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1.
吕慧娜 《大连海事大学学报(社会科学版)》2021,20(3):55-61
国家区域援助对象识别事关国家区域援助的成效,对于缩小区域差距、实现区域协调发展具有重大意义.然而实践中,国家区域援助对象识别面临标准模糊混乱、分类重叠交错等问题,一定程度上产生了新的区域矛盾和社会问题,急需科学的方法进行精准识别.随着自然语言处理技术的提升以及智网工程的全面建构,大数据在"充分数据"和算法逻辑上的优势,将大数据在区域领域的应用推向了新的高度.但是,公共政策形成与个人隐私权保护之间的价值冲突、数据抽取不公正产生的数据歧视和算法人为设定带入的"价值他设"问题都对运用大数据进行国家区域援助对象识别提出新的挑战.为此,从伦理路径和实践路径加强大数据区域应用的指引和规范,可以有效保障国家干预区域市场的正义性和合目的性,有助于国家区域援助突破发展桎梏,重塑制度价值. 相似文献
2.
江荻 《暨南学报(哲学社会科学版)》2022,44(3):10-23
本文回顾了学界对汉语方言之间相互关系的三种计量方法:特征统计、词源统计和词汇相似度计量,指出这三种计量方法采用的是非整体的、语音和词汇上受限的考察方法。文章阐述了一种更适用的计算模型,即Levenshtein Distance算法(莱文斯坦距离,或称编辑距离),该方法对语言或方言之间线性字符串的语音相似性和词汇对应性具有协调功能,并蕴含特征比对和词源概率效用。本文自动分区实验汇集了南方吴、闽、粤、湘、客、赣、徽、淮8个分区的78个方言,官话方言有东北、北京、冀鲁、胶辽、中原、兰银、西南108个方言,共计186个汉语方言点。每个方言收集了斯瓦迪士100个基本词,并对方言之间展开相似性计算。计算结果与传统分区基本一致,但更为精准。 相似文献
3.
梁振文 《吉首大学学报(社会科学版)》2021,42(1):151-160
算法决策在社会信用体系建设场景中的应用日益广泛,信用信息客观公正性与信用主体权益面临更大挑战。作为一种新型权利,算法解释权能满足规制算法决策、保障信用主体权益的双重需求。然而,适用标准不明确、阶段与界限模糊成为阻碍算法解释权行使的主要因素。因此,应为算法解释权提供法治保障,明确其法律定位及适用标准,完善算法决策事前与事后解释的具体设计,同时建立对算法解释权主体的监督机制。 相似文献
4.
5.
6.
算法新闻重构了新的新闻传播生态,但也暴露出一些伦理问题,最核心的是算法黑箱与新闻透明原则的矛盾、算法霸权与媒介公正的对立和算法操纵与委托信任的冲突.解决算法新闻产生的伦理问题,必须明确算法是非人类的"网络行动者",但并不是独立的伦理行动者,"人"才是算法新闻的责任主体.算法新闻治理的逻辑起点应回到技术、人与社会的良性互动关系.算法新闻治理应将不作恶、不滥用的"向善"作为底线伦理,将对人的自由全面发展负责和对社会健康有序运行负责的"向上"作为责任担当.算法新闻治理需要建立多主体协同共进的治理体系:政府要充当好规则制定者、过程把控者和底线管控者的角色;平台机构要承担算法新闻治理的主体责任;公众应自觉避免新闻消费中的盲从或被动现象,传统媒体应严格职业把关和审核机制,拒绝迎合人性弱点及惰性的新闻生产.公众与传统媒体的共同责任在于实现对算法新闻的纠偏、改进与监督. 相似文献
7.
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
8.
我国认罪认罚从宽制度设计具有明显的公正优先价值导向。通过构建非线性量刑模型分析177161份故意伤害罪致人轻伤的初审判决书发现,司法实践中表现出明显的“从宽”克制倾向:认罪认罚对轻罪量刑的作用倾向于在“底线”游走,接近量刑情节“坦白”;传统量刑情节仍在习惯性适用,认罪认罚发挥实效的空间不足。在法定主义背景下推动更高层次上公正与效率的统一,可以考虑,一方面建立认罪认罚分级分类制度,适当加大对轻罪的从宽幅度;另一方面扩大认罪认罚从宽幅度的法定空间,在立法上赋予认罪认罚“减轻”情节地位,破解量刑折扣零和博弈的困局。 相似文献
9.
吉首大学历史与文化学院 《民族学刊》2018,9(6):72-79, 121-122
随着万物互联时代的来临,人类资源配置将被各种人工智能“算法”①所取代。万物互联产生的数据将成为社会资源的重要形态,也是支撑人工智能“算法”的重要基础。数据资源的安全、所有权归属、开发利用效率以及保密等重要议题,将成为民族学、经济学、社会学和心理学等相关学科关注和研究的新热点。我国是一个统一的多民族国家,如何将丰富的民族多样化资源转化为支持万物互联资源网络协同优化配置人工智能“算法”的数据,需要从民族历史、文化、生物、信息处理技术等相关学科做深入的理论和实证研究。在万物互联时代,因资源配置方式与配置机制发生变革,经济学一般不再直接求解资源最优配置的策略集,更多是从理论和实证方面研究资源配置中人工智能“算法”的构造原理、构造条件与影响因素。万物互联时代,社会和谐秩序的构建,需要政府建立和维护万物互联网络的安全防护体系,并对资源配置中人工智能技术演变路径作规范和指引。 相似文献
10.
文章以汇改以来的日收益率数据为样本资料,提出混合高斯分布为其分布类型假设,并采用EM迭代算法对其参数进行估计。结果显示,相比于单一概率分布模型,采用3个高斯分布的混合模型几乎能准确拟合汇率收益率的分布规律,同时能通过EM算法求解该混合分布的参数估计。 相似文献