实时风险拦截（异常支付阻断成功率98.7%）和决算归因分析（LSTM模型效率提高7倍）等方面的实践效能。本研究为事业单位在智能财务转型中系统解决安全、效率与合规问题提供了理论框架与技术路径，并基于实际调研提出了可操作的分阶段实施策略及人才能力建设体系。
版权所有（c）2025 冰梅 姚 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
5G 专网技术在大型智能化露天煤矿的应用技术探索
本文以陕西神延西湾露天煤矿为实际场景，系统探讨了5G专网技术在大型智能化露天煤矿中的关键应用与实施方案。通过构建5G SA独立专网，结合MEC下沉、700M+2.6G+4.9G三频协同组网、超级上行、双UPF容灾、可移动基站及CoMP干扰协同等多项创新技术，实现了矿区无人驾驶、视频监控、设备远程控制等关键业务的高可靠、低时延通信。文章详细阐述了无线网络规划、微波回传、MEC配置及多层次安全体系，展示了5G专网在推动露天煤矿智能化转型、提升生产安全与效率方面的重要价值。
版权所有（c）2025 涛 孙 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
基于 PLC 控制的工业机器人实训平台的设计与实现
针对当前工业机器人实训装备功能模块单一、机器人系统集成教学设备缺乏、教学项目单一等问题，首先，提出一种基于西门子PLC控制的工业机器人实训平台工作站集成的系统设计方案，其次，介绍该实训平台的各单元模块的组成和功能，设计了该实训平台的控制系统，阐述实训平台集成关键步骤与方法。最后，针对该实训平台设计了实训功能项目并针对该实践平台在实训教学中的使用提出参考建议。
版权所有（c）2025 昆隆 何, 平义 石, 俊琦 王, 奔 梁, 喆 张 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
针对服装电商领域虚拟试衣技术普遍存在的设备依赖性强、跨平台兼容性不足及运行效率低下等问题，设计并实现了基于OOTDiffusion模型与UniApp框架的轻量化跨平台虚拟试衣系统。采用UniApp的混合渲染机制和条件编译技术，完成iOS/Android/Web/小程序多端适配。部署OOTDiffusion扩散模型，通过分层注意力机制与布料物理仿真引擎，生成结果的真实感强。优化推理过程，移动端平均推理延迟优化至28.7秒，峰值内存占用控制在200MB以内。系统测试表明，在主流中低端设备上可稳定实现秒级响应，生成的试衣图像在纹理细节保留度与人体适配性方面显著优于VITON-HD等传统方案。
版权所有（c）2025 兵兵 李 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
JAVA 程序调用外部命令时缓冲区拥塞的研究
在使用J AVA编程语言编写程序的过程中，存在一些特定的业务需求，J AVA程序需要通过操作系统的SHELL调用外部命令来完成特定的功能，例如启动J AVA程序调用操作系统的PING命令、ORACLE的EXPDP命令等。该功能是一项常用的基础功能，在调用过程中如果命令内容过长，则可能会产生J AVA缓冲区拥塞的问题，造成J AVA程序运行异常。本文通过对调用过程、异常现象进行详细描述，通过实际测试的方式对问题进行深入分析，并给出具体的解决办法。
版权所有（c）2025 于慧勇 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
AI 驱动设计与新艺术形式的生成以影视后期课程为例
随着生成式AI、机器学习等人工智能技术的迅猛发展，影视后期制作行业正经历着前所未有的范式转移。传统的以Adobe Photoshop、Premiere Pro、After Effects为代表的教学体系面临严峻挑战。本文旨在探讨在影视后期制作教学中，如何将传统软件技能与AI工具进行深度融合，构建一种“AI赋能、思维主导、项目驱动”的新型教学思路与模式。论文首先分析了传统教学模式的局限性与AI技术带来的机遇，继而从教学理念、教学内容、教学流程与评估体系四个维度，系统阐述了融合式教学的具体路径，并最终提出一个可操作的、分层递进的教学模式，以培养能够适应并引领未来影视工业发展的创新型、复合型人才。
版权所有（c）2025 骁莉 孙 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
利用大语言模型分析人格特质对社交媒体情感表达的影响
社交媒体上的海量用户生成内容为探究个体心理与数字表达间的关系提供了新途径。本研究构建了一个基于大语言模型（LLM）的多阶段分析框架，系统探讨大五人格特质如何影响社交媒体文本中的情感表达。我们利用LLM自动推断用户的开放性、尽责性、外向性、宜人性与神经质水平（高/中/低），并提取其整体情感基调、主要离散情绪及复杂情绪（如讽刺）。通过六项定量实验，我们揭示了不同人格特质水平与特定情感表达模式之间存在显著统计关联。本研究为大规模人格-情感分析提供了可扩展的自动化方案，并讨论了模型的局限性及未来方向。
版权所有（c）2025 兴才 刘 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
充电桩交直流数据监控中的实时采集与传输技术研究
本文聚焦于充电桩交直流数据监控中的实时采集与传输技术，深入剖析了各类实时采集技术，如传感器技术在获取交直流电压、电流等关键数据方面的应用，以及不同通信接口技术在数据传输至本地处理单元的作用；详细阐述了实时传输技术，包括有线与无线传输技术的特点及应用场景。同时，探讨了数据处理与管理以及安全保障措施，旨在为提升充电桩数据监控的效率和可靠性提供全面的理论支撑，推动充电桩技术的进一步发展。
版权所有（c）2025 煜洋 徐, 银柱 王 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
基于微信的高校图书馆图书转借系统设计与实现
设计基于微信的高校图书馆图书转借系统，旨在为高校读者提供更便捷和个性化的借阅服务。首先分析微信在高校图书馆借阅服务中的应用潜力，其次探讨基于微信的高校图书馆图书转借系统技术思路及实现方法，最后从业务流程入手，将微信和高校图书馆移动借阅服务相结合，针对采用条形码进行借还的高校图书馆，设计出基于微信的图书转借系统。通过实践运营得出，该系统在一定程度上提高了馆藏资源利用率，增强了读者满意度，同时促进了图书馆的服务创新。
版权所有（c）2025 进进 钱 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
人工智能在计算机网络系统故障诊断中的应用
随着网络不断发展普及且规模和复杂性与日俱增，这使得计算机网络系统故障诊断的重要性愈发凸显，加之现阶段信息通信网络规模与结构复杂性不断增强而导致网络系统故障诊断面临海量数据、异构设备、多层链路耦合等挑战。基于此，文章从我国实际出发先就人工智能内涵及其在计算机网络系统故障诊断中价值展开论述，随后提出四项具体应用要点，旨在为广大从业者提供系统性、可操作性的技术路径与落地框架。
版权所有（c）2025 长山 郭, 曦鸣 李 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
AI 赋能背景下的嘉霖农科智链平台的构建与应用
为推动我国现代农业向绿色化转型并促进产业升级，同时拓展农民收入来源，本研究重点关注科技创新与服务模式优化的协同推进策略。通过统筹土地流转托管服务、农资标准化生产及农业技术专业化支持等资源，构建面向家庭农场、农业合作社等新型农业经营主体的综合性服务体系，致力于提高农业生产效率与农产品质量。“嘉霖智创”项目以推动农业可持续进步为根本宗旨，运用人工智能等先进技术，有效减少病虫害发生频率，增强作物产量与品质，并注重生态环境的保护。项目坚持“优质农产品供应、专业农业技术支持、标准化服务保障”的核心理念，通过普及科学种植模式与精准农技指导，协助农民改善生产经营能力，实现增收目标。此外，该项目紧密对接国家绿色农业战略导向，符合新质生产力在农业领域的培育方向，促进农业向绿色、智能方向演进，为我国农业持续健康发展提供有力支撑。
版权所有（c）2025 英慧 韩, 淮宇 缪, 佳杰 嵇, 璇 邹 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
政务数据信息化中数据安全与隐私保护研究
政务数据信息化对提升政府治理效能至关重要，但伴随而来的数据安全与隐私保护问题已成为关乎国家安全、公民权利和政府公信力的系统性挑战。现有研究和实践多侧重于单一技术或管理措施，难以应对全生命周期中的复合型风险。本文引入“韧性治理”（Resilient Governance）理念，构建了面向政务数据全生命周期的“三维动态定级-双轨技术融合-多元协同共治”（3D-2T-MC）协同框架。该框架通过动态合规、技术融合和社会共治，提供了解决数据利用与安全保护“不可能三角”的理论前瞻性与实践操作性兼具的解决方案。关键词政务数据安全；隐私保护；韧性治理；零信任架构；隐私增强计算；数据分类分级；协同框架【作者简介】萧太文（1988-），男，中国广东茂名人，硕士，工程师，从事计算机技术、网络工程、电子与通信工程研究。1 引言我国在数据利用效率与安全保障能力之间存在显著“鸿沟”。研究显示，我国政务数据共享率仅为经济合作与发展组织（OECD）成员国平均水平的58%，表明数据孤岛现象依然严重，制约了数据要素价值的释放。与此形成鲜明对比的是，隐私侵权纠纷年均增长率高达23%，反映出在数据流动与利用过程中，安全防护与隐私保护的短板日益凸显。这一“低共享率、高纠纷率”的悖论，深刻暴露了数据价值释放与安全保障之间存在的“不可能三角”矛盾——即难以同时实现数据的最大化利用、绝对安全与完全隐私。这一矛盾不仅威胁公民权益，更可能侵蚀政府公信力，阻碍数字化转型进程。在政务数据安全语境下，这意味着构建一个能够动态感知风险、自适应调整策略、整合多元力量、实现持续进化的安全生态。本文旨在突破传统局限，系统分析政务数据在采集、传输、存储、处理、共享、销毁全生命周期中的复合型风险，借鉴国际先进治理经验，创新性地提出“三维动态定级-双轨技术融合-多元协同共治”（3D-2T-MC）韧性治理框架。该框架力图提供一个兼具理论前瞻性与实践操作性的解决方案，为构建安全、可信、可持续的数字政府生态贡献新的治理路径。2 政务数据全生命周期风险解构政务数据安全并非单一环节的防护，而是一个贯穿于数据从产生到消亡的全生命周期的系统工程。任何环节的疏漏都可能引发连锁反应，导致重大安全事件。本节将从技术、管理、法律三个维度，深入解构各阶段存在的复合型风险及其耦合机制。2.1 技术脆弱性：系统性安全威胁的根源技术是保障安全的基础，但技术本身的局限性与复杂性也构成了主要风险源。云环境与系统异构带来的整合风险：政务云的普及极大提升了资源利用率与服务弹性，但多云、混合云环境下的数据传输与存储安全挑战加剧。不同部门、不同层级的系统在技术栈、数据格式、安全标准上存在差异，形成“数据烟囱”与“安全孤岛”，不仅阻碍了数据共享，更因接口复杂、协议多样而增加了攻击面。接口与已知漏洞的暴露：API作为数据共享与服务集成的关键通道，若缺乏严格的访问控制、频次限制与输入验证，极易成为攻击入口。某市健康宝系统因未对API实施访问频次控制，被黑客利用撞库攻击获取大量居民健康信息，即是典型例证。此外，对已知漏洞的疏于修补是重大隐患。某市社保查询系统未及时修复Apache Log4j远程代码执行漏洞，导致黑客成功植入勒索软件，造成了严重的公共服务中断与经济损失。供应链安全盲区：政务系统大量依赖第三方软硬件产品与服务。某市智慧停车系统采用的第三方SDK在未经用户充分知情同意的情况下，违规持续采集车主行踪轨迹，最终导致数百万人的位置信息被非法转售，凸显了供应链安全管理的薄弱环节。2.2 管理失能：内部威胁与流程缺陷的放大器再先进的技术，若缺乏有效的管理，其防护能力将大打折扣。管理失能是导致数据泄露的最常见原因之一。内部人员风险：研究表明，高达34%的数据泄露事件源于内部人员，包括操作失误、疏忽大意或蓄意的越权访问。权限管理不善是核心问题。某政务平台因未及时清理或严格限制测试账号的权限，导致测试人员可访问生产环境中的真实居民信息并被违规下载。权限失控与滥用：最小权限原则在实践中常被忽视。某政务云平台运维人员拥有过高的数据库备份权限，且缺乏有效的操作审计与行为监控，使其得以将包含敏感信息的数据库备份复制至个人设备并在黑市交易，造成大规模数据泄露。应急响应与溯源能力不足：面对突发安全事件，快速响应与精准溯源至关重要。尽管相关部门推动建立“熔断机制”要求短时间内启动处置，但复杂系统的漏洞定位与修复仍需时日，反映出应急流程、技术工具与专业人才储备的不足。2.3 制度滞后：法规适配性与执行困境的制约完善的法律制度是治理的基石，但法规的滞后性与执行中的模糊地带同样构成风险。分类分级标准的静态化与僵化：相关条例确立了重要数据目录制度，但政务数据的敏感度是动态变化的。例如，某次人口普查的精确到门牌号的数据在普查期间属“机密”，但若干年后公开部分汇总数据时，其敏感度已大幅降低。现有的静态分类分级标准难以实现这种动态调整，导致“该放的放不开，该管的管不住”。“公共利益例外”条款的边界模糊：在疫情防控等紧急状态下，政府可基于公共利益收集和使用个人信息。但紧急状态结束后，这些数据的保留期限、使用范围、是否可进行科研或商业分析，缺乏清晰的实施细则。这种法律灰色地带，既可能侵犯公民隐私，也可能因过度担忧合规风险而阻碍数据在公共治理中的后续价值挖掘。3 国际比较与先进治理要素提炼借鉴国际先进经验，是完善我国治理体系的重要途径。本节通过比较分析欧盟、美国、新加坡及我国的治理模式，提炼可资借鉴的先进治理要素。表 1 国际政务数据保护模式比较国家/地区法律框架技术特色管理创新启示性实践欧盟GDPR统一规制，以“数据主体权利”为核心隐私设计(Privacy by Design)，将隐私保护内嵌于系统设计数据保护官(DPO)强制设置，独立监督法国HealthDataHub集中管理医疗数据，采用联合学习技术实现医院间协同分析，数据不出域美国联邦与州立法并存（如CCPA），侧重行业自律与消费者保护联邦政府推行TIC3.0可信互联网连接架构，强化边界与访问控制FISMA法案要求联邦机构实施持续监控（Continuous Monitoring）2024年联邦零信任战略，要求所有政府机构实施身份治理，最小权限访问覆盖率需达90%新加坡PDPA个人数据保护法，平衡创新与保护国家数字身份(NDI)体系，实现安全便捷的身份认证设立数据信任中心（Data Trust Centre），由可信第三方托管高敏数据“技术中立”原则：允许政府基于公共利益经法院授权访问加密数据，并需事后公示中国以《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》为基石，辅以《条例》政务云全面推行网络安全等级保护2.0（等保2.0）推行数据分类分级制度，探索数据要素市场化上海“一网通办”示范：技术（联邦学习）、保险（责任险）、监管（月审季评年检）结合4 构建“3D-2T-MC”韧性治理协同框架基于前述风险解构与国际比较，本文创新性地提出“三维动态定级-双轨技术融合-多元协同共治”（3D-2T-MC）韧性治理框架。该框架旨在通过动态适应、技术融合与多元协同，提升整个政务数据生态的韧性。4.1 三维动态定级：实现安全合规的自适应演进为解决静态分类分级的僵化问题，需构建一个能随数据属性、使用场景动态变化的智能定级系统。构建政务数据敏感度评估指数（GDSPI）：设计一个量化模型，综合评估数据的敏感度，考量因素包括数据类型权重、精度权重和场景权重。通过算法计算得出综合敏感度得分，对应不同安全等级。建立动态降密与销毁机制：制定实施指南，明确触发条件（如数据脱敏处理后、法定使用期限届满、场景变更导致风险降低）。创设数据销毁公证制度，要求责任单位通过国家认可的区块链存证平台提交销毁指令、执行日志与验证报告，实现全过程可追溯、不可篡改，增强公众信任。4.2 双轨技术融合：打造自主可控的纵深防御体系技术是实现安全的基石，需推动核心技术的深度融合与前瞻布局。构建国家级PETs“工具超市”与低代码平台：由国家牵头，整合多项核心PETs技术，形成一个开放、标准化的“工具超市”。同时，开发用户友好的低代码/无代码开发平台，使非专业技术人员也能快速部署基础隐私计算模块，降低技术应用门槛。建立PETs技术认证与评估体系，培育通过国家认证的服务商，保障技术自主可控与服务质量。前瞻性布局抗量子加密（PQC）迁移：启动“量子安全迁移工程”，评估NIST标准化的PQC算法在政务场景的适用性。在涉及国计民生的关键领域率先试点部署。制定迁移路线图，明确完成核心系统改造的目标。建立量子-经典混合加密验证平台，确保新旧体系能平稳过渡，保障业务连续性。4.3 多元协同共治：构建开放透明的治理生态安全治理不能仅靠政府“单打独斗”，需构建政府、市场、社会共同参与的治理共同体。强化顶层设计与跨部门协同：建议在中央层面成立最高协调机构，下设政策制定、技术标准、应急处置等专业委员会。建立关键部门轮流主持的“部际联席会议旋转主席”制度，确保决策的权威性与执行力。开发集成全国关键系统数据流动监测数据的“数据安全监管驾驶舱”，实现集中监控。创新风险分担与市场激励机制：深化相关实践经验，系统性引入“数据安全责任险”。由大型保险公司设计标准化产品，保费根据数据规模、敏感等级、安全投入等因素分级，最高赔付额可达较高水平。此机制能有效转移财务风险，更重要的是，保险公司为控制赔付风险，会主动对投保单位进行安全审计与风险评估，形成强大的市场监督与激励机制，倒逼安全水平提升。深化社会监督与公众参与：开发“政务数据透明度仪表盘”，实时、动态展示各部门数据调用日志、安全风险热力图、主要平台隐私保护合规评分等信息。建立强制性的数据保护影响评估（DPIA）公众听证制度，对涉及大规模人脸识别、健康码数据二次利用、跨部门数据融合等高风险项目，必须举行听证会，接受多方质询与监督，确保决策的民主性与正当性。培育专业人才与“旋转门”机制：在专项计划中设立重点工程，培养首席数据安全官、数据合规审计师、网络安全运维工程师等专业人才。建立“政产学研旋转门”机制，促进高校专家与政府官员的知识、经验与人才双向流动。5 结语本研究系统分析了政务数据信息化进程中面临的技术、管理、法律复合型风险，揭示了现有治理模式的局限性。研究系统解构了各层面的风险耦合机制，通过国际比较提炼先进治理要素。在此基础上，创新性地提出了整合动态合规、技术融合与社会共治的“3D-2T-MC”韧性治理框架。该框架的核心价值在于其动态性、融合性和协同性。未来研究与实践需在以下方向持续深化：人工智能治理：生成式AI在政务场景的应用需建立严格的训练数据安全规范，防止模型泄露敏感信息，并建立算法偏见与决策可解释性的审计机制。跨境数据流动：探索建立区域性数据安全合作框架，推动数据跨境流动的互认与安全标准对接，平衡数据开放与国家安全。弹性防护体系：发展基于大数据分析与AI的攻击画像技术，构建具备预测、预警、自动响应与自愈能力的主动防御体系，全面提升政务系统的整体韧性。唯有通过技术、制度、生态的协同创新，方能实现数据要素价值与安全屏障的动态平衡，为数字中国建设筑牢坚实根基。参考文献[1] 邓文宏. 大数据时代信息安全与隐私保护研究[J]. 中国新通信, 2017, 19(3): 56-58.[2] 拖洪华. 大数据时代安全隐私保护技术探究[J]. 网络安全技术与应用, 2016,11(5): 88-89.[3] 林璟锵, 任奎, 郑昉昱. 数字社会中的隐私计算技术进展[J]. 信息安全研究, 2025, 11(2): 112-120.[4] 朱辉, 王伟. 政务数据共享中的隐私保护框架设计[J]. 计算机研究与发展, 2024, 61(4): 887-898.
版权所有（c）2025 太文 萧 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
多模态融合的智能防御系统设计及对抗性攻击防御效果分析
本文以多模态融合的智能防御系统为研究焦点，首先构建由感知层、融合层、决策层及反馈层组成的系统设计框架，确认数据层、特征层、决策层三类融合策略及深度学习、鲁棒特征提取等关键支撑技术；其次审视模态内、跨模态、混合模态三种典型对抗攻击特征，设计对抗训练、模态一致性校验之类的防御手段；进而依靠准确率、鲁棒性等相关指标，依托多模态对抗数据集完成防御效果的测评；最后指明模态异构、自适应攻击防御等面临的挑战，并展望技术发展方向。
版权所有（c）2025 欣菲 董 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
人工智能在食品安全检测中的应用—图像识别与成分分析
人工智能（AI）与大数据技术的深度融合，为食品安全检测提供了高效解决方案，其中图像识别与成分分析是核心应用方向。本文系统梳理了人工智能在食品安全检测中图像识别与成分分析的技术框架，综述其在食品缺陷检测、掺假识别、品质分级等场景的应用进展，针对当前数据标准化缺失、模型泛化能力、边缘计算适配性差等挑战的问题，结合大数据技术展望“AI+物联网+区块链”一体化监管、轻量化模型部署、联邦学习隐私保护等发展趋势，为人工智能与大数据在食品安全检测领域的融合应用及学术研究提供一定的参考。
版权所有（c）2025 睿琦 王, 海武 郑, 继军 李, 亮 程 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
基于多模态数据的旅游目的地推荐算法及其应用
随着在线旅游平台用户规模的扩大，如何精准挖掘用户偏好、提升个性化推荐效果成为重要课题。本文针对旅游推荐中的冷启动与特征利用不足问题，提出一种基于语义检索与跨模态门控融合（MAG）的推荐方法。通过采集并预处理评论文本与配图，利用MiniLM与OpenCLIP提取多模态特征，经两层MLP对齐并以门控权重自适应融合，构建统一语义空间实现用户—景点匹配。实验结果表明，该方法在跨模态检索中显著优于固定融合基线，具备更高的推荐精度与可解释性。
版权所有（c）2025 雨青 郝 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
基于计算机视觉与自然语言处理的涉烟视频智能识别技术研究
在人工智能技术快速发展的背景下，计算机视觉技术和自然语言处理技术已经呈现出广阔的应用前景，本研究重点关注烟草专卖监管里的涉烟视频智能识别这一问题，给出了一种融合多模态技术的创新性解决办法，即依靠创建专业化的涉烟视频数据集，并且整合视频内容分析、目标检测、字幕识别以及语义理解等关键技术，形成完整的涉烟违法行为自动识别系统，目的是为烟草专卖监管部门提供依据先进人工智能技术的智能监管系统建议，期望能提升监管效能，还可以为打击涉烟违法行为提供有力的支持。
版权所有（c）2025 可睿 武, 潇 周, 龙龙 杨, 昕 孙, 海燕 唐 http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0