[目的/意义] 针对中文方面级情感分析(Aspect-based Sentiment Analysis，ABSA)中面临的数据集不充分和跨领域迁移难的问题，探索中文大语言模型在ABSA任务中的应用和性能。[方法/过程] 本研究使用ChatGLM模型，通过提示工程及LoRa (Low-Rank Adaptation)与P-Tuning的微调技术，在中文公开方面级情感分析数据集ASAP上开展ABSA任务。[结果/结论] 与基线模型相比，基于少样本提示的ChatGLM性能接近全样本深度学习模型，而结合LoRa和P-Tuning的模型则取得最佳效果，并在实际的ASAP数据集中展现出良好的分类能力。本研究验证了中文大语言模型的方面级情感分析在中文环境下的有效性和可行性，为中文ABSA领域提供了新的解决思路和参考。

[目的/意义] 专利发明人在寻找合作伙伴时往往面临信息过载的问题，且其合作也受到较多现实因素的限制，如何在海量信息中寻找专利发明人的潜在合作伙伴成为现阶段亟待解决的问题。[方法/过程] 从专利发明人之间的直接信任、间接信任、领域偏好三重关系构建专利发明人合作网络，结合专利发明人专利文本内容信息，利用异构图卷积网络识别专利发明人潜在合作伙伴，进而对其潜在合作伙伴进行细分。[结果/结论] 借助工业互联网中的智能传感器领域专利数据进行实证，验证了本文方法有较好的实际应用效果，且本文模型AUC、准确率、精确率、召回率显著优于基线模型。识别专利发明人潜在合作伙伴并进行细分，为专利发明人有针对性地推荐合作伙伴，有助于促进资源共享、优势互补，提高创新效率。

[目的/意义] 探究生成式人工智能(Artificial Intelligence，AI)在中文书目工作中的应用效果及技术潜力，为目录学的技术赋能和书目工作的智能化发展提供有益参考。[方法/过程] 选取文心一言和DeepSeek进行双模型实验，从文献组织、文献揭示、文献传播3个维度设计6类典型书目工作任务，由生成式AI执行，通过多维度混合方法评价体系进行实验结果的评价与分析。[结果/结论] 生成式AI已经具备较强的中文书目工作能力，在现代目录学、结构化书目工作任务以及大众书目工作场景中更具技术适配性。基于此，未来应当构建混合模型架构的书目工作智能系统，突破生成式AI在综合性书目工作任务与学术文献书目工作场景中的能力瓶颈，并在书目控制、导读书目、阅读推广等方向实现理论与实践的创新。

[目的/意义] 为充分挖掘医学图像与文本间语义关联信息，本文利用增强异构图融合方法提升图像特征表示并进行模态信息交互实现特征融合，进而提升多模态医学实体识别效果。[方法/过程] 首先利用RoBERTa和ResNet分别提取医学文本与图像特征，接着通过视觉增强模块捕获图像关键信息并过滤无关噪声，然后构建基于图像与文本节点和对应边的异构图以获取模态间细粒度语义关联，并通过自注意力机制、跨模态门控机制和位置前馈网络实现医学多模态特征融合，最后在中文多模态医学数据集上验证实体识别效果。[结果/结论] 所构建的RMGFM模型在中文多模态医学数据集上F1值达到88.99%，相比UMT、AGBAN和UMGF等多模态基线模型的F1值分别提高了5.52%、5.28%和5.08%。实验表明Ro-UMGF^*+Manifold (RMGFM)模型能有效挖掘医学图像和文本间语义关联信息，在中文多模态医学实体识别任务中表现优异。

[目的/意义] 分析生成式AI大学生用户的持续使用意愿，能为优化生成式AI用户体验和提升社会新质生产力提供理论参考。[方法/过程] 文章基于期望确认理论、使用与满足理论构建了生成式AI大学生用户持续使用意愿影响因素模型，并以杭州市5所高校的大学生为研究对象，通过问卷调查法收集数据，采用SPSS 27.0和AMOS 27.0验证了模型中的变量与假设。[结果/结论] 研究表明：满意度是大学生用户持续使用意愿的关键影响因素，信息质量、系统质量、享乐满足、功利满足等因素对其持续使用意愿具有显著的直接正向影响，期望确认度、信息质量、系统质量等因素能通过满意度对其持续使用意愿产生显著的间接正向影响。

[目的/意义] 探究警告标签在虚假短视频治理中的应用, 为警告标签在虚假短视频治理中的效果提升, 以及短视频内容生态治理提供依据。[方法/过程] 基于刺激—机体—反应理论(Stimuli-Organism-Response Theory, SOR理论), 围绕短视频情境, 以健康信息为例, 采用情景实验法(N=247), 探究警告标签的形式(即标签位置与模态)×内容(即警告强度与来源)如何影响警示效果(即用户感知准确性与可信度), 进而影响用户分享意愿。[结果/结论] 警告标签显著影响用户的感知准确性与可信度, 继而显著降低其分享意愿, 且会引发"隐含的真理效应"。关于标签位置, 位于短视频下部标签的警示效果最强; 关于标签模态, 图文结合标签的警示效果最强; 关于警告强度, "短视频内容虚假"标签的警示效果最强; 关于警告来源, "官方标记"标签的警示效果最强, 确认偏差显著调节警告标签形式与内容对用户感知准确性与可信度的影响。

[目的/意义] 生成式人工智能技术的快速发展为信息检索领域带来了变革, 本文旨在通过分析生成式人工智能环境下用户的学习型搜索行为与效果, 并探究认知风格和任务类型在其中的影响。[方法/过程] 运用用户实验与数据分析的方法, 采用场依存—场独立型认知风格分类, 设计理解型与分析评估型两类搜索任务, 收集用户的搜索行为和学习效果数据, 并利用方差分析法进行检验。[结果/结论] 在生成式人工智能环境下, 认知风格影响了用户的检索式构造来源、阅读生成结果时长、搜索满意度与主观知识增长等, 而任务类型影响了用户的检索式长度、检索式构造时间与主观知识增长等。

[目的/意义] 应急管理, 情报先行。面对复杂多变的内部、外部环境, 应急情报服务在政府应急管理中发挥着"耳目、尖兵、参谋"的重要作用, 是实现智慧应急的基础保障。以敏捷理论为基础, 对政府应急情报服务能力开展理论研究与评价实践, 有助于提升应急情报服务水平, 推动应急管理与情报智慧融合发展。[方法/过程] 本文从我国政府应急情报服务的现实困境入手, 基于敏捷理论中"敏捷性"的内涵与特征, 探讨政府应急情报服务能力的构成, 构建评价指标体系, 最后提出政府应急情报服务能力的提升策略。[结果/结论] 本文构建了由情报资源保障、情报业务流程、数智技术赋能、应急情报协同和应急情报功能这5个维度组成的敏捷政府应急情报服务能力框架模型, 构建了包含5个一级指标、22个二级指标和77个三级指标的应急情报服务能力评价指标体系, 围绕政府应急情报服务的数智化升级、新型情报资源保障体系建设和应急情报协同网络构建3个方面, 有针对性地提出了应急情报服务能力提升策略。

[目的/意义] 生成式人工智能技术在语料训练阶段会触发著作权侵权风险, 目前全球范围已经出现了侵权诉讼案件。提出应对著作权侵权风险的中国监管方案, 对平衡我国人工智能与传统内容创作产业的利益关系, 推动人工智能技术可持续发展有着重要意义。[方法/过程] 通过文献、比较和经验分析, 揭示了发达国家(地区)的监管制度。在借鉴域外监管经验的基础上, 结合我国国情提出监管方案。[结果/结论] 研究发现, 我国生成式人工智能技术处在发展阶段, 政府应推出灵活的行政监管原则, 在著作权法律体系中构建适用于生成式人工智能的柔性的"合理使用"制度, 同时制定适用于生成式人工智能的知识共享协议方案, 作为节约许可成本的行业合规路径。

[目的/意义] 人工智能政策对促进知识流动、刺激城市合作创新具有深远影响。以智能体仿真方法分析政策工具组合的投入策略, 弥补了已有研究侧重定性分析的不足, 对辅助政策制定、促进资源有效利用、加速城市合作创新等具有重要意义。[方法/过程] 本研究从人工智能政策工具组合视角出发, 在政策工具自动抽取的基础上, 设置合作网络连接规则、政策投入与收益规则、合作意愿更新规则, 模拟资金支持、法律法规、应用推广3种政策工具投入对城市合作创新的影响, 探究最优状态下的政策工具组合策略, 并分析政策投入随发展阶段的动态变化。[结果/结论] 研究发现, 人工智能政策工具组合对城市合作创新具有促进作用, 促进效果前期增长明显, 后期增长慢; 在最优策略下, 前期法律法规的政策投入占比最多, 资金投入次之, 后期则主要以应用推广政策工具为主; 在政策影响下, 城市合作创新网络的密度和聚集系数逐渐增大, 并不断催生出除头部节点外的次级节点。

[目的/意义] 可信数据空间为数据流通利用提供了关键支撑。本研究旨在探究符合中国国情的可信数据空间建设原则与发展路径，为构建全国一体化数据要素市场提供发展动能。[方法/过程] 本文通过文献回顾并列举实际案例，梳理数据空间研究现状与实践进展，从多维度分析利用可信数据空间解决数据流通利用困境的方法手段，基于此，系统性体系化地探讨可信数据空间的建设原则和发展路径。[结果/结论] 本文提出包含平衡、问责制、安全、互操作、可控在内的可信数据空间建设BASIC原则，从战略布局、技术底座、标准规范、创新生态、运营监管、国际交往等方面探索我国可信数据空间发展路径。

[目的/意义] 数智时代在为超大城市政务数据共享布局新场景的同时，也催生了新的挑战，探究超大城市政务数据共享体系有利于以政务数据赋能超大城市建设。[方法/过程] 结合社会技术系统理论与技术执行框架，提出分析框架、析出核心要素，进而描绘超大城市政务数据共享体系的整体面貌，挖掘本质特征，分析运行方式，并以上海市为案例检验体系运行的有效性，提出了超大城市政务数据共享的优化策略。[结果/结论] 提出“技术—制度”分析框架，析出硬性器物技术、软性操作技术、静态制度设计与动态制度运行4个核心要素，揭示了该体系数字孪生的本质并分析了内在的技术整合、技术赋能、体制包容与机制驱动运行方式，最终提出了明确核心、目标、原则与举措的超大城市政务数据共享优化策略。

[目的/意义] 探究社交网络用户图像敏感数据计量方案，对于拓展数据隐私研究范畴、促进社交网络平台的健康发展具有重要意义。[方法/过程] 首先，融合隐私感知和客观标准构建社交网络隐私图像库；其次，基于卷积神经网络和信息熵理论构建社交网络用户图像敏感数据计量模型；第三，获取新浪微博用户公开发布的图像数据，通过自建社交网络用户隐私分类表标注数据集并进行监督学习；最后，根据年龄特征比例抽样新浪微博用户，分析其隐私泄露风险并分级预警。[结果/结论] 用户年龄反作用于隐私披露行为，社交网络用户图像数据敏感性排序从高到低为：个人财产信息、个人网络通信信息、个人医疗健康信息、个人位置信息和个人识别信息。

[目的/意义] 基于科技基金共同资助的视角，探究区域联合创新现状，为构建高效且合理的区域创新协同机制提供有益参考。[方法/过程] 以Web of Science数据库中国内地31个省级行政区为研究对象，通过复杂网络分析、逐步回归法等对区域联合创新的布局态势及影响效果展开研究。[结果/结论] 结果表明，从总体上看，东部地区参与共同资助的论文数量最多且学术影响力最高；各地区的区域联合创新水平逐年提高，对共同资助的依赖度不断降低；地缘邻近性和资源互补性是区域间以共同资助形式实现联合创新的主要驱动力；基准回归结果发现，论文数量和学术影响力对地区科技创新水平具有显著促进作用，论文数量的影响性稳定且持久，学术影响力和成果新颖性的影响效力更大，但持久性较弱，后者的促进作用有一定滞后性；异质性检验发现，论文数量和学术影响力对东部和西部地区科技创新水平的促进作用最大；递进影响分析表明，共同资助形式下的区域联合创新会成为赋能新质生产力的潜在动力。