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低碳技术知识的流动与循环是“双碳”目标下构建“双循环”开放新格局、促进可持续经济增长的内在要求,但国内驱动政策研究缺乏。本文基于2006-2019年中国218个地级市的平衡面板数据,以专利信息反映低碳技术知识流动,采用多时点DID方法实证检验国内低碳城市试点政策对低碳技术知识流动的影响及作用机理。研究发现:(1)低碳城市试点政策能够在总体上有效促进低碳技术知识流动,但主要表现为加快低碳技术知识流入,而试点政策对低碳技术知识溢出的促进作用没有显现,表明试点的示范效应不足。(2)试点政策能够促进灰色与清洁两类技术的知识流动,但对更具渐进增量特点的灰色技术作用更加显著,这与清洁技术知识流动速度极快的现实形成较大反差。(3)试点城市更高水平的人力资本与产业结构层次有助于强化低碳城市试点政策的促进作用,且东中部地区、一、二线和非资源型城市的政策效果更加明显。因此,应积极推动低碳城市试点的示范推广与扩区工作,激活清洁技术活动,并尝试采用差异化的试点政策;东中部地区与大城市应利用人才与产业等优势扶持清洁技术,引领深度低碳转型;西部地区、中小规模、资源型城市更应注重试点与其他政策的协同,以形成促进知识... 相似文献
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从依存型多层网络视角出发,利用1985—2018年42所双一流高校申请的专利数据,构建包括高校知识网络和区域合作网络在内的产学协同创新多层网络结构模型。基于社会网络理论和资源基础观,研究高校知识网络静态特征和动态特征对产学协同创新绩效的影响机制,以及区域合作网络特征的调节效应。研究结果表明:高校知识网络的多样性对产学协同创新绩效有显著的倒U型影响;高校知识网络的独特性、结构洞、扩张以及稳定对产学协同创新绩效有显著的正向影响;区域合作网络中心度正向调节高校知识网络的多样性、独特性、结构洞、扩张以及稳定对产学协同创新绩效的影响;区域合作网络结构洞正向调节高校知识网络的独特性和扩张对产学协同创新绩效的影响。结论丰富社会网络和资源基础观的理论研究,并为高校和区域的创新发展提供实践指导。 相似文献
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洪凌啸 《四川师范大学学报(社会科学版)》2020,47(1):58-70
随着AlphaGo在围棋领域的成功,人们开始思考是否能够将以"深度学习"算法为代表的计算统计概率型算法移植至法律领域。目前,法律科技公司往往打着"深度学习""强化学习""神经网络"等旗号宣传自身的法律人工智能产品,但其实际效果却往往不佳。在司法实践中真正得到使用的仍然是以"知识图谱"为代表的传统符号型算法。而效果较好的、使用了"深度学习"算法的语音文字转换系统也是一种通用型算法,并非为法律领域量身定制。同时,算法还存在着不透明、不公正、不中立等问题。在这一现象背后有商业、技术、人才三方面原因,法律科技公司囿于经济生存压力,不得不选择目前看来最稳妥的传统符号性算法;在技术方面,法律自身的特点以及法律标签数据缺失、法律数据质量不高、代表性不足等缺陷也使统计计算型算法在短期内尚无用武之地;而法律人工智能领域人才的匮乏更是制约其发展的重要掣肘。未来,需要开发一种符号型与统计概率型算法相结合的、专门针对法律领域的新型算法,同时,需要在对算法进行可视化操作的同时,进行算法警告、算法开源与算法审计。 相似文献
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每个基本图形后面都有其特别的知识和方法,抽象的数学思想是由具体的方法显露出来的.一节复习课是知识的巩固、能力的提升,更是方法的提炼、思想的彰显,通过多题一解和一题多解的设计可以起到更好的效果. 相似文献
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