【目的/意义】 旨在从生成式人工智能模型的技术迭代视角出发，构建以风险分级为核心的个人信息安全治理框架，探索生成式人工智能技术革新过程中兼顾创新发展与个人信息安全保护的可行路径，弥补现有研究缺乏技术演进视角的不足。 【方法/过程】 比较国内外主流大模型技术差异，剖析生成式人工智能在各环节面临的个人信息安全风险。基于DeepSeek技术创新要点，结合中国现行治理政策，提出一个以包容审慎为核心、风险分级为导向、覆盖各运行阶段的综合治理框架。 【结果/结论】 基于个人信息敏感程度构建覆盖数据采集、模型运行与内容生成的全流程风险分级治理体系。DeepSeek的开源可溯、决策透明和灵活部署等技术特性，为实施分级治理提供了关键支撑，有助于实现安全管控与技术创新的动态平衡，为中国构建适应技术发展的个人信息安全治理模式提供了实践参考。
【目的/意义】 针对现有颠覆性技术识别方法中存在的类别分布不均衡与单一模型性能受限问题，在复现现有识别模型（使用单一XGBoost）的基础上，提出一种基于数据平衡与集成学习的优化模型。 【方法/过程】 采用SMOTE-ENN混合采样策略对训练集进行重构，在保留少数类代表性样本的同时有效剔除噪声数据，缓解类别不平衡对模型训练的干扰；随后，构建基于XGBoost、LightGBM、Extra Trees、SVM等多基学习器的Stacking集成学习架构，并以随机森林作为元学习器实现特征互补与性能集成，提升模型的整体识别能力。 【结果/结论】 实验结果表明，优化后的模型在Accuracy、Precision、Recall与F1等核心指标上较原始模型均有大幅提升，其中F1值从0.63显著提升至0.98，表明该方法在应对高维噪声与样本不均衡场景下具有良好的适应性与稳定性。本研究所提出的优化模型方案不仅有效提升了颠覆性技术识别的准确性与稳定性，也为面向不平衡数据场景的技术文本建模提供了可借鉴的思路。
【目的/意义】 人工智能正深刻改变图书馆服务模式，探究馆员AI采纳意愿的影响因素对推动智慧图书馆建设具有重要意义。本研究旨在识别影响高校图书馆员AI采纳意愿的关键因素，为图书馆AI服务体系优化提供理论依据与实践指导。 【方法/过程】 以技术接受模型和TOE框架为理论基础，构建包含个体感知、组织因素、环境因素3个层面的高校图书馆员AI采纳意愿整合模型。采用问卷调查法收集177名高校图书馆员的数据，运用偏最小二乘结构方程模型进行假设检验与中介效应分析。 【结果/结论】 研究发现：感知有用性对采纳意愿影响最强，外部环境和感知易用性也有显著正向影响；组织准备度和管理层支持的影响不显著；感知易用性通过感知有用性产生部分中介效应。模型解释了采纳意愿62.6%的方差。研究揭示了高校图书馆员AI采纳的独特机制，为不同类型高校制定差异化AI推进策略提供了参考。
[目的/意义] 在生成式人工智能推动参考咨询智慧化转型的背景下，厘清国内外高校图书馆在线参考咨询的人机配置差异及其隐含的服务取向，为中国高校构建“可解释、可接管、可评估”的混合服务模式提供实证依据。 [方法/过程] 以42所“双一流”与U.S.News世界前100高校图书馆（n=94）为样本，开展官网调研与标准化交互实测。采用双人编码统计在线服务覆盖率（ORS）、馆员在线（HLR）与AI虚拟馆员（AIVL）部署情况，并从“核心服务内容—衔接机制”维度进行质性评估，辅以不同口径的稳健性检验。 [结果/结论] 两组在线咨询总覆盖率接近（约74%），但人机结构呈“倒置”分化：国际组以“仅人工”模式为主（66.0%），强调研究支持与隐私合规，AI部署极少；国内组则以“仅AI”模式为主（52.4%），大模型应用率显著更高（26.2% vs 1.1%），侧重事务性问答与7×24小时入口导航。交互评估显示，国内“偏AI”模式虽提升了可及性，但在回答可追溯性与人工接管机制上存在短板，易引发合规风险。鉴于此，提出构建人机协同闭环的治理策略：实施基于问题风险分级（A/B/C类）的人机路由机制，利用检索增强生成（RAG）与知识库约束AI输出，并针对不同资源禀赋的高校提供分层落地路径，以平衡技术效率与服务伦理。
[目的/意义] 聚焦数字时代智慧图书馆可持续发展诉求，立足“数据要素-数字技术”双轮驱动视角，探究数字韧性的生成逻辑与提升路径，既可为完善智慧图书馆数字风险治理理论体系提供新维度，又能为破解数据碎片化、技术适配不足等现实困境、强化公共文化服务稳定性与效能提供实践方案。 [方法/过程] 系统解析数据要素与数字技术对智慧图书馆资源、服务、技术、组织维度的渗透影响，厘清双轮驱动与数字韧性的关联逻辑及运行机理，从数据要素价值释放与数字技术集群协同两个层面构建实践进路，并配套多维保障体系。 [结果/结论] 智慧图书馆数字韧性的核心在于动态适应与持续进化能力，数据要素通过构建多模态协同数据生态奠定韧性资源基座，数字技术依托集群协同形成全周期风险应对技术体系，二者深度协同推动数字韧性从风险抵御向价值创造跃升，实现双轮驱动与韧性建设的深度融合发展。
[目的/意义] 为回应人工智能与元宇宙融合背景下智慧图书馆信息服务范式重构的迫切需求，探索其从工具理性向协同认知转变的理论路径与服务模式。 [方法/过程] 通过文献分析与理论整合，梳理信息搜索从符号计算、语义理解到社会感知的演进逻辑，提出“生态化搜索”范式。在此基础上，构建以社会性多智能体与情境化环境为双核驱动的人机境认知共生搜索架构，并建立“交互-知识-情境”三维分析模型，以解析其关键能力结构。 [结果/结论] 研究提出交互增强型、知识重构型与情境沉浸型3种信息服务模式，阐明了统一认知架构在不同场景中的差异化配置。生态化搜索推动信息搜索从系统中心转向人机境协同的认知建构过程，为智慧图书馆实现信息服务模式的生态化转型提供理论参照。
[目的/意义] 为破解高校图书馆多来源跨模态资源“孤岛化”与服务场景错配难题，推动其从“资源存储中心”向“主动知识服务中心”转型，满足师生科研与教学的多元化需求，构建系统性智慧服务模式并建立科学评估体系。 [方法/过程] 提出“资源集成-场景适配-智慧服务”三维协同模型，通过多来源跨模态资源标准化整合、五维动态场景识别，融合跨模态技术与“云-边-端”架构，设计分层化智慧服务路径与多维度评估体系。 [结果/结论] 该模型有效实现多来源跨模态资源的深度整合与动态场景的精准适配，经科研全周期支持、VR古籍修复、MR解剖学演示等典型应用验证，显著提升了资源利用效能与用户服务体验。其构建的完整理论框架与可落地的实践路径，不仅破解了传统服务中资源与场景脱节的核心痛点，更有力地支撑高校图书馆完成从“被动资源供给”到“主动知识服务”的智慧化转型。
[目的/意义] 数字化浪潮与健康中国背景下，全社会健康信息素养提升面临高质量科普供给不足、公众传播积极性低的问题。本研究旨在探究社交媒体健康科普信息分享意愿的核心影响因素及其传导路径，为监管机构、科普平台等制定措施提供理论支撑。 [方法/过程] 采用“扎根理论-模糊DEMATEL-ISM”三阶设计：先通过半结构化访谈收集访谈数据，用扎根理论编码，提炼初始影响因素，构建多维度影响因素体系；再以模糊DEMATEL识别关键因素；最后用ISM法构建层级递阶结构，明晰传导逻辑与作用机制。 [结果/结论] 扎根结果明确影响因素分四大维度共13个，个人维度含人际交往特质、效用感知、健康信息素养、自我效能共4个，信息维度含信息质量、信源可信度、信息丰富度、信息清晰度共4个，平台维度含互动促进机制、平台技术共2个，社会维度包含社会经济、社会公共事件、群聚效应共3个。模糊DEMATEL显示，效用感知、健康信息素养、信息清晰度、社会经济为关键因素；ISM揭示了由浅至深的4层影响因素层次递阶结构，社会经济为最深层。并梳理出4条关键传导路径。针对研究结论，提出4条建议：首先，个人维度可调动用户主体作用；其次，信息维度可提升内容创作者、分享者的信息质量和清晰度；再者，平台维度可积极寻求与内容分享者合作并优化互动机制；最后，社会维度政府可提振健康科普产业发展。
[目的/意义] 针对健康医疗数据“保护-共享”的治理悖论，解析政府、医疗健康类APP运营方与用户的策略互动及风险传导机制，为构建协同治理路径、推动数据共享生态可持续发展提供支撑。 [方法/过程] 基于有限理性假设构建三方演化博弈框架，推导复制动态方程并分析均衡稳定性，结合Lyapunov稳定性定理识别关键阈值，通过MATLAB仿真验证策略演化规律与参数敏感性。 [结果/结论] 用户授权决策受运营方自律程度与政府动态监管力度显著影响；提高奖惩力度可加速运营方合规，但需平衡政府财政负担；强化匿名化技术、分级监管及用户主权保障是破解悖论的有效路径。仿真证实，优化动态监管与信任反馈体系可推动三方策略向“用户授权、运营方自律、政府监管”的良性均衡演进。研究局限在于未纳入政府数据公开引发的泄露风险，后续将结合实际数据完善模型以实现更全面评估。
[目的/意义] 数据要素已跃升为重塑国家竞争格局与驱动经济增长的重要驱动力，对英国NDL建设规划进行分析，能为中国数据要素市场建设与数据产业高质量发展提供有益参考。 [方法/过程] 在对英国NDL建设规划进行调查分析的基础上，对其NDL建设缘起、目标、步骤与难点等问题进行了剖析，将相关规划文件与中国关于数据要素的政策措施进行了对比分析，进而从顶层设计、实施操作、价值共享与生态系统等4个方面阐释了对中国的重要启示。 [结果/结论] 英国NDL建设重点正从物理性的“数据资源汇聚”向系统性的“数据生态构建”转化；中国在建设国家数据基础设施过程中，应考虑将数据生态系统构建视为一项系统性社会工程，构建一个由政府、业界、学界与公众共同参与的多元共治的数据生态系统；国家数据产业高质量发展与数据要素市场培育需要在顶层设计上保持清晰与定力，在实施操作上保持灵活与务实，在价值共享上保持公平与创新，最终在生态体系上保持包容与信任。
【目的/意义】 研究国家大数据综合试验区建设是否促进农村居民消费潜力释放，对于扩大内需和培育新经济增长点至关重要。 【方法/过程】 本研究基于2010—2022年中国家庭追踪调查数据（CFPS），将“国家大数据综合试验区”政策作为一项准自然实验，采用双重差分法评估大数据试验区建设对农村居民消费潜力的影响。 【结果/结论】 研究发现：1）国家大数据综合试验区建设显著促进了农村居民消费潜力释放，该结论经过稳健性检验后仍然成立；2）异质性分析发现，该政策释放效应在东部地区尤为明显，且在户主为男性、低收入和年龄结构为中年的农村家庭提振效果更为突出；3）作用机制表明，“国家大数据综合试验区”政策通过增加家庭收入和推动技术进步促进农村居民消费潜力的释放，且家庭负债发挥正向调节作用。鉴于大数据试验区建设对农村居民消费潜力释放具有显著的促进作用，继而提出了几点有助于大数据发展的相关建议。
【目的/意义】 以农业知识服务为应用情境，探讨基于仿真模拟的数字人文工具体系及其与生成式人工智能融合的应用价值，明确相关方法在数字人文方法体系与农业知识服务实践中的功能定位。 【方法/过程】 系统梳理文献计量研究中常用的仿真方法，重点分析各类仿真方法如何通过数字人文工具实现可视化、系统化与可交互应用，并进一步引入生成式人工智能，探讨“生成式智能体”对多智能体仿真在建模灵活性与情境表达能力方面的拓展作用。 【结果/结论】 结果表明，基于仿真模拟的数字人文工具体系能够在农业知识服务中支持对文献增长结构、科研协作网络及知识传播机制的动态分析，并为科研评价、科技服务与政策传播等场景提供情景化的决策支持能力。生成式人工智能的引入进一步增强了数字人文工具对主体行为异质性与情境化决策过程的刻画水平。从实践角度看，该工具体系在农业图情与科技服务中具有应用潜力，但仍面临数据质量、计算成本与模型可解释性等方面的挑战。
[目的/意义] 利用大模型开展专利文本挖掘是近年来专利情报分析的热点研究方向，但现有研究多集中于特定任务的大模型应用研究，缺乏对微调大模型在多场景中的应用效果系统评估。 [方法/过程] 以支持本地微调的开源大模型ChatGLM为例，围绕技术术语抽取、专利文本生成和专利自动分类3类专利文本挖掘任务，在统一实验框架下从不同数据量、不同提示词（Prompt）、不同训练轮数、不同前缀长度、不同数据集、单一任务及多任务微调6个角度对比评估应用效果。 [结果/结论] 在专利文本挖掘工作中微调大模型时并不简单地遵循“大力出奇迹”的规律，而是需要结合任务的特点进行训练数据量、训练轮次、前缀长度等参数的研究和最优参数的确定，相关结论为实际专利情报工作中开展大模型微调提供参考启示。
[目的/意义] 针对当前高校图书馆在成果转化过程中支撑能力不足的核心问题，探讨人工智能技术赋能高校图书馆深度嵌入科技成果转化全生命周期的服务模式与实现机制，为拓展图书馆职能边界、完善高校科技成果转化支撑体系提供理论与实践参考。 [方法/过程] 采用典型案例分析法，选取国内外高校图书馆在科技成果转化服务方面的代表性实践，围绕科研选题与立项、科研课题研发、科研课题结项以及科研成果市场化与产业化4个核心阶段，系统剖析各阶段高校图书馆的服务方式及AI技术赋能内在机理。 [结果/结论] 人工智能可通过智能情报分析、知识关联、数据挖掘与精准匹配等方式，推动高校图书馆由以资源供给为主的支持转向贯穿科技成果转化全周期的协同式服务。在此基础上，构建了AI赋能的高校图书馆科技成果转化全生命周期服务框架。同时，研究揭示了当前实践中存在组织边界约束、专业能力不足以及成果转化导向评价机制不健全等现实挑战，并提出通过明确协同定位、强化AI赋能服务能力建设和完善成果转化导向评价机制，促进高校图书馆AI赋能科研服务的可持续发展。
[目的/意义] 为探索人工智能大模型如何推动图书馆智能咨询服务发展，研究通过分析国内外实践案例，旨在为构建适应本土文化的智慧服务模式提供参考。 [方法/过程] 选取30所应用AI大模型的国内外图书馆，通过网络调研梳理其服务内容与技术特点，比较技术应用、功能设计及服务模式的差异，并从服务响应、资源组织、用户改进与模式创新等维度分析其服务效能。 [结果/结论] AI大模型有效提升了图书馆咨询服务的效率与知识组织能力，并在用户体验与服务创新上展现出潜力。基于案例对比，从技术融合、服务优化与本土适配等方面提出发展建议，以支持智慧图书馆建设。
[目的/意义] 生成式人工智能融入图书馆服务后，读者在使用相关功能的同时，对生成内容的可靠性和责任边界仍有疑虑。现有研究多基于网络环境，较少从图书馆视角分析AIGC对信息信任的影响。本研究从技术特征、读者能力和图书馆制度环境3个方面，探讨AIGC介入后读者信息信任的形成机制。 [方法/过程] 以河南省部分公共与高校图书馆为调查场所，发放读者问卷，将信息信任划分为认知、情感和行为3个维度，围绕技术特征、能力指标和制度安排设计量表，在信度效度检验基础上，采用结构方程模型和回归分析识别主要作用路径。 [结果/结论] 研究表明，认知信任是情感和行为信任的基础，情感信任在其中起承接作用；内容质量和生成透明度显著提升认知信任，交互性有利于增强情感信任；图书馆在人工审核、结果标注和使用规范等方面的制度安排，能够增强技术特征对信任的正向影响，体现出图书馆在维护信息可信性方面的作用。
[目的/意义] 为推动乡村公共文化服务高质量发展，基层阅读空间需从静态“设施”转型为动态“知识节点”。本研究旨在揭示其内部协同治理机制如何通过塑造“知识接口”，影响农业知识在乡土社会的流动效能，为优化乡村知识服务提供机制解释与实践路径。 [方法/过程] 首先，构建“节点属性-接口特征-流动效能”理论框架，阐明“治理模式→接口→流动”的逻辑。进而，选取江阴（深度契约型）、连城（行政主导型）、余杭（社会协作型）3个案例，采用问卷调研（N=438）与深度访谈（38人）相结合的混合方法进行实证比较与机制检验。 [结果/结论] 研究发现，深度契约型的“嵌入式接口”通过制度保障与信任衍生，显著驱动了高复杂性知识的深度闭环流动；社会协作型的“网络化接口”则通过激活社区网络，更有效地促进了隐性知识的横向共享。基于此，研究提出应从“接口能力”认证、培育“知识经纪人”、建设“乡土知识库”3方面，构建响应式乡村知识节点，为实现从“文化惠民”到“知识赋能”的转型提供具体方案。
[目的/意义] 利用在线评论数据，提出一种以“问题-建议”为导向的产品创新机会识别方法，开展产品创新机会识别研究，可以帮助企业高效利用用户资源开展产品创新工作。 [方法/过程] 进行普通用户和领先用户评论数据的收集和预处理；进而利用BERT预训练模型和LDA主题模型进行情感分类和主题聚类，挖掘普通用户问题和领先用户建议；基于语义相似度分析，实现“问题-建议”主题映射，最终识别具有较高创新价值的产品创新机会。 [结果/结论] 以运动相机为案例分析对象，验证该产品创新机会识别方法的可行性。结果表明，本研究所提研究框架可以准确发现产品创新机会，帮助企业挖掘产品创新潜力，做出具有竞争力的产品研发决策。
【目的/意义】 从首尔户外图书馆成功实践案例中提炼出可复制、可推广的实践经验与启示，这既能缓解户外图书馆理论研究滞后于实践发展的问题，弥补学术研究短板，又能为中国户外图书馆的长效高质量发展提供切实可行的实践指引，兼具理论意义与实践意义。 【方法/过程】 通过单案例研究方法分析首尔户外图书馆，揭示其在设计、空间、场景、服务的基本特征，发现其形成了低成本高满意度正反馈机制、强化与公共事务的关联性、实现双效益统一的创新价值，并从5个方面总结首尔户外图书馆的实施路径。 【结果/结论】 推进中国户外图书馆长效高质量发展应从以下4方面出发：以观察为基开展“图书馆再发现”行动、以赋值铸魂深入地域资源赋予其精神内核、以产出塑形优化场景构建提升服务适配性、以施行润心深耕情感化体验增强用户粘性。
【目的/意义】 随着国家治理现代化的推进，人工智能技术持续迭代，情智兼备的具身智能深度嵌入社会基层治理场景，引发工具理性与价值理性之间平衡的反思。探究嵌入过程的内在作用机制与潜在风险，可为技术赋能社会治理现代化提供充实的理论与实践支持。 【方法/过程】 以马克斯·韦伯“工具-价值”理性二分法为基础，结合情智具身智能嵌入社会治理的现实场景，发现人工智能、具身智能、情智具身智能三者存在技术架构、技术形态、社会治理嵌入方式等方面的不同。 【结果/结论 情智具身智能以“情感型链接”全流程嵌入社会治理，形成集需求层、情报层、行动层和保障层于一体的结构体系，并通过情报嵌入、人机耦合、反馈迭代三重机制，实现完成决策任务和情感交互的目标。同时也表现出算法依赖、责任模糊等放大风险及情感认知异化、治理权威重构等新增风险，需通过全链条责任规制、全流程技术防控、价值伦理准则引领、人机协同权威重构实现风险规制与理性平衡。
【目的/意义】 随着数据规模的不断扩大、应用深度和广度的逐渐加强，数据质量问题成为数据要素潜力释放的重要瓶颈。本研究依托某市公共基础数据库（人口库与法人库）构建科学系统、可操作的数据质量评估体系，为相关部门开展数据质量提升实践提供借鉴和参考。 【方法/过程】 基于国内外数据质量评估相关研究，结合国家标准及地方数据特征，构建涵盖6个一级指标、17个二级指标和61个检测项的数据质量评估框架，综合采用自动化检测工具与人工校验相结合的方式，对该市102个数据集共1 367个数据项开展多维度质量评测。 【结果/结论】 评测结果显示，该市公共基础数据库建设总体情况较好，但仍存在数据编码错误、分类不规范、数据项缺失、主键缺少或重复、格式不一致、存在非法字符或异常值、数据延迟或断更等质量问题。据此，提出统一数据标准、构建全流程质量控制机制、强化技术平台支撑与实时监控、完善组织协同与制度保障等改进措施。
【目的/意义】 推动数字技术深度融入公共文化服务体系是实现其高质量发展的关键路径。系统分析数字技术赋能公共文化服务高质量发展的影响效应与作用机制，有助于从评估视角深化两者内在关系的理论认识，助力现代公共文化服务体系科学构建。 【方法/过程】 基于2015—2023年中国31个省的面板数据，综合运用固定效应模型、中介效应模型、门槛回归模型与空间计量模型展开实证分析。 【结果/结论】 结果发现：数字技术对公共文化服务高质量发展具有显著的赋能效应，呈现出“促进-弱化-增强”的非线性特征，且该效应在中西部地区显著强于东部地区，体现出明显的区域差异性。同时，数字技术不仅赋能本地公共文化服务高质量发展，还对邻近省份产生正向空间溢出效应。此外，通过提升政府治理能力实现技术红利向服务效能转化，是其发挥作用的重要中介机制。
【目的/意义】 开展基于大语言模型的图书馆数据开放共享研究，能够完善图书馆数据开放共享的技术赋能理论体系，健全数据资源开发利用体制机制，加快促进图书馆领域大模型创新应用，为支撑图书馆高质量发展提供理论与实践指导。 【方法/过程】 在阐述大语言模型对图书馆数据开放共享影响的基础上，分析其赋能图书馆数据开放共享的内涵与特征。基于此，对大语言模型驱动图书馆数据开放共享的逻辑展开探讨，就其实现路径进行探索，并以苏州图书馆为例加以验证。 【结果/结论】 基于大语言模型的图书馆数据开放共享呈现为数据要素价值从基础整合、需求匹配到决策支持的层级跃升，经由多元主体在供给、需求、生态侧的协同联动高效推进，贯穿数据全生命周期流转过程得以实现，据此提出相应保障策略。
【目的/意义】 随着生成式人工智能（GAI）技术的广泛应用，实现生成式人工智能情境下网络舆情风险识别预警已成为急迫研究课题。 【方法/过程】 本研究聚焦于由GAI引发的网络舆情事件，从内容维度、传播维度、情感维度、用户维度4个维度构建风险评估预警指标体系，进而提出一种融合遗传算法（GA）优化BP神经网络的网络舆情风险预警模型。 【结果/结论】 结果表明GA-BP神经网络模型预警准确率要高于传统BP神经网络模型。研究实现了对生成式人工智能（GAI）诱发的多维度网络舆情风险的特征提取与精准辨识，为构建动态化、可解释的智能预警系统提供了方法论支撑。
【目的/意义】 聚焦数智化背景下AIGC技术在GLAM机构中的差异化应用路径，有助于厘清文化机构技术采纳的内在逻辑与职能映射，进一步推动文化资源高效利用与公共服务智能升级。 【方法/过程】 基于“资源属性-技术适配-服务目标”三维分析框架，系统分析4类机构在AIGC技术落地过程中的异质性特征。重点围绕内容孪生、内容编辑与内容生成3类核心技术能力，提炼典型应用场景，揭示各机构间的技术适配分层逻辑。 【结果/结论】 研究提出了构建一个“前端资源层-中台技术层-终端服务层”三位一体的协同发展架构以应对AIGC技术应用在GLAM机构中的分立发展趋势与潜在服务壁垒，从而推动GLAM机构从各自为政的智能化升级，转向集群化的协同发展模式，系统提升公共文化资源的利用效率与社会服务价值。
【目的/意义】 通过构建复杂网络演化博弈模型，剖析企业研发生成式人工智能技术决策的微观影响因素及用户群体的交互作用对技术扩散的影响，旨在推动生成式人工智能技术健康发展与有效扩散。 【方法/过程】 通过构建复杂网络演化博弈模型，运用Matlab进行数值仿真，探究各因素对生成式人工智能技术扩散效果的影响。 【结果/结论】 1）用户使用比例的提升有效推动生成式人工智能技术的扩散，且用户适度的依赖行为会进一步加速这一扩散进程；2）政府补贴在用户使用比例和网络中研发技术企业初始占比较低时，对技术扩散的促进作用更为显著。但随着比例的提升，补贴的边际效应会逐渐减弱；3）相较于成本差值，企业研发生成式人工智能技术与不研发相比所带来的收益差值对技术扩散效果的影响更为显著；4）生成式人工智能技术的外溢效应可能引发其他企业的搭便车行为，从而不利于技术的扩散，同时，技术成熟度较低会降低用户对技术的信任，进而抑制技术的广泛传播。研究结果为政策制定者和企业实践者提供了有价值的参考，以促进生成式人工智能技术的健康发展和有效扩散。
目的/意义 针对科技循证政策制定中证据推荐的准确性和高效性不足问题，本研究提出一种基于知识图谱的证据推荐方法，旨在提升政策制定中证据使用的科学性和智能化水平，为政策决策提供更加可靠的数据支撑。 方法/过程 本研究围绕政策与论文的引用关系构建知识图谱，创新性地引入KGAT算法建模政策与证据间的高阶语义关系进而实现证据推荐，在农业科技政策领域开展实证研究验证方法有效性，设计并实现了支持自然语言查询的精准证据推荐系统。 结果/结论 实验结果表明，所提方法在多个评价指标上均优于对比算法，具有更强的推荐性能与解释能力，同时证据智能推荐系统能够高效识别与政策需求匹配度高的证据资源，增强了科技政策制定的科学支撑，为实现政策智能化与循证化提供了新路径。
【目的/意义】 中华典籍在少儿群体中的推广长期面临语言晦涩、文化隔阂和形式单一等难题，导致阅读兴趣不足与理解障碍。新兴的Sora类视频生成模型凭借其多模态融合、叙事连贯和空间建模等优势，为突破这一困境提供了新的契机。 【方法/过程】 本研究通过文献梳理、案例分析和比较研究相结合的方式探讨其在少儿典籍阅读推广中的应用价值与局限。 【结果/结论】 Sora凭借叙事连贯性、多模态融合与空间建模等特征，能够在场景、内容、途径3方面拓展推广的新可能：一是在场景层面突破物理限制，构建虚实结合的沉浸式体验；二是在内容层面实现抽象概念的具象化表达，降低认知门槛并支持分层呈现；三是在途径层面推动文本与影像的互补、跨媒介融合与个性化推荐，增强少儿的参与感与持续性。与此同时，研究也揭示出其面临的3类挑战：场景适配不足可能造成推广错位，内容转化易引发浅化与失真，途径依赖则可能削弱深度阅读能力。针对上述问题，本研究提出了分层化场景设计、精细化内容守护与互补性途径引导的对策框架。研究表明，若能在保持典籍文化深度的前提下合理引入Sora，其有望成为新时代少儿中华典籍阅读推广的重要媒介工具。
【目的/意义】 数字囤积已成为用户行为中一种常见的非理性行为，而算法推荐机制进一步加剧了这一现象。本研究旨在揭示算法推荐对囤积行为的交互影响，引导用户合理利用信息，减少数字囤积行为负面影响，为社交媒体平台的运营管理和发展提供参考。 【方法/过程】 基于用户的行为决策过程及其影响因素，构建算法推荐下社交媒体平台与用户之间的演化博弈模型，通过MATLAB仿真分析博弈主体在不同类型社交媒体平台下的行为与状态演化过程，并讨论各关键性要素变化对用户和平台策略选择的影响。 【结果/结论】 合理调控算法推荐强度是实现平台与用户长期良性互动的关键。适度的算法推荐能有效缓解信息过载现象，减少囤积带来的负面影响，改善用户体验，增强用户黏性与满意度，提升平台长期收益，达到平台和用户双赢的局面。
[目的/意义] 随着生成式人工智能技术的迅猛发展，高校学生作为数字原生代和未来社会的中坚力量，其人工智能素养水平直接影响其学习效能、科研能力与职业竞争力。构建科学、系统的高校学生AI素养能力框架并据此设计针对性培训体系，对推动人工智能素养教育落地、培养适应智能时代要求的新质人才具有重要的理论与实践意义。 [方法/过程] 文章采用扎根理论对国内外AI素养相关文献进行编码分析，经过开放式编码和主轴编码形成26个子范畴和4个主范畴，构建了一个以AI认知为基础、AI技能为关键、AI伦理为保障、AI思维为核心的四要素能力框架；通过问卷调查和因子分析方法对初步能力框架进行有效验证。 [结果/结论] 文章进一步从培训目标与多元主体、分层次培训内容与实施路径，以及涵盖师资建设、评估机制与资源整合的保障性策略3个方面，系统构建了高校学生AI素养培训体系，以期为中国高校开展系统化、实效化的AI素养教育提供理论依据与实践蓝图。
【目的/意义】 探索AIGC赋能下知识产权素养教育的影响因素及实施路径，对于突破传统教育模式中专业壁垒高、师资力量不足以及时空制约等困境，具有重要现实意义。 【方法/过程】 基于高校大学生知识产权素养教育现状，运用文献调研与模糊集定性比较分析（fsQCA）方法，构建AIGC赋能的影响因素模型及高校大学生知识产权素养教育影响因素调查量表，识别多要素协同作用下的组态路径，系统解析人工智能融入知识产权素养教育的作用机制。 【结果/结论】 研究发现，AIGC驱动下大学生高知识产权素养培育存在3条组态路径，不同条件要素通过多样化组合形成协同效应。其中，教师专业素质、AI+IP意识与多元教育支持在关键路径中具有主导作用，评价机制与AI资源在不同情境下发挥补充或增强功能。研究印证了影响因素模型的逻辑结构，揭示了AIGC赋能素养教育的多元机制，并依据活动理论提出了数智时代背景下提升大学生知识产权素养的可行性建议，为优化AI时代高校大学生知识产权素养教育提供理论支持与实践指导。
[目的/意义] 数字资本作为解决数字融入问题的重要工具，开发老年人数字资本量表显得尤为必要，可以提升对老年群体数字能力差异性的理论认知。 [方法/过程] 基于现有的数字资本框架，结合中国的数字生活场景，通过严格的量表开发程序，最终形成了测量老年人数字资本的正式量表，并利用聚类算法划分了老年人的数字资本水平。 [结果/结论] 该量表涉及19个题项，包含老年人的数字资源获取能力、数字创作与表达能力、数字环境适应能力和数字工具学习能力4个维度。经过修正优化，该量表具有良好的信度和效度，与适老化场景高度适配，可作为测量中国老年人数字资本水平的标准化工具，并为未来的大规模老年群体的调查研究奠定基础。最后通过测量量表的应用，有效区分了不同水平数字资本的老年群体，为老年人的个性化数字服务提供了依据和支撑。
[目的/意义] 从技术互补性的视角出发，对创新型离群专利和市场成熟型热点专利进行互补研究，发现“创新-成熟”型技术机会，对技术机会识别的研究有重要意义。 [方法/过程] 首先，利用关联规则算法和离群值检测算法对专利分类号进行处理，得到关联性弱、分布边缘化的分类号代表的离群专利以及关联性强、分布中心化的分类号所代表的热点专利。其次，构建时间加权指数和关键词独特性指数来筛选符合双高指数的离群专利作为创新型离群专利；基于专利所处技术生命周期阶段和专利市场价值测度，筛选热点专利作为市场成熟型热点专利。最后，利用两种类型专利的技术关键词构建二维矩阵，通过生成式拓扑映射算法得到技术空白点，将关键词同时来源于两种类型专利的技术空白点作为最终的“创新-成熟”型技术机会。 [结果/结论] 以新能源汽车电池为例进行实证研究，共发现10项技术机会。经与相关政策文件进行内容比对可知，识别结果与该领域的技术现状和发展规划具有较高的一致性，验证了本研究提出的技术机会识别方法的有效性和科学性。
【目的/意义】 本研究基于多模态资源画像，优化图书馆AI大模型取用策略，进而提升图书馆资源的利用效率和用户体验。 【方法/过程】 多模态资源画像通过整合文本、图像、音频和视频等多种信息形式形成全面的资源描述方案，为后续AI模型应用提供丰富的数据基础。 【结果/结论】 通过对用户行为数据的分析，引入了动态优化算法，根据用户的实时反馈不断调整推荐策略，来提高推荐的精准度和相关性。使用户能够理解推荐结果背后的逻辑，从而提升用户满意度。该方法在资源利用率和用户参与度方面均显著优于传统推荐系统。本研究对未来图书馆技术的发展奠定了基础，也为多模态资源画像的应用场景开拓了新的可能。
