基于混合智能算法模型的无功优化的应用

电力系统无功优化是保证电网安全可靠运行的重要指标之一。从经济效益和运行约束条件出发,建立了符合实际数学模型。考虑到遗传算法的早熟收敛及蚁群算法需要较长的搜索时间,采用混合算法对IEEE-14进行仿真,结果和常规的算法作比较,结果证明时间效率和求解效率都优于传统的算法。     

基于重叠社区划分的大群体共识决策方法

基于社会网络的群体决策方法能够利用成员之间的社会关系促进群体共识达成。本文以群体成员之间的社交关系网络为切入点,提出一种基于重叠社区划分的大群体共识决策方法。首先,采用基于标签传播的重叠社区发现算法将大群体划分为若干重叠的子群,其次,采用综合考虑社会网络分析和成员偏好的权重确定方法分别计算个体与子群的权重值。然后,设计面向不同共识水平的偏好调整策略,构建基于Uninorm聚合算子的行为管理方法处理非合作行为,并设计意见替代策略处理未修改偏好的个体成员意见。该大群体共识达成方法借助社会网络分析方法,进一步探究了重叠社区环境下的个体权重分配问题和多种行为管理方法,所提方法的有效性通过算例和仿真实验得到验证。     

平台控制下数字劳工算法抵抗的生成逻辑与本质

平台经济时代,算法及其资本主义应用在滋生算法霸权的同时不断加剧劳资利益失衡,催生了数字劳工的“算法抵抗”,即在自主意识觉醒后发挥“主观能动性”,通过利用技术漏洞、规则漏洞,尝试挣脱系统围困而实现底层突围。与传统的劳动抗争相比,数字劳工算法抵抗呈现出规模上的分散化、形式上的温和性以及发展态势上的缠斗性。究其根源,算法抵抗中“人机交锋”的表象背后是劳资双方在劳动控制权上的激烈博弈。在权力失衡的平台劳资格局中,数字劳工的抵抗虽能部分地摆脱算法控制、修复受损利益,但无法从根本上扭转自身的弱势地位。因此,亟须打造政府主导、劳资参与、集体协商的平台用工新格局,加快构建具有中国特色的和谐劳资关系,助力平台经济健康发展。     

人工智能算法司法应用的发展隐忧及完善路径

当下,人工智能算法已经广泛应用于司法裁判、司法推理以及司法量刑等领域。其在进行裁判、推理及量刑的过程中也引发了诸多发展隐忧。如算法裁判易威胁司法自主、算法推理易影响实质正义、算法量刑易冲击审判中心主义等。为了排解上述隐忧,需要明确算法裁判的辅助性地位,确定算法裁判的应用范围以及责任归属,建立算法推理的可修正技术正当程序,不断完善人机协同的算法量刑新模式,从整体上提升人工智能算法司法应用的实效。     

算法赋能社会治理的负外部性及其应对

算法在社会领域不断地催生应用场景革新、推动生产生活变革,建构和映射着社会存在。但是,在算法赋能社会治理的背后,算法陷阱、算法黑箱、算法权力等问题暴露出算法的不确定、伪中立和价值缺位,算法赋能的负外部性不容忽视。对算法赋能社会治理的负外部性的纾解是一个系统性的治理过程,需要我们主动适应算法环境的复杂性,重视以人为本的核心理念,整合多元主体,合力规制算法向善,采取有包容、可持续、有温度的智慧性治理,以真正实现算法社会的共建共治共享,丰富数字化新场景,不断满足人民美好生活需要。     

人工智能时代高校思政课的“变”与“不变”

在人工智能时代,高校思政课经历了深刻的变革,这推动了教学理念、教学方法以及教学反馈的不断创新,以适应时代发展的需求。在追求变革的过程中,我们必须确保不偏离原有的方向。我们深刻理解人工智能时代思政课“变”与“不变”的关系,对提升思政课的实效性具有深远的意义。     

赛博人具身游戏成瘾机制的法律治理

从游戏对生存、娱乐与资本的发展影响来看,赛博人及其赛博行为已完全数据化,赛博人的身心在数字游戏中完全离场,仅成为资本增值的符号。尽管《互联网信息服务算法推荐管理规定》在一定程度上定义了“诱导用户沉迷、过度消费”,但仅靠现有规制措施难以取得实效。相关治理还面临着赛博人选择沉迷的自由意志争论,存在着网络游戏巨大的社会价值与个人价值的平衡难题。在整体规制已成趋势的肯认下,宜依法稳妥有序推进网瘾障碍相关标准的建立,为网瘾侵权损害责任的伸张奠定基础,同时积极完善相关公益诉讼体制机制,提升算法行政能力并细化算法监管模型。     

基于DBSCAN的南京商业空间聚类研究

以南京市餐饮和购物为例,采用DBSCAN算法探究南京商业空间聚类特征,再采用空间形态指标定量分析餐饮集群与购物集群的形态特征。研究发现：南京商业空间集聚特征显著,呈圈层式空间结构和“一主多中心”等级体系,空间分布仍遵循中心地理论;餐饮集群、购物集群的识别精细反映了商业中心之间的功能、等级、规模、形态差异;高等级集群以高集中度、高密度、高紧凑率、低延伸度的团块状空间形态为主,低等级集群以低集中度、低密度、低紧凑率、高延伸度的线状、点状空间形态为主。研究有助于城市商业网点的合理规划与布局,为城市管理者制定商业发展政策提供科学依据。     

基于多源数据的南京主城区商业空间格局研究

网络数据的广泛应用为城市商业空间研究提供了新方法和新手段。研究采集分行业商业POI数据、腾讯宜出行数据和商业用地数据,采用DBSCAN算法和核密度估计法,分析南京主城区的总体商业空间格局及分行业商业空间布局的特征。研究发现,南京主城区的总体商业空间呈单核集中块状结构,以新街口为中心随距离呈圈层式递减分布,分行业中仅商务和金融空间显现出多中心结构的发展趋势;南京主城区商业空间格局受到经济、政治、市场、规划、交通、企业等因素的共同作用和影响。建议各商业中心实现片区差异化、层次化、特色化发展,完善商业中心等级体系。     

隐私保护关联规则在可疑金融交易识别中的应用

有效利用多方数据进行分析,将隐私保护关联规则应用于可疑金融交易识别中,提出了一种新的算法来满足目前用于异构的分布式数据库的隐私保护.该算法能提高反洗钱工作效率,为金融机构反洗钱工作提供一种行之有效的方法.