关键词： 数字鸿沟   数字不平等   网络平台   人工智能  

摘要： 信息技术与数字媒体普及过程中所引发的社会分化与不平等现象，一直是学界和政府高度关注的重要问题。作为数字鸿沟与不平等研究领域的先驱性学者，简·梵·迪克教授自20世纪90年代以来，围绕数字鸿沟的历史特征与发展趋势、理论模型与实证测量、后果影响与干预措施等问题，开展了一系列卓有成效的学术研究工作。通过评析迪克教授的新书The Digital Divide（《数字鸿沟》），着重梳理其理论体系的建构逻辑与发展脉络，深入探讨网络平台与人工智能等新技术背景下的数字鸿沟与不平等演化特征，并结合中国数字化发展的具体情境，提出了本土化研究的潜在路径，强调要在技术革新与社会变迁之间构建动态平衡。

关键词： 人工智能   时间配置   性别收入差距  

摘要： 人工智能给市场劳动和家庭劳动带来的深刻变革会影响个体时间分配的行为决策，不同性别劳动者在市场生产、家庭生产和闲暇之间的时间配置差异会对收入产生不同的影响。通过构建人工智能指标体系，结合2014、2016、2018和2020四年中国家庭追踪调查（CFPS）的面板数据探究人工智能通过影响个体时间配置能否缓解性别间的收入差距。研究发现，人工智能能够增加劳动力的收入水平并且对女性劳动力的收入提升大于男性。在时间配置方面，人工智能减轻了劳动力的家务负担，增加了闲暇时间，并且女性的工作时间显著增加。提高了女性在劳动力市场有偿劳动的相对供给，减少了在家庭部门无偿劳动的时间消耗。人工智能提升了低技能女性的劳动参与，在家庭部门具有比较优势的低技能女性劳动力流向就业市场，女性群体的收入增加。异质性分析表明，对于不同年龄段的群体，人工智能显著增加了青年女性群体的收入；对于收入不同分位数水平下的劳动力，中低收入女性劳动者由于人工智能对就业市场的改善得到了相比于男性更多的工资溢价。基于此，建议提高家用智能产品的财政补贴和税收优惠，鼓励和保障新型就业模式，提升女性数字技能与人工智能的应用能力，进一步释放技术红利。

关键词： 人工智能   劳动投资效率   人力资本水平   管理者非理性决策   外部监督  

摘要： 人工智能是推动经济高质量发展的核心驱动力，人工智能的迅速发展对劳动力市场产生重要影响。以2007—2022年中国沪深A股上市公司为研究样本，从劳动投资效率的视角分析人工智能的经济后果。研究发现，人工智能在企业的应用可以显著提高劳动投资效率，主要表现在抑制冗余雇佣，经过一系列稳健性检验，结果保持不变。从劳动力需求方的视角分析其作用机制，结果表明，通过提升人力资本水平，抑制管理者非理性决策，以及增强外部监督这三条路径，人工智能促进企业劳动投资效率显著提高。从劳动力供给方的视角进行异质性检验，发现企业所在地区劳动力市场供应充足、劳动力错配程度低以及制度环境良好，人工智能对企业劳动投资效率的促进作用更显著。进一步研究表明，人工智能通过优化企业劳动资源配置效率，提高企业核心竞争力，使企业可持续发展能力提升。因此，应大力推动人工智能在企业的应用，引导其与优化企业劳动资源配置协同发展，促进人工智能与实体经济的深度融合，助力企业提高新质生产力。

关键词： 人工智能   异地投资   资本流动   统一大市场  

摘要： 助力全国统一大市场的建设是实现共同富裕和推进新发展格局的内在要求。本文从任务模型和实证检验两方面考察智能化应用对资本流动的影响。研究发现:随着企业人工智能应用水平的提升,企业异地设立子公司的数量显著增加。降低异地投资管理成本、增加高技能雇佣规模、优化企业劳动力技能结构、提高技术与科技人才的配置效率和促进技术知识扩散是人工智能发挥资本流动效应的重要机制。人工智能的异地投资效应在非国有企业、制造业企业和位于劳动力要素市场分割更强和数字基础设施水平更高地区的企业才显著存在。此外,人工智能应用能够突破空间束缚,推动企业前往更远的城市进行投资。同时,人工智能对资本流动的方向存在不对称效应,会导致资本从小城市流向大城市。本文从企业资本流动视角为新时代如何通过智能化转型推动要素流动畅通提供了经验证据与政策启示。

关键词： 卫星互联网   频谱共享   非正交多址接入   认知无线电   人工智能  

摘要： 卫星互联网的发展对频谱资源的高效利用提出了更高要求，频谱资源的传统固定分配方式难以满足动态环境的需求。因此，文章研究了非正交多址接入（NOMA）、认知无线电(CR)、区块链和人工智能(AI)在频谱共享中的应用，分析了其适用性、优势及局限性。阐述了其在频谱共享中应用的原理，并综述当前研究进展，从适用场景、计算复杂度、频谱利用率、抗干扰能力以及误码率等维度进行对比分析。研究表明，NOMA适用于高用户密度场景但受连续干扰消除算法限制，CR依赖高精度感知技术，区块链提升频谱交易公平性但实时性较差，AI具备动态频谱资源预测但受限于数据质量。最后，文章结合多种技术的优势提出了若干建议，旨在为工程应用提供参考。

关键词： 学习情感   单模态情感识别   多模态情感识别   学习情感数据库   人工智能  

摘要： 学习情感对学习效果具有重要影响， 积极的学习情感能加速学习进程. 当前， 学习情感识别领域已经涌现出许多优秀的研究成果， 对这些成果进行系统性的总结与剖析， 对于推动该领域研究的深入发展尤为重要. 首先针对学习情感的定义， 从情感分类、产生方式、测量方法和标注方法4个方面进行全面汇总; 然后分析和总结该领域内常用的学习情感数据库和其对应的评估指标; 再深入分析单模态和多模态情感识别方法及优缺点; 进一步， 对学习情感在实际教育场景中的应用现状与成效进行总结; 最后指出当前学习情感识别面临的挑战及未来的发展趋势. 综合分析发现， 学习情感领域应着重建立通用的情感分类标准和共享的学习情感数据库， 且学习情感识别方法在该领域的探索和应用能力仍有待提高.

关键词： 建筑人行为   行为特征   模拟方法   大数据   人工智能  

摘要： 在当前“双碳”目标下,建筑部门实现节能低碳十分必要.建筑中人行为是影响建筑能耗的关键因素之一,亟需认识与识别建筑人行为中的科学问题与关键技术难点.因此,本文首先系统性综述了建筑人行为模拟的研究现状.进一步,考虑到全球气候变化及国家发展方针带来的新工程需求,本文探讨了建筑人行为模拟领域面临的新挑战,包括人行为适应性、多样性、柔性、即时性等多维特征刻画,并围绕新挑战提供了亟待构建的模型及潜在方法.然后,深入讨论了新技术(如大数据、人工智能等)如何支撑建筑人行为领域的未来模型发展,旨在引发相关领域研究者的研发兴趣,提供初步视角与思考,共同推动建筑人行为领域的持续发展,为实现建筑部门“双碳”目标提供技术支撑.

关键词： 电力电子   人工智能   深度监督学习   深度强化学习   大语言模型   电力电子智能代理  

摘要： 本文对人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术和电力电子设计结合的相关研究进行了全面综述，从时间、技术和发展趋势等多个视角进行了分析。首先回顾了AI发展关键节点对电力电子设计领域的影响；对AI在电力电子设计领域的应用进行了分类，对比分析了传统AI、深度监督学习、深度强化学习三类算法在电力电子设计中的需求、应用思路和效果；在此基础上提出电力电子设计智能化下一阶段的发展方向，是解决传统设计工具和AI工具之间、各种设计工具与人之间的交互问题，给出了基于大语言模型的电力电子智能代理前沿探索；最后给出关于该领域的若干思考。

关键词： 数字中国战略   数字技术   技术社会观   人工智能  

摘要： 数字技术作为新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力，正深刻改变着社会生产方式和人类生活方式。然而，数字技术快速发展也伴随着一系列深层次的矛盾和挑战。从马克思主义技术社会观的视角出发，当前数字技术领域发展过程中正面临三重矛盾：技术逻辑与资本逻辑的合谋、生产力跃升与分配机制的结构性失衡以及技术理性与社会理性的价值悖论。在数字中国战略背景下，应当以重塑数字时代劳动者主体性为目标实现劳动解放，以社会主义伦理的制度化实践提升技术治理效能，以人类命运共同体理念推动全球数字技术合作，实现技术目标从“效率驱动”向“人的解放”转变。数字中国战略的提出，不仅为中国数字技术发展提供了理论支撑，同时也为推动全球数字技术合作、构建人类数字命运共同体贡献了中国智慧与中国方案。

关键词： 信息科学与技术协会   ASIS&T2024年年会   生成式人工智能   信息伦理   信息行为  

摘要： [目的/意义]梳理第87届ASIS&T年会的主要研究成果与核心议题，聚焦信息科学领域关于生成式人工智能、信息伦理和用户行为的最新进展，为推动技术与人文关怀的深度结合提供参考。[研究设计/方法]采用文献综述与主题分析方法，梳理本届年会中关于生成式人工智能在社会媒体、知识传播和信息服务等领域的应用进展及现存挑战，重点分析多样性、包容性和社会公平等议题的讨论内容。[结论/发现]以人为本的人工智能成为年会关注的核心议题，其在信息生态中的应用和影响引发学者热议，年会呈现了在生成式人工智能的理论探索、方法创新、应用实践和治理策略上的最新研究，年会还强调技术在促进社会公平与满足少数群体需求中的重要性，并指出建立以社会责任为核心的信息伦理框架成为共识，为学术研究和实践指明了方向。[创新/价值]总结了生成式人工智能与信息行为交互的前沿趋势，揭示了信息科学领域的多学科交叉特点，为研究者和实践者提供了重要的理论依据与实践启示。