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1.
Nowadays assuring that search and recommendation systems are fair and do not apply discrimination among any kind of population has become of paramount importance. This is also highlighted by some of the sustainable development goals proposed by the United Nations. Those systems typically rely on machine learning algorithms that solve the classification task. Although the problem of fairness has been widely addressed in binary classification, unfortunately, the fairness of multi-class classification problem needs to be further investigated lacking well-established solutions. For the aforementioned reasons, in this paper, we present the Debiaser for Multiple Variables (DEMV), an approach able to mitigate unbalanced groups bias (i.e., bias caused by an unequal distribution of instances in the population) in both binary and multi-class classification problems with multiple sensitive variables. The proposed method is compared, under several conditions, with a set of well-established baselines using different categories of classifiers. At first we conduct a specific study to understand which is the best generation strategies and their impact on DEMV’s ability to improve fairness. Then, we evaluate our method on a heterogeneous set of datasets and we show how it overcomes the established algorithms of the literature in the multi-class classification setting and in the binary classification setting when more than two sensitive variables are involved. Finally, based on the conducted experiments, we discuss strengths and weaknesses of our method and of the other baselines.  相似文献   
2.
The massive number of Internet of Things (IoT) devices connected to the Internet is continuously increasing. The operations of these devices rely on consuming huge amounts of energy. Power limitation is a major issue hindering the operation of IoT applications and services. To improve operational visibility, Low-power devices which constitute IoT networks, drive the need for sustainable sources of energy to carry out their tasks for a prolonged period of time. Moreover, the means to ensure energy sustainability and QoS must consider the stochastic nature of the energy supplies and dynamic IoT environments. Artificial Intelligence (AI) enhanced protocols and algorithms are capable of predicting and forecasting demand as well as providing leverage at different stages of energy use to supply. AI will improve the efficiency of energy infrastructure and decrease waste in distributed energy systems, ensuring their long-term viability. In this paper, we conduct a survey to explore enhanced AI-based solutions to achieve energy sustainability in IoT applications. AI is relevant through the integration of various Machine Learning (ML) and Swarm Intelligence (SI) techniques in the design of existing protocols. ML mechanisms used in the literature include variously supervised and unsupervised learning methods as well as reinforcement learning (RL) solutions. The survey constitutes a complete guideline for readers who wish to get acquainted with recent development and research advances in AI-based energy sustainability in IoT Networks. The survey also explores the different open issues and challenges.  相似文献   
3.
人工智能环境下传统会计人才被智能化财务工具取代的可能性很大,因此高等职业院校会计专业人才培养面临着巨大挑战。随着高等职业教育改革不断深入,1+X证书制度试点工作正式启动。在财务专业方面,智能财税职业技能等级证书作为教育部第二批试点被纳入1+X证书体系中。构建智能财税证书的体系设计、培养内涵、等级标准等方面内容将对人工智能背景下高职院校会计人才培养中遇到的一些困惑和问题起到指引作用,对高职院校会计专业学生能力结构的完善、职业发展方向的引领和学习动力的提升等方面起到积极的促进作用。  相似文献   
4.
陈昌凤  仇筠茜 《新闻大学》2020,(1):1-14,124
桑斯坦提出的"信息茧房",基于美国两党政治的语境对新技术降低政治信息多元化以及政治信息极化的忧虑,如今却被泛用于所有信息。但是西方学界尚无有力研究证实"信息茧房"的存在。事实上,造成"信息茧房"的单纯信息环境很难在现实中出现。Web2.0技术提供了与志同道合的人讨论问题的机会,也增加了与那些持不同观点的人讨论问题的可能性,很难形成信息茧房和回音室。本文也探讨了算法优化以降低信息茧房风险的可能性。算法技术对多样性的提升主要基于两种路径:第一种路径是使个性化推荐系统的使用者"意识到未知";第二种路径是通过加深"个性化"来有效增强"多样性"。本文分析了信息聚合及其积极意义,以及Web2.0技术条件下"积极的受众(用户)"的可能。文中讨论了一些"除茧""破茧"的可能途径。我们不认同桑斯坦提出的偶然性信息的解决方案,认为真正要解决"信息茧房"之忧的问题,不如回到问题提出的原点,将实验条件下的单纯信息环境还原到人们的真实信息环境中,反省"信息茧房"这个虽有衍生空间和警示价值,却仍似是而非、缺乏科学证据的概念。  相似文献   
5.
Representative learning design provides a framework for the extent to which practice simulates key elements of a performance setting. Improving both the measurement and analysis of representative learning design would allow for the refinement of sports training environments that seek to replicate competition conditions and provide additional context to the evaluation of athlete performance. Using rule induction, this study aimed to develop working models for the determination of high frequency, representative events in Australian Rules football kicking. A sample of 9005 kicks from the 2015 Australian Football League season were categorised and analysed according to the following constraints: type of pressure, kick distance, possession source, time in possession, velocity and kick target. The Apriori algorithm was used to develop two models. The first consisted of 10 rules containing the most commonly occurring constraint sets occurring during the kick in AF, with support values ranging from 0.15 to 0.22. None of the rules contained more than three constraints and confidence values ranged from 0.63 to 0.84. The second model considered ineffective and effective kick outcomes and displayed 70% classification accuracy. This research provides a measurement approach to determine the degree of representativeness of sports practice and is directly applicable to various team sports.  相似文献   
6.
夏一雪 《现代情报》2019,39(11):121-127
[目的/意义] 基于舆情大数据进行社会安全事件情报感知,为社会安全事件应急管理提供情报支持。[方法/过程] 基于舆情大数据的社会网络属性,剖析网络社会环境下社会安全事件特征和情报感知需求,提出基于舆情大数据进行社会安全事件情报感知具有多元、快速、全面、深度的优势。从社会安全事件要素和过程两个方面,构建全要素、全周期的情报感知指标体系。分析基于移动传感网络的情报感知路径,针对情报感知指标进行情报感知,确定"异常→风险→情报"的情报感知过程,并研究情报感知方法。[结论/结果] 基于舆情大数据构建情报感知指标体系并开展应用研究,为网络社会环境下社会安全事件应急管理提供新思路和新方法。  相似文献   
7.
[目的/意义]传统文献信息经历了从文本化、数字化到网络化的演变过程,目前正在向数据化、智慧化迈进,在此过程中文献信息的价值也产生了延展与升华。对文献信息价值的重构一方面为图书馆学、情报学、文献学等学科发展提供技术理论支撑;另一方面为文献信息服务工作提出智慧化的应用场景。[方法/过程]文章系统梳理了文献信息及其价值的演进阶段,通过建立文献信息生态圈,剖析文献信息价值重构的动因,全面阐释了从文献信息到智慧再到文献的进化过程,将人工智能技术作为文献信息理论价值的延展,将智慧服务作为文献信息应用价值的升华。[结果/结论]秉承以技术驱动、智慧向善、服务用户的核心理念,从理论价值和应用价值角度对文献信息价值进行重构,以促进图书馆学、情报学、文献学等学科适应新时代的发展。  相似文献   
8.
随着人工智能的快速发展,社会呈现出对人工智能人才大量需求的新趋势。我国多所高校设立了人工智能相关专业,希望快速补足人才空缺。高校人工智能人才培养应该采用课赛融合的方式,实现"学为用,用促学"。文章从分析现有人才培养中的不足入手,提出人才培养思路,以及适应人工智能发展的人才培养措施。  相似文献   
9.
在大数据时代,企业掌握了大量用户信息。为了能够让这些海量信息以一种直观的方式展现在企业管理者面前,从一个数据分析人员的视角,研究基于Apache Superset的商务智能数据可视化问题,并以某手机品牌线上销售数据为例,从不同维度对销售数据进行选择、过滤与转换,最终以适当方式将结果呈现出来,从而达到以可视化方式展示数据的目的。利用Superset可视化工具,不仅为数据分析人员带来了极大便利,而且普通用户也能通过连接数据库自主选择数据可视化操作,从而提高企业整体工作效率。  相似文献   
10.
对人工智能(AI)在体育传播领域的应用进行系统研究,认为AI在体育传播中的应用已覆盖新闻的采集与写作,传播内容的编辑与整合、分发与监管,人机交互传播与体验等多个方面,并给体育传播者、传播内容、传播平台、用户以及传播效果等带来全方位的影响:体育传播者的核心价值由体育内容生产转变为体育价值引导与创造;传播内容的价值由体育信息传递扩展至场景连接;泛内容生态平台下传统体育媒体寻求新的转向;技术融合背景下AI赛事直播提升用户体验;体育传播风险的衍生与叠加。对此,应注重体育传播的价值引导和创造,构建体育传播场景,强化用户体验,重视AI平台建设与技术合作,合理规避AI传播带来的各种风险。  相似文献   
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