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1.
2.
政府数据安全是事关国家安全和经济发展的重大问题,随着人工智能的迅速发展,运用人工智能加强政府数据安全治理是当前备受学术界关注的一项重要课题,有利于落实国家总体安全观、保障政府数据安全、推动政府治理创新以及促进国家安全体系现代化建设。人工智能作为一项引领未来的战略技术,在给政府数据安全治理带来新机遇的同时,也给政府数据安全保障、数据安全风险防范、个人隐私数据防护等方面提出新挑战。现阶段,人工智能背景下的政府数据安全治理面临权责关系不明、标准规范缺位、安全审查不当、智能监控不足、技术应用不力等方面的现实困境。为了解决这些困境,须重点从深化数据安全顶层设计、共筑数据安全标准规范、完善数据管理保障机制、搭建数据综合治理平台、强化核心技术自主创新等方面进行治理。 相似文献
3.
戴益斌 《湖北大学学报(哲学社会科学版)》2022,49(1):154-161
能力之知与命题性知识之间的关系问题是知识论的一个重要议题。理智主义者认为,能力之知可以被还原为命题性知识;反理智主义者则认为,能力之知无法被还原为命题性知识。然而,反理智主义者的核心论证即无穷倒退论证并不能有效地反驳理智主义。而且,人工智能的发展成果表明,理智主义的观点在事实层面上得到了更好的辩护,能力之知与命题性知识之间并没有种类上的区分。从整体论的视角来看,能力之知最终能够被还原成一系列命题性知识的组合,这一观点也为能力之知的积累提供了保障。不过,将能力之知还原为命题性知识并不是一个容易的过程,为了使用方便,保留"能力之知"这一名称是可以接受的。 相似文献
4.
李润生 《东南大学学报(哲学社会科学版)》2021,23(6):83-92
人工智能(AI)在医疗领域具有重大应用价值,不过,"黑箱"属性是其走向广泛应用的最大阻碍.通过法律制度的合理设计可以有效应对医疗AI的"黑箱"难题.转变规制思路,重点运用临床试验、真实世界研究等其他方法管控医疗AI之风险.从对算法解释的规制转向对算法透明和可追溯的规制,从对算法本身的规制转向对算法之外的其他环节和要素的规制,并契合医疗AI"非锁定"之特性,可建立全生命周期的规制体系.同时,平衡好监管安全和技术创新之关系,防止规制过度,应适度"温和"上市前的监管措施,在特定情形下豁免审批或加速审批,将监管重心适当后移,为医疗AI之发展创造合理空间. 相似文献
5.
6.
康兰平 《大连理工大学学报(社会科学版)》2021,42(1):98-106
近年来伴随着人工智能产业的蓬勃发展,其应用和推广引发了一系列的法律风险和挑战.在讨论人工智能对既有法律制度的挑战时,亟待厘清的重点体现在权利主体的责任承担、算法解释的权利内涵、政府监管模式的权利限度等方面.人工智能法律研究遭遇到新兴权利扩张性与法治守成性之间的龃龉,由此而引发的权利泛化困惑与挑战使其面临着修辞与实践的两难诘问,亟需澄明其中的冗余要素、核心范畴和权利向度.借助CiteSpace和VOSviewer两种软件综合分析Web of Science数据库和CNKI数据库中以人工智能法律研究为主题的中英文献并绘制科学知识图谱,旨在揭示人工智能法律研究领域的权利主体证成、权利表达逻辑、权利实现向度的分歧而引发的规制效能低下风险和权利泛化迷思.在此基础上,有必要进一步探究人工智能法律规制领域中权利向度的标准化、类型化、精细化和场景化. 相似文献
7.
人工智能可能给社会带来法律所不能允许的危害风险.理性地审视人工智能带来的风险,从利益驱动到技术发展是一个在场域与频度逐步减少的风险.经过技术的检验和实验室的过滤,人工智能的危害风险并非不可控制.人工智能的危害风险可以体系化地应对,不会形成风险处置,不能导致风险无限扩张.从技术治理、道德约束、强制登记与保险制度以及立法监管等可以系统地化解和有效地处置人工智能的危害风险. 相似文献
8.
企业运用大数据和人工智能技术所导致的生产经营的数字化转型,有着极其丰富的有待于深入研究的内容,这些内容既包括提高边际生产率的具体操作过程及其对应的技术设施和场景,也包括产量和价格确定、竞争手段选择、产业组织重塑等微观经济问题。前一内容可看成是生产率经济学、技术经济学、投入产出经济学等的研究重点,后一内容则可理解为微观经济学基础理论的关注对象。从经济学分析视角看问题,首先要说明什么是数字经济,以此作为企业数字化转型的分析背景;其次,要分析影响企业决策的大数据构成,解说企业运用大数据和人工智能技术进行的投资经营,重点研究企业数字化转型的阶段性;再次,要分析数字化转型的不同阶段以及与此相联系的技术条件配置,并结合大数据构成,分析技术条件配置与企业数字化转型阶段性的关联。通过对以上问题展开分析性讨论,可以对企业数字化转型的阶段性及技术条件配置给出经济学解释。 相似文献
9.
高波 《暨南学报(哲学社会科学版)》2022,(2):73-82
由于人类在认识过程中表现出的智能和认知不可避免地伴随着不确定性,不确定性人工智能电子数据的可信性和证据分析的科学性问题也成为人们关注的重点。在司法实践中,需要通过区分基于有形物和基于语言(包括自然语言与人工语言)的证据属性来审查不确定性人工智能电子数据的可信性。同时,基于贝叶斯网络,实践中还需要在不确定性人工智能的信息点挖掘、模式识别以及证据表达方式三方面充分利用规则表示概念之间的关系,建立不确定性人工智能分析电子数据的认知模型,并用拓扑势形式化地表示电子数据信息中的规律性,这样才能确保不确定性人工智能电子数据证据分析过程的科学性。 相似文献
10.