万物互联时代的“算法”崇拜与资源配置变革

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。     

Sherman-Morrison算法在隐式差分格式求解中的应用

在微分方程数值解法中,出于稳定性的考虑隐式差分格式运用的比较多.但隐式差分格式在计算过程中要解一些大型的线性或非线性的方程组,计算较复杂.本文对对流方程的初边值问题的隐式有限差分格式,利用sherman-Morrison算法对差分格式进行了求解,这样可以将一类方程的求解问题转化为三对角方程,用经典的追赶法求解.     

应用同伦正则化算法反演二维溶质运移模型中的弥散系数

利用同伦正则化算法探讨了二维对流弥散方程的依赖空间变量的弥散系数反演问题.讨论了初始迭代值、数值微分步长、以及收敛精度对算法实现的影响.数值模拟表明,同伦正则化算法对于此类参数反演问题是一种有效的方法.     

基于改进蜂群算法的神经网络及其应用

本文提出一种具有极强全局优化能力的改进蜂群算法,该算法对人工蜂群算法的更新公式进行改进,并对整个搜索策略进行简化.算法对多个高维多极值基准函数进行全局最优化测试,结果表明,改进的蜂群算法收敛精度大大提高;其次,将改进的蜂群算法应用于神经网络的权值训练;最后,作者将这种基于蜂群算法训练的神经网络应用于降水预报,其试验结果显示了这种训练方法的可行性.     

大数据背景下“算法杀熟”的法律规制

“算法杀熟”以平台用户为侵害对象,以通过数据画像进行歧视性定价为典型行为方式,具有比传统价格歧视更大的危害范围和侵害程度。较之传统的价格歧视,“算法杀熟”的专业技术性、隐蔽性更强,更难规制。遏制“算法杀熟”,需要构建政府监管机制,实现消费者福利与生产者福利的平衡;构建算法解释机制,实现保护消费者知情权与平台创新动力的平衡;构建侵权救济机制,实现消费者平等交易与平台自主定价的平衡。     

盲助:破解中国高校贫困生资助范式的路径选择

长期以来,以“三公开”为基准,以“三公示”为要旨,秉承“公平公正”之原则,形成了中国高校贫困生资助的范式.本文用理性视角审视中国高校资助范式在“可视性”公平资助下隐匿的贫困生心理伤痛的纠结,揭示缺乏人文关怀“强权资助”的危害,提出了盲助的新观点.盲助,是以隐匿性为主要特色资助方式,寓“人文关怀”于资助理念,融“全面育人”入资助目的,通过科学的信息筛选、规范的信用支撑、动态的过程管理,弱化功利取向,彰显育人功能,从而达到资助的最佳效果.     

移动互联网·大数据·智能化:人工智能时代权力的规训路径

人工智能时代,移动互联网、大数据和智能技术的突破性发展塑造了新的权力结构,也改变着权力的具体形态。首先,无处不在的移动互联网催生了一种全新的网络权力。在形式上,网络权力是一种人人自由驰骋网络的自主权利;但实质上,网络权力却是一种无孔不入的强制力,一种人们沉迷其中无法自拔的内在影响力。其次,无所不包的大数据催生了一种全新的数据权力,这种数据权力通过追踪、监控个体在社会生活中的轨迹,进而在注意力规训和思维方式规训中实现对整个社会的规制和重塑。此外,无所不能的智能技术催生了一种全新的算法权力,这种算法权力既可能使我们面临知识精英与资本寡头共谋所带来的新的人类专制,也预示着未来机器奴役人的潜在风险。很显然,人工智能时代的权力结构与权力形式都发生了根本的改变,网络权力、数据权力、算法权力,正是人工智能时代权力规训的三种新路径。而这必然会反映在社会治理、国家治理的实践和理论当中,进而对以权力研究为中心的传统政治学带来颠覆性的影响。     

脑-机接口中新的脑电数据分类方法

根据自发脑电的特点,将HMM-AR模型算法运用到脑电状态的分类中,证明它是一种非常有用的分析脑-机接口方法。将Laplacian filter、ICA和HMM-AR方法相结合,用想象左右手运动的BCI数据进行识别,得到了很好的分类结果,有效地区分脑电中运动与非运动两种状态。该算法能够在运动开始后1 s内检验到脑电信号的变化,从而证明了该算法在BCI的实用性,达到了良好的识别效果。     

图像接受的差异性与国际性

文字具有民族性而图像具有世界性的说法,容易引起误导。读图与读文一样,都需要学习。不学文,即为文盲,不学图,即为图盲。在观看中国画时,中国人与欧洲人的差异,可以从对书法的接受和仿作的例子中凸显出来。书法的笔墨方向、顺序以及其中显示的人的气韵和动作,在绘画中同样存在。当然,文化间的差异,不是天生的,而是教育和文化积淀的结果,由此决定了艺术评价标准的形成和变迁都受文化状况的影响;同时,文化间的差异也并不是不可沟通的。关键还是在于,需要通过学习才能读懂图。借助对艺术的跨文化评价而形成的对艺术的种种解读,不可避免地包含着种种误读。