算法技术的新挑战与网络思想政治教育的新举措

随着算法技术的普遍化应用,网络思想政治教育环境发生变化,主要体现在教育理念、教育方式、教育手段的变革,教育理念上要加强对算法建模人员的教育和引导、运用算法技术提供的信息进行预测教育、运用法律和道德治理算法技术的滥用侵权,强化对算法技术的批判教育.教育方式要在正面主流价值教育的基础上加大社交互动,从普及传播转向精准推送,...     

健康类虚假信息的人工神经网络识别与治理

虚假信息的算法治理往往偏向于中宏观层面的通用性论述,而缺少微观层面的跨学科尝试。针对健康类虚假信息,在梳理了人工神经网络治理的沿革之后,获取了来自权威辟谣平台和科普平台的8972句虚假信息与8464句真实信息,采用长短期记忆网络模型对其进行深度学习和反复检验,发现该模型最终能在真实信息环境中进行较为准确的虚假信息识别。尽管以此为代表的算法治理存在多种限度,但依然会在多主体的协同治理中处于底层核心位置。在人与技术共存共生的格局下,虚假信息的生产与治理形成了独有的算法张力。     

算法时代外卖骑手劳动权保障的困境与纾解

外卖骑手作为一种新就业形态人员,具有区别于其他群体的就业特征。算法的介入使平台的劳动管理趋于隐蔽化,骑手的劳动过程被划分为更加精细的、可供计算的形态。以效率为依据的奖惩制度使骑手受到更严苛的时间规训,电子化监控和多元化监控主体使骑手受到的监控增强,内化于算法的管理体系加深了对骑手的禁锢,使其工作自主性下降。算法的隐蔽性导致现行规制措施难以落实,应要求平台披露并解释算法,提高算法透明度,构建自律性和他律性相结合的监督机制。固有偏见和非中立的决策要素会导致算法歧视,需确立间接歧视和举证责任倒置规则,降低骑手取证难度和维权成本。为解决平台从业者法律关系不明的问题,有必要进行专门立法,给予平台从业者部分劳动法的保护。     

FIR数字滤波器的FPGA设计与实现

提出了一种基于现场可编程门阵列器件FPGA并利用窗函数法实现一个16阶线性FIR．数字滤波器的设计方法。对于在FPGA中实现FIR．滤波器的关键部分——乘加运算,该设计主要采用了将乘加运算转化为查找表的并行分布式算法,与传统串行算法相比,这种方法可极大地减少硬件电路的规模,提高电路的执行速度并且充分利用了FPGA丰富的查表资源。从时域上对基带信号可直接进行成形,因此其实现的滤波器性能优于用DSP和传统方法实现的滤波器,特点是算量较小、精度高,更适用于实时系统。     

数字电视条件接收系统解密算法的实现

条件接收系统为数字电视的运营提供必要的技术保障,是数字电视的重要组成部分。数字电视条件接受系统的核心是对加扰控制字的加解密问题。文章主要介绍采用循环法的方式实现DES解密算法,对加密处理过的数据进行解密,仿真结果论证了该算法实现方案在条件接受系统中的可行性。     

网络信息检索中利用the Staceys测度方法提高逻辑运算效率的思考

网络信息检索中,逻辑运算符AND连接检索词的顺序很大程度上会影响检索效率.论文首先分析、介绍了the Staceys测度方法在改善AND检索效率中发挥的作用,并在此基础上提出简化了的测度算法,最后通过实例说明其实现步骤.     

个人信息处理者的合规审计义务

《个人信息保护法》首次对合规审计义务作出了规定,这对个人信息处理者责任的主观过错认定和对个人信息处理活动进行算法层面的监管有着重要的影响,而学界和实务界对此研究甚少,当前规定下的合规审计义务面临两个问题亟待解决：概括性的描述和制度上的缺失。通过分析合规审计义务的内涵,将算法备案制度与合规审计义务进行衔接,填补当前缺乏外部介入的制度缺陷,提出关于重构合规审计义务的理论原则和制度衔接。     

浅议珠心算的启智作用

珠心算是由传统的珠算算法算理衍化发展起来的,其独具开发智力与快速计算功能于一体,是培养儿童智力较理想的启智教学课程。实践证明,儿童学习珠心算具有以下五个方面的启智作用。     

基于流程图的可视化算法工具RAPTOR在计算思维培养中的应用实践

对于程序设计类课程的初学者而言,在学习中面临的主要困难之一就是不能直接专注于算法本身,尤其是像C语言这种语法规则既灵活又严谨的编程语言,经常使学生陷入语法错误的困境,很难在短时间内达到计算思维培养的预期效果,学生也往往因此逐渐失去了对程序设计的学习兴趣.基于流程图的可视化算法工具RAPTOR可以帮助学生专注于问题求解的...     

构建和验证与脓毒症预后相关的新的炎症反应相关基因标记（英文）

目的：探讨免疫反应相关的基因（inflammatory response-related genes,IRRGs）在预测脓毒症患者生存预后中的作用。创新点：鉴定与脓毒症生存预后密切相关的IRRGs,构建风险评分模型。方法：对Gene Expression Omnibus(GEO)数据库中478例脓毒症患者的微阵列芯片数据进行综合生物信息学分析,利用least absolute shrinkage and selection operator(LASSO)-Cox回归分析筛选与脓毒症28天生存率密切相关的IRRGs,并以此构建脓毒症预后风险评分模型。使用受试者工作特征曲线（ROC）及生存曲线（基于Kaplan-Meier法）评估预后风险评分模型的预测效能及区分度,并用GSE95233数据集进行验证。结论：利用9个IRRGs构建了与脓毒症28天生存预后有关的风险评估模型,且在GSE95233数据集中进行验证,证实这些IRRGs可作为脓毒症患者的预后生物标志物。