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关键词： 管理工作效率   大数据背景下   积极性和主动性   高职学生   激励原理   提高学生的学习积极性   激励因素   创造力  

摘要： 激励理论的应用对调动人的工作积极性具有十分重要的作用，将其应用于高职学生创新人才管理中，可以充分提高学生的学习积极性，提高管理工作效率。在高职学生创新人才管理中，工作效率和管理质量与学生的态度、观念具有密切的联系，而学生的态度、观念又和需求满足程度以及激励因素具有一定的关系。在大数据背景下，高职学生创新人才管理应当关注学生的实际需求状况，提升学生的积极性和主动性，在满足学生各方面需求的过程中，使学生在其中发挥应有的创造力，使高职学生创新人才管理工作效率得到进一步提升。

关键词： 大数据   高校学生教育管理   应对策略  

摘要： 在新一轮信息化浪潮的冲击下,各行各业都进行了管理的升级与优化,传统的大学生教育管理模式已经难以为继,高校学生教育管理工作的创新已经迫在眉睫.大数据时代具有信息碎片化、传播迅速化、影响广泛化等特点,这些新的特点给高校学生教育管理工作带来极大外部挑战.同时也给高校学生教育管理工作实现突破性发展创造了有利机遇,是推动原有教学管理模式变革发展、有效满足当前高校学生教育管理需要的关键所在.鉴于此,针对当前高校数据化管理过程中遇到的挑战与应对策略进行了研究,以便为高校学生教育管理更适应大数据发展时代及后续发展完善的有效实现探究一条新路.

关键词： 大数据   畜禽生产   疾病监测   诊断  

摘要： 随着农业和畜牧业的现代化进程加速,大数据技术在畜禽养殖领域的应用日益成为研究热点。本文深入分析了大数据技术在畜禽生产中的应用现状,尤其在精准畜牧管理和遗传资源优化中的作用,探讨了大数据技术在畜禽养殖中关于疾病防范和疾病诊疗中的实际应用,展望了大数据在动物生产领域的未来发展趋势以及面临的挑战。本文为大数据技术在畜禽养殖疾病诊断领域中的应用和未来发展方向提供了一个新的视角,旨在促进该领域的科学研究和实际应用。

关键词： 大数据   智能算法   智能算法安全   人工智能伦理与安全   TRC范式  

摘要： 智能算法是指实现智能的计算过程所体现的方法，大多具备数据驱动、不确定性计算、模型推断难解释等特性，而这些特性同时也给智能算法应用带来了潜在的安全风险。文章首先探讨智能算法安全的内涵。具体地，智能算法安全的内涵依据人机融合的程度，由算法自身的一元内生性安全，延伸到算法服务于人时的人机二元应用性安全，最终拓展为人机共生的复杂社会系统中多元系统性安全，故据此提出智能算法安全层级范式（以下简称“TRC范式”），分别涵盖内生决策可信（trustworthiness）的一元安全目标、应用服务可管（regulatability）的二元安全目标和系统风险可控（controllability）的多元安全目标。进一步，基于当前实现TRC范式中的技术难点与智能算法可信、可管、可控的目标，文章提出实现智能算法安全需要重点突破的不确定性算法的可信域判定、黑箱模型的透明化监测与人机共生智能系统的风险临界点感知3个重大科学问题。最后，围绕TRC范式的“度量—评估—增强”技术体系，提出7项研究方向建议与4方面智能算法安全相关的发展建议，并展望其助力实现人机共治的未来愿景。

关键词： 孟德尔随机化   椎间盘退变   肠道菌群   全基因组关联分析   单核苷酸多态性   逆方差加权法   水平多效性   敏感性分析  

摘要： 背景：有研究表明，调节肠道菌群可能会影响椎间盘退变的进程。然而，肠道菌群与椎间盘退变的因果关系尚不清楚。目的：采用孟德尔随机化方法来评估肠道菌群与椎间盘退变之间的潜在因果关系。方法：应用公开发表最新的473种肠道菌群的全基因组关联分析汇总统计数据和芬兰数据库R11中的椎间盘退变的全基因组关联分析汇总数据(椎间盘退变病例46 205例和对照组322 314例)。采用逆方差加权法、MR-Egger回归法、加权中位数法、加权模型法和简单模型法来研究肠道菌群与椎间盘退变之间的因果关系。敏感性分析用于检验孟德尔随机化分析结果是否可靠。反向孟德尔随机化以全部肠道菌群作为结局进行效应分析和敏感性分析。结果与结论：(1)正向孟德尔随机化的逆方差加权法结果显示，毛螺菌目，UBA-6960科、嗜热厌氧杆菌科、盐单胞菌科、丛毛单菌属、戈登氏菌属和欧陆森氏菌属与椎间盘退变呈现正相关。短螺旋体目、假单胞菌目、短螺旋菌科、CAG-776属、螺杆菌属、CAG-448种sp003150135、CAG-776种sp000438195、布劳特氏菌种-A sp000285855和汉逊布劳氏菌种与椎间盘退变呈现负相关。(2)反向孟德尔随机化结果显示，椎间盘退变与玫瑰巴氏菌属、地电细菌属C、弗氏埃希菌种、弗氏丙酸杆菌种、UBA-1777种sp900319835、铜绿假单胞菌种和韦氏芽孢杆菌种呈正相关，与明串珠菌属、普雷沃氏菌种sp000434975、布劳特氏菌种-A sp000285855、CAG-194种sp002441865和CAG-590种sp000431135呈负相关。(3)双向敏感性分析均未发现存在异质性或水平多效性。(4)上述结果说明，基于芬兰数据库探究肠道菌群与椎间盘退变的因果关系，为临床上椎间盘退变的早期预测及治疗探索了新的生物标志物。另外，对于中国生物医学研究，可以借鉴建立大型数据库，整合多中心的医疗数据，为肠道菌群与椎间盘退变关系的研究提供坚实基础，与其他国家的科研团队加强交流与合作，共同推动肠道菌群与疾病关系的研究，为全球医学发展作出贡献。

关键词： 院前急救   5G   AI   大数据   信息化  

摘要： 以第五代通信、物联网、云计算及AI技术为支撑，建设大型城市院前急救信息体系的数据中台、业务中台、技术中台和运营中台。通过视频指挥系统、高精度定位系统、精准调度系统和智能辅助决策系统的建设与升级，构建一张覆盖大型城市全区域、安全性强、可靠性高的医疗急救信息化专网。通过建设大型及超大型城市院前急救平台的创新与实践，探索新一代技术在信息化建设中的应用，实现医疗服务质量与医疗资源利用率的有效提升，实现信息在医生、患者及医院之间的灵活交互，提升院前急救数据传输的稳定性和安全性。有效推动医疗信息资源的共享应用，提升大型城市院前急救与紧急医学救援的协同救助能力。

关键词： 医疗成像   大数据   数据管理   健康信息互操作性   隐私权   数据加密   政策制订  

摘要： 背景针对图像类医疗大数据隐私加密需求，构建一种创新的基于编码的隐私保护分割技术框架，并从技术与政策立法协同的角度探索促进该技术落地应用的实施路径具有重要意义。目的 构建适用于图像类医疗大数据的隐私保护技术框架，提出促进技术应用的政策立法协同策略，以期通过技术创新与政策支持共同推动健康信息化服务体系的完善。方法 通过文献综述、理论分析、技术框架构建、实验验证、政策分析等方法构建创新型图像类医疗大数据隐私保护分割技术框架，提出政策立法协同策略。结果 成功构建创新型图像类医疗大数据隐私保护分割技术框架并通过有效性验证；针对现行法律法规在云数据处理、责任归属、技术标准及特殊数据保护等方面的不足提出了政策立法建议。结论 基于编码的创新型图像类医疗大数据隐私保护分割技术框架能够在保障患者隐私的前提下实现图像类医疗数据的有效共享与利用，提高数据安全性和隐私保护水平；相应政策立法协同策略的提出为图像类医疗大数据的安全治理提供了新思路和新方法。

关键词： 居民满意度   医疗保健   人工智能   信息技术   移动互联   大数据   日常起居   安全保障  

摘要： 随着数智化时代的到来,大数据、移动互联、人工智能等新一代信息技术在养老服务中发挥着越来越重要的作用。基于老年人在安全保障、医疗保健、日常起居辅助等方面的基本需求,运用物联网、互联网、信息技术等现代信息技术手段,可以为老年人提供高效便捷、舒适安全的智慧养老服务。因此,应不断提升智慧养老服务质效,提高居民满意度。

关键词： 浮点运算   并行优化   区间采样   误差检测   申威异构架构  

摘要： 浮点数采用有限的位数来表示无限的实数进行计算，因此浮点数计算天然具有不准确性，这种不准确性可以用最大误差来度量。传统浮点数最大误差检测算法采用串行计算思维并结合经典搜索算法，当采样点数量较少时，容易将局部极大值作为全局最大值处理从而遗漏最大误差值。如果大规模提升采样点数量，检测程序用时大幅增加，检测性能降低。本文应用并行计算模式指数级增加采样点数量，同步结合局部性原理在误差热点附近采用浮点动态采样策略，大幅提高检测结果的准确性。这种方法可以最大限度发挥并行计算的算力，不仅可以提升浮点数最大误差的检测精度，同时还可以压缩检测程序的执行时间并提升性能，加速比可以达到1136.3，检测出的最大误差值优于当前主流检测工具，这为衡量浮点数计算指标提供了新的检测方法。

关键词： 地质调查工程   矿产勘查工程   数据质量控制   大数据思维   数字化转型   智能化转型   数智化技术  

摘要： 【研究目的】当前大数据热点几乎集中在如何发现或揭示大数据隐藏的价值或秘密，极度缺乏深入系统且具实战性的研究或方案，用以关注如何提升大数据建设质量。然而，大数据建设质量对成功发现或揭示大数据隐藏的价值或秘密以及开展或实施科学而精准的决策至关重要。【研究方法】首先，通过分析总结现有相关研究成果，包括全国矿产资源潜力评价大数据建设（2006-2013年）质量控制经验、矿集区找矿预测大数据实体数据模型和地球科学领域质量控制模型基础框架。然后，借助大数据思维和数智化技术，建立矿集区找矿预测及大数据实体建设全过程全要素质量检查与评价数智化体系。最后，提出一种全过程全要素质量控制新范式，并可扩展且支持地球科学及以外领域的大数据资产建设质量控制。【研究结果】提出了数据划分和数据粒级质量控制理论与方法，建立了矿集区找矿预测及大数据实体建设全过程全要素质量检查与评价数智化体系，开发了矿集区找矿预测质量控制软件，制定了矿集区找矿预测质量检查与评价技术系列规范，高效支持并完成了全国矿产资源潜力评价（2006年至2013年）、全国矿集区调查及深部找矿预测（2016年至2021年）大数据实体建设质量控制工作。【结论】建立的矿集区找矿预测及大数据实体建设全过程全要素质量控制数智化体系具有原创性、实战性、高效性和普适性，可直接扩展到并支持地球科学及以外领域大数据资产建设质量控制；提出的全过程全要素质量控制新范式具有科学性、有效性和普适性；提出的“数据模型定义符合信息本体约束”的概念具有普适性和实际意义，适用于二维或高维图件类数据实体和简单数据表或复杂数据库等表格类数据实体。