大模型视域下计量经济学教学优化路径

为适应大模型时代的发展,经济管理类专业的计量经济学教学必须与时俱进。本文以南京财经大学红山学院为例,从教学课时紧张、缺少自建线上教学资源、案例教学方法落后以及考核体系不合理四个方面,对计量经济学的教学现状进行分析,并针对存在的问题提出相应的优化建议,促进计量经济学课程与大模型时代协调发展,提升学生运用计量经济学方法解决当下经济问题的能力。     

ChatGPT等新一代人工智能技术的社会影响及其治理

横空出世的ChatGPT开启了通用人工智能时代,标志着人工智能具有广泛的学习能力并在大多数领域达到或超过普通人类的水平,其社会影响将巨大而深远。ChatGPT本质上是人工智能生成内容的最新应用成果,面对这一新传播范式,对其风险认知、治理策略研究刻不容缓。类ChatGPT应用嵌入公共治理领域将展现出巨大潜力,同样需要未雨绸缪,预判其可能带来的失灵、失信、失德、失向等风险,使其成为一个可用、可信、可靠和可亲的“推动者”。有乐观者认为,ChatGPT等人工智能内容生成技术的优势将为法治政府建设所用,带来人力所不及之利好;显见的是,作为“聊天机器人”出身,在代表政府与公众互动方面,类ChatGPT应用必将减少大量行政负担。欲知全豹必窥多“斑”,有人提出,可从认知、技术、数据和服务四个方面对ChatGPT等大语言模型嵌入政府治理进行研究探讨;也有从“工具、语伴、智慧体”抽象隐喻视角辨析围绕ChatGPT类智能应用的治理;更有对后ChatGPT时代政策智能发展前景的展望。     

战略性新兴产业集聚对区域创新能力的空间溢出效应研究——基于浙江11个设区市的面板数据

推动以先进制造业为主体的战略性新兴产业集聚发展,是浙江省构建现代化产业体系,打造全球创新高地的有效途径。本文基于2011年—2021年浙江省11个设区市的面板数据,采用区位熵描述了浙江省各设区市战略性新兴产业的集聚格局,并通过空间杜宾模型检验了战略性新兴产业集聚对浙江省各区域创新能力的空间影响。研究发现：浙江省各区域战略性新兴产业集聚存在正向空间溢出效应,能显著推动当地创新能力提升;相邻区域的战略性新兴产业集聚水平提升同样能促进本区域的创新能力提升;产业关联度和人力资本水平越高,区域创新能力越强,但邻近城市人力资本水平和科技投入水平的提高会抑制本地的创新发展。     

茯苓不同部位水提物对脾虚模型小鼠健脾作用的研究

目的 观察茯苓不同部位水提物对脾虚模型小鼠的健脾作用。方法 将72只小鼠随机分为对照组,模型组,白茯苓低、高剂量组,赤茯苓低、高剂量组,茯苓皮低、高剂量组,阳性药组,每组8只。采用番泻叶水煎液加饥饱失常的复合因素法复制脾虚模型。比较各组小鼠体质量及肛温并对小鼠一般行为学进行观察,观察其脏器指数、粪便含水率、小肠推进率、外周血白细胞计数、血清D-木糖含量及白细胞介素-2(interleukin-2,IL-2)、肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor α,TNF-α)、分泌型免疫球蛋白(secretory immunoglobulin A, sIgA)水平的变化,并测定其结肠组织中密封蛋白(Claudin)、闭合蛋白(Occludin)的表达水平。结果 与对照组比较,模型组小鼠体质量下降、粪便含水量上升（P<0.05）;小鼠的脏器指数、D-木糖、sIgA含量及结肠组织中Claudin、Occludin蛋白表达水平均显著降低(P<0.05);小鼠小肠推进率、外周血白细胞计数及IL-2、TNF-α水平显著上升(P<0.05)。与模型组比较,各给药组上述指标均发生显著变化(P<0.05)。结论 白茯苓可能通过调节免疫功能发挥健脾作用,而赤茯苓、茯苓皮通过调节机体的运化功能发挥健脾作用。     

证券投资基金绩效评价模型综述

基金绩效评价是基金研究的基础性问题,是以现代投资理论为基础的。绩效评价分为有基准组合绩效评价和无基准绩效评价。因所使用的基础理论不同,有基准的组合绩效评价模型分为C A PM模型的单因素模型和基于APT模型的多因素模型。     

中国西部经济增长与FDI动态关系实证研究——以四川省为例

本文通过对中国西部地区的四川省1985—2008年间的经济增长与FDI数据进行分析,协整表明二者存在长期均衡关系;Granger检验结果显示,经济增长由FDI流入量增长促成;通过建立非结构化的VAR模型及脉冲响应函数,实证结果表明,PI、FDI对GDP具有明显的持久刺激效应。文章最后对西部地区利用并引进FDI等问题提出了相关的政策建议。     

关联分析在公安情报系统中的应用

公安信息化要求建设公安大情报系统来实现线索分析及情报信息研判平台。这需要研究线索的信息扩展查询直接分析、关联信息查找和筛选、拓展关联分析、特殊专题分析模型等多种关联分析技术,来实现以情报信息为导向的协查办案分析、线索串联发现、情报预警和预案、决策支持。     

大型语言模型的法律风险与治理路径

大型语言模型促进了生成式人工智能的蓬勃发展。大型语言模型通常作为通用生成式人工智能的技术底层发挥作用,具备信息价值、情感价值、思维价值和劳动价值,也包含信息内容风险、数据与算法安全风险、侵权风险、诚信风险等系列法律风险。大型语言模型及相关应用的法律风险治理面临微观和宏观层面的系列挑战,需要平衡多方面的目标,应当基于包容审慎监管、分层治理、深度治理和敏捷治理的路径对大型语言模型的法律风险治理开展谨慎、灵活的探索性制度实践,进而逐步完善生成式人工智能的风险治理体系。     

基于能力素质模型的工会干部培训课程体系建设

工会干部是党的干部队伍的重要组成部分,是做好新时代党的群众工作的重要组织保证。培养一支高素质专业化的工会干部队伍,离不开一整套科学合理的工会干部培训课程体系。研究认为,工会干部培训课程体系的建设,应从构建工会干部能力素质模型出发,针对能力素质指标,对应设计课程,进而形成完整的工会干部培训课程体系。为保证课程的持续运行,研究建议:提高组织部门重视程度,根据课程体系制定工会干部培训规划;深化工会干部能力素质研究,明确不同群体的培训需求;精准设计工会干部培训项目,提高教学效果。     

人工智能生成行为的决策标准

基于博弈模型分析的人工智能生成行为强调决策收益和决策成本的不同结果,收益和成本的权衡进一步完善人工智能生成行为的决策标准。人工智能生成行为的决策收益与决策成本因生成内容使用行为的共识状态而发生实质变化,对生成行为规范性质形成共识的情况下,人工智能设备所有者与内容使用者仅需要依据共识性理解进行决策。共识性理解即双方主体对于生成内容的使用是否需要取得授权形成一致判断,这就需要人工智能生成行为的规范设计足够明确和统一,当双方主体对于生成内容的使用无法形成规则共识,围绕生成行为的权益纠纷必然增加决策成本并降低决策收益。因此,厘清人工智能生成行为及其法律效力,促进规则共识的形成是决策标准指导规范设计的核心要素。