精准还要更丰富：探索对外传播算法驱动的对内价值

以算法促推精准传播、提升战略传播能力是我国增强国际传播实力的技术路径之一。要实现算法驱动的精准传播,前提条件是要形成“丰富社交”,即被大规模使用的社交网络、高度活跃的用户群体以及规模化的数据增长。算法驱动的对外传播同时还具有对内价值,即用户的算法推荐反馈可以作为对象社会的感知器,算法数据触发可以优化社会动力学模型,以及主动用户的技术养成可以避免被算法反向异化。     

数字时代算法对国际传播的格局重构

随着大数据与算法等信息技术发展,全球网络传播出现用户、数据、算法要素突出的新趋势,带来重构国际传播格局的机遇。算法是平台发挥数据力量的基本规则,是重塑关系的中介,也是塑造话语权力的政治博弈点,改变了国际传播的渠道、主体、内容和效果等要素。因此,在数字时代全球传播环境中,要积极拓展对外传播的平台建设并借助算法等技术力量发展,以突破西方中心的世界传播秩序,重构平等、多元的对外传播格局。     

从接触到使用：算法视阈下的农村新数字难民

数字难民问题是人类社会新技术革命发展的必然,其形成与迅速发展的数字化进程有关,而新数字难民的出现却和算法传播应用密切相关。该问题的解决不能仅靠社会发展的自我消解,亦不能只从受众本身施策。作为传者的数字媒体平台是基于算法传播的内容策划者,也是目标受众的服务者。因此,新数字难民问题的解决需要媒体平台的积极介入,运用算法为农村居民精准画像,导入主流价值观和建设性内容,实现农村新数字难民从服务边缘向中心受益的迁移。     

制约还是驯化：算法想象、可见性管理策略与制度再生产

当算法作为数字平台调节、生产、管理的社会规则展开实践,已然成为人们日常生活的重要组成部分。已有研究相对忽视人类能动属性,鲜有关注用户在技术使用中对算法实践的建构过程以及对平台组织的影响。本文在对用户与某信息分发平台的互动过程进行分析后认为,平台组织的算法实践并未对用户形成制约性影响,用户与平台组织是双向循环调试的过程：用户对算法这一技术黑箱产生差异化的认知与情感体验,形成丰富的算法想象引导其对信息可见性展开管理策略与战术,算法实践如何处理用户与平台组织的利益冲突,又迫使其开展了进一步技术调试,并在不断调试的过程中逐渐实现平台组织制度的重塑与再生产。     

自动化行政对行政程序的挑战及其制度因应

在自动化行政中广泛使用的自动化决策系统主要包括基于规则的专家系统和基于机器学习的算法系统,上述两类系统目前已经应用于交警非现场执法、自动化公共信用评价、自动化行政审批等场景中。由于受到数据来源、算法及系统因素的影响,自动化决策系统在公共行政中的使用可能会对告知、陈述意见、信息公开、说明理由等程序保障造成破坏。对此,理论与实践提出了两种解决路径：一种是数据权利的程序化,另一种是行政程序的数字化。不过,上述两种解决方案主要是从普遍适用性的角度出发,未考虑实际执行中的不确定性因素。基于此,应当以现有方法为基础,对自动化行政进行分级,根据程度不同的自动化来匹配相应的行政程序要素,既回应行政程序的现实困境,也发挥自动化决策系统的优势,不断推进数字法治政府建设。     

基于滑动离散傅里叶变换的中性点不接地直流配电首次故障检测

直流配电具有供电量更大、易并网、抗干扰、可抑制环流等优点。核心系统选择中性点不接地系统,此方式可以解决电网首次故障。本文提出了一个中性点不接地系统首次故障检测精确实施程序,采用交流分量注入和滑动离散傅里叶变换(SDFT)相结合的方法来估计故障阻抗,同时采用双查找表和Goertzel算法减少了SDFT的计算步骤,仿真和实验验证了此方法的正确性和有效性。     

数字化背景下新《反垄断法》对网络营销平台的影响研究

随着数字经济的发展,我国网络销售平台在市场经济中扮演着越来越重要的角色。采用文献研究法,通过研究与新修改的《中华人民共和国反垄断法》相关的文献、书籍、报刊以及论文数据库中的相关资料,结合案件进行分析,提出了网络营销平台要遵守市场经济的公平竞争原则、数字经济下的市场竞争不能滥用大数据和算法等观点,期望促进在数字化背景下新《反垄断法》对网络营销平台产生更良好积极的深远影响。     

基于爬山算法的集装箱堆场场桥调度

为提高集装箱码头的运作效率,采用1种基于整数规划模型和启发式算法(爬山算法)的场桥调度混合策略,将场桥调度和堆存空间分配作为整体构建场桥动态调度模型.以上海某集装箱码头堆场为例通过仿真验证该系统,结果表明该模型和算法的有效性和实用性.     

递归式多目标遗传算法

介绍递归式多目标遗传算法(Recursive Multiple Objective Genetic Algorithms,RMOGA).整个进化过程分为与目标数量相等的几个递归阶段,每个阶段多增入一个目标.每个阶段先用一个独立的群体进化新增的目标;该群体中性能较好的个体与上一阶段多目标进化的群体联合形成已增目标集的初始群体.实验结果表明,在绝大多数问题中,RMOGA的性能优于NSGA-Ⅱ,SPEA及PAES等3个典型的多目标遗传算法.     

免疫优化算法在农村5G基站选址中的应用

针对我国农村地区地形较复杂,山地、丘陵较多,基站选址存在难度大、成本高的问题,提出了一种基于免疫优化算法的基站选址模型。在该模型中,把待求解的选址问题当作抗原,经过免疫优化算法迭代计算,找出亲和度最高的个体,得到问题的解。通过与遗传算法下的的基站选址模型比较,结果表明：基于免疫优化算法的基站选址模型具有一定的实用性和可靠性,能够以较小的成本获得最佳的基站建设位置,拥有较强的全局寻优能力。