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关键词： 跨境零售   搜索引擎广告   广告效果   评价指标  

摘要： 伴随着跨境电商的发展和跨境消费的升级,跨境零售作为面向海外市场的一种新型贸易方式和商业业态,已经成为我国出口贸易的重要组成部分。同时,跨境零售出口企业数量的增长,也使得企业间的同质化竞争愈加激烈,从而倒逼跨境零售出口企业逐渐由原有的规模化营销向精准化营销转变。其中,搜索引擎广告作为企业实施精准营销的重要工具,普遍存在着广告成本过高,转化率较低,投资回报率不佳等亟待解决的突出问题。因此,本文针对跨境零售出口企业搜索引擎广告的效果评价进行研究,具有积极的理论价值和实践意义。本文首先梳理跨境零售、网络广告、搜索引擎广告、广告效果等相关资料,针对主流广告效果理论模型和国内外搜索引擎广告、广告效果的评价研究进行分析,确定了以AIDA模型为基础的研究思路。同时,充分结合跨境零售市场特征,通过文献研究、跨境零售平台数据工具分析和基于扎根理论的企业访谈数据分析等三种方式的综合运用,提炼总结出针对跨境零售出口企业搜索引擎广告的效果评价指标。并且,基于AIDA模型的四项维度分别进行优化调整,以科学性、可靠性为基础,构建跨境零售出口企业搜索引擎广告的效果评价体系。其次,通过层次分析法,对指标进行权重赋值,确定了包含展现量、点击率、浏览量、转化量、效益比等五项维度及12项指标的跨境零售出口企业搜索引擎广告的效果评价体系。最后,基于我国跨境出口商品品类特征和杭州市跨境零售商品资源优势,选取主营女装服饰的跨境零售样本企业,针对其实施搜索引擎广告的效果进行评价;追踪分析样本企业在六个月内实施搜索引擎广告的效果,定位其搜索引擎广告效果存在的问题,并针对性地提出样本企业搜索引擎广告的效果提升对策。

关键词： 档案信息资源   信息共享   档案服务  

摘要： 通过档案信息资源的共享,档案可以更好地体现出价值,更好地服务于经济社会发展。本文从档案信息资源共享必要性入手,分析了共享中存在的问题,并进一步阐述了档案信息资源共享的发展路径。

关键词： 整体政府   政务信息   数据共享   资源整合  

摘要： 本文从整体政府理论出发,并基于实证访谈资料,对苏州市14个经济发达镇"不见面审批"改革进行历时性考察,总结政务服务内容、办理流程、需求回应三方面的碎片化表现,确定影响因素。针对其"不见面审批"改革实践,从政务信息整合、政务信息共享、政务信息化应用三个角度提出针对政务信息碎片化的解决方案,对建设人民满意的服务型政府提供参考。

关键词： 大数据   政府信息资源   公共服务  

摘要： 在互联网与大数据技术飞速发展的大环境下,人们生产、管理和共享数据的方式从根本上发生了改变。利用大数据技术提高政府治理能力,促进公众参与政府治理,打造现代化政府治理体系已经成为国际共识。我国同样十分注重政府自身建设发展,党的十九大报告中提出了积极主动转变政府职能,优化办事流程,提高政府办事效能,建设人民满意的服务型政府的目标。在这个目标下,政府作为信息资源的主要掌握者,顺应大数据时代潮流,把握发展机会,进一步提高信息资源服务质量,不仅有助于推进政府信息资源共享,还能准确把握公众需求,提高公众对政府的信任度,转变政府职能,完成建立服务型政府的最终目的。本文首先阐述大数据,政府信息资源等相关概念,然后参照新公共行政理论、新公共服务理论、信息技术服务标准理论和开放政府理论,通过文献调查和网络调查的方式,对国内外大数据技术发展现状、国家政策法规环境以及政府信息资源服务创新实践的具体情况进行了调查,归纳整理了国内政府信息资源服务存在的不足和国外政府信息资源服务值得借鉴之处,为文章接下来提出政府信息资源服务质量提升策略打下基础。在此基础上,针对我国政府信息资源服务存在总体进程缓慢、信息资源整合协调能力不足、数据开放共享程度不均衡、政策法规不完善和标准化专业人才匮乏等问题,分析这些问题出现的原因在于缺乏大数据应用意识、政策法规不完善和专业化人才不足,并提出大数据时代政府信息资源服务质量提升策略:在树立大数据意识方面,增强政府大数据应用意识,提升公众数据素养;在提高政府信息资源处理能力方面,推进政府信息资源整合共享,实现政府信息资源服务多元化供给;在健全相关制度机制方面,完善政府信息资源公开管理制度,优化绩效考核机制;在建立完备的信息资源安全保障体系方面,完善相关法律法规,建立政策执行监督机制;在加大人才队伍建设力度方面,培养大数据专业人才,加强政府服务人员培训。希望能为我国政府信息资源服务提供具有可行性、针对性的建议,促进服务型政府建成,并为日后政府信息资源服务相关研究提供一定的理论支撑。

关键词： 算法-硬件协同设计   FPGA加速   搜索引擎   深度学习   模型压缩与加速   稀疏神经网络  

摘要： 大数据和深度学习的兴起使得人工智能在视觉、语音和语言等应用领域取得了革命性的突破。数据、算法和算力是人工智能取得巨大成功的三要素。上层应用的数据规模和算法规模与日俱增,对硬件算力的需求呈指数级增长。然而随着摩尔定律和登纳德缩放比例定律的停滞,通用处理器的性能提升显著放缓。因此,人工智能应用面临硬件算力需求和供应之间的巨大差距。实现高性能人工智能计算是学术界的研究热点也是工业界人工智能应用落地的迫切需求。算法-硬件协同设计同时在算法端减少对算力的需求,在硬件端带来性能提升,是实现高性能人工智能计算的重要方法。本文结合人工智能领域特性,通过分析算法设计和硬件设计对计算和访存特性的需求矛盾,提出了一套高性能人工智能计算的算法-硬件协同设计方法,其核心内容包括面向硬件优化算法和面向算法定制硬件。本文的研究工作以该算法-硬件协同设计方法为指导原则,围绕数据规模增长和算法规模增长带来的巨大算力需求,针对搜索引擎数据检索和深度学习模型推理选取了四个具体问题进行研究以实现高性能计算。具体研究内容如下:(1)搜索引擎海量互联网数据的快速选取。搜索引擎的选取服务为了选取匹配用户查询的文档,需要对海量的互联网数据进行检索。即使部署了大量的CPU,计算和访存密集的选取服务依然面临着高延迟,低吞吐和高能耗的挑战。本文对选取服务的关键部分匹配计算和索引读取进行了算法优化和硬件定制,提出了基于FPGA的选取服务专用加速器系统。具体地,本文在算法端基于剪枝减少了索引查询量和匹配计算量,在硬件端通过电路微结构设计定制了流水并行的匹配处理器和高效的索引流读取器。使用必应搜索的真实索引数据和查询日志进行实验评估,该系统可以显著降低选取服务的平均延迟和尾部延迟,并提高吞吐量。(2)深度神经网络权值稀疏的模型有效性和硬件高效性权衡。近年来深度神经网络的模型参数量和计算量呈指数级增长。权值稀疏化具有很好的模型压缩效果,同时也引入了不规则计算和访存,对并行计算硬件并不友好。结构化稀疏可以解决硬件高效性的问题,但是对模型准确率和压缩率产生了极大影响。本文同时从模型有效性和硬件高效性的角度对权值稀疏进行需求分析和协同设计,提出了组平衡权值稀疏模式。组平衡稀疏化算法将权值矩阵划分为大小相同稀疏度相同的组以进行并行计算,在组内采用非结构化稀疏以保证模型的准确率。实验表明,组平衡稀疏具有与非结构化稀疏几乎相同的模型压缩效果,且优于其他结构化稀疏;为组平衡稀疏设计实现的GPU加速库相比较于其他稀疏模式的GPU加速库,实现了显著的性能提升。(3)基于权值稀疏的LSTM网络低延迟推理。LSTM网络广泛应用于语言语音等延迟敏感的应用中。为了实现LSTM网络的低延迟推理,本文将组平衡稀疏模式应用到LSTM网络中,提出了基于FPGA的组平衡稀疏LSTM推理加速器。矩阵向量乘法是LSTM模型推理中计算最密集的部分,该FPGA加速器结合稀疏矩阵的组平衡特性,定制了负载均衡和访存规则的高并行矩阵向量乘法核心,因此对于批处理大小为1的LSTM模型推理也能实现低延迟。实验表明,与之前使用不同压缩技术的LSTM网络FPGA加速器相比,基于组平衡稀疏的LSTM网络FPGA加速器实现了显著的延迟降低。(4)基于特征稀疏的CNN模型高效推理。卷积神经网络产生的特征图中存在大量的稀疏性,利用特征稀疏可以避免大量无效的计算和访存,从而降低模型推理的负担。本文提出了一种新的基于数值量化预测特征稀疏的CNN推理加速框架。基于低比特数值量化的特征稀疏预测方法具有轻量性和通用性的优势,并且不需要对模型进行重训练。利用预测出的特征稀疏作为卷积计算的输出稀疏,该框架可以剪枝模型推理中大量零值对应的无效前序计算。实验表明,低比特量化网络可以准确地预测特征稀疏性,且对模型的总体准确率几乎没有影响;该框架的CPU实现显著减少了卷积计算量并加速了CNN模型推理。综上所述,本文的研究工作基于算法-硬件协同设计为人工智能面临性能瓶颈的代表性应用和算法提出了高性能计算方案,希望可以为未来研究提供借鉴和参考,促进高性能人工智能计算和算法-硬件协同设计的发展。

关键词： 搜索引擎   自动补足算法   算法中立   合理注意义务   “通知删除”规则  

摘要： 搜索引擎自动补足算法侵权,是指搜索引擎预先编写的自动补足算法在用户使用搜索功能时提示的搜索建议侵犯他人权益,在满足侵权责任构成要件的前提下,搜索引擎公司应为此承担相应的侵权责任。我国《民法典》“侵权责任编”有关网络侵权的条款较为笼统,导致对搜索引擎是否满足侵权责任构成要件、应否承担算法侵权责任存在很多争议,就此进行分析。归责原则方面,对不同法益,考虑不同的归责原则;侵权主体方面,不认可基于算法中立而否认搜索引擎公司侵权主体地位的观点,主张搜索引擎公司应当作为“基于算法的信息发布者”,承担“算法看门人”的注意义务,未履行的,承担侵权责任;加害行为方面,搜索引擎公司既然以自动补足算法获利,就应当为其带来的后果承担责任;主观过错方面,基于算法是人为预设的,搜索引擎在事前有能力对算法结果进行预判,因而在本可以避免侵权的情况中构成主观过错;对“通知删除”规则等免责事由、合理注意义务等提出完善建议。基于搜索引擎在互联网世界中的重要作用,为了平衡权利人利益、社会效益与行业发展,应当明确搜索引擎自动补足算法的侵权责任,以保障权利人的权利、维护网络环境的风清气正。

关键词： 大数据   高校档案   数字档案   信息资源   集成管理  

摘要： 为了高效的处理当前学校内一个档案数据信息,通过利用大数据工具来建立大数据平台,实现所有数据的汇集,并将大数据引导高校档案工作中来,实现所有数据信息资源的汇集,并提高数据资源共享.明确数据资源集成的方式和途径,并且要进一步说明档案数据信息集成服务的具体内容.

关键词： 关键词广告   间接侵权   注意义务   裁判模式  

摘要： 关键词广告是搜索引擎服务商利用搜索技术将客户的网页链接与某关键词匹配,从而提升网页链接排名的一项服务。具体来说是搜索引擎服务商与客户签订合同,客户自行设置关键词,然后搜索引擎服务商收取一定的服务费,客户提交的费用越高,那么关键词所链接的客户网站以及推广信息排名越靠前,越靠前的网站链接便会吸引越多的互联网用户浏览、下单。由于关键词广告服务具有门槛低、见效快的特点,无数中小企业均加入了这场竞价排名游戏里。关键词广告客户为了迅速扩大知名度,往往将同领域的知名商品或服务商标设置为关键词,加之搜索引擎服务商疏于管理,这便极易造成对用户的误导以及同类商家的商标权侵犯,致使行业出现劣币驱逐良币的现象,给我国互联网市场秩序带来严重挑战。由于网络侵权的复杂性和隐蔽性,商标权人难以向侵犯商标权的关键词广告客户寻求救济,往往就会选择提供关键词广告服务的搜索引擎服务商。实践中法院对于搜索引擎服务商是否承担侵权责任有着很大的分歧,而在同样认定侵权的法院中,对于搜索引擎服务商的法律地位还有搜索引擎服务商的注意义务以及裁判模式方面也有着不同的认识,由此而生发出了司法实践中多种判定标准以及审理结果的情形。本文通过分析国内和国际相关领域的案件审理情况,在已有的商标法和民法理论基础上针对性的对以上问题进行探讨并提出一些具有可行性的建议,希望能为我国关键词广告行业发展和规制贡献自己的力量。本文首先简要介绍关键词广告的基本工作原理、特点以及实践中的推广流程。其次统计近年来我国关键词广告领域的相关案件审理情况,归类考察关键词广告中搜索引擎服务商的商标侵权案件判定中存在的问题:问题一是搜索引擎服务商的身份认定不明确,问题二是搜索引擎服务商注意义务界定不清晰,问题三是搜索引擎服务商侵权裁判模式不统一。然后介绍美国和欧盟在关键词广告领域案件的审理情况,并从中吸收借鉴对我国有益的立法和司法经验。最后从明确搜索引擎服务商的法律地位、界定搜索引擎服务商的注意义务以及采用直接侵权为基础的间接侵权裁判模式等角度提出完善关键词广告中搜索引擎服务商商标侵权判定的合理建议。

关键词： 建筑信息模型   面向服务   系统框架   数据融合   管理平台  

摘要： 交通基础设施投资持续高位运行,交通网络加快完善,建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)作为信息技术手段稳步推进交通基础设施信息化建设。然而现有交通基础设施信息资源利用存在数据标准不统一、业务数据集成困难、多源异构数据融合困难、行业管理软件功能单一、信息传递效率低、全寿命周期信息割裂等问题,导致信息资源在参与方共享、利用效率低下,难以满足交通基础设施建设高标准并造成信息资源的大量冗余与浪费。为实现信息资源的高效利用,本文以信息资源全生命周期管理为目标,采用面向服务架构(Service-Oriented Architecture,SOA),以BIM模型为信息载体,以三维场景信息为可视化工具,以交通基础设施建设过程信息为主线,构建BIM信息资源管理总体框架与系统架构,开展基于BIM的信息资源集成标准、多尺度多源异构模型融合技术等关键技术研究,构建面向多阶段信息资源管理的BIM系统,并根据该系统在隧道工程中的应用展开实际验证。首先,根据交通基础设施信息资源管理特性,提出围绕数据、架构、安全、扩展性能等多个维度的管理需求,设计基于面向服务架构的信息资源管理总体方案,建立包含模型数据、属性数据、实时数据三类数据结构和存储方式,形成面向建设、运维的两阶段和覆盖参与方、业务流程、信息流三维度的12种BIM三维数据管理平台子模块,从信息利用效率角度提升BIM应用价值。其次,围绕交通基础设施信息模型数据组织,引入工业基础类(Industry Foundation Classes,IFC)标准,提出多尺度三维模型构建方法,构建参数化构建流程与多细节层次融合的三维隧道模型,实现隧道设计线、隧道轮廓、隧道内部构造等不同划分层级与多细节层次的映射,进一步实现几何信息、属性信息的一致性更新;根据“参与方、业务流程、信息流”三个维度对交通基础设施项目建设全寿命周期信息资源进行识别和筛选,基于面向对象方法对IFC标准信息进行扩展,实现图纸、记录信息基于IFC标准的表达;研究了数模分离式IFC模型数据存储方法,首先设计基于IFC实体类型判别的属性提取算法,构建数据库表单与构件属性间的映射关系实现属性数据的存储,基于构件唯一编码创建IFC模型与属性、IFC模型与非几何信息之间的双向链接,实现模型数据、属性数据、文档数据的快速存储、提取与扩展。接着,针对多源异构空间模型数据融合与集成过程中存在的坐标不一致、语义信息缺失等问题,通过IFC与地理标记语言(City Geography Markup Language,City GML)语义、几何描述之间的对比分析,提出基于语义映射、空间坐标匹配、数据解析与重构的BIM与地理信息系统(Geographic Information System,GIS)空间数据集成方法,并对该方法应用实例空间坐标匹配精度、轻量化程度进行验证;围绕交通基础设施多源异构数据融合技术难题,重点研究BIM模型、倾斜摄影、地形之间的匹配方式,对倾斜摄影、地形进行裁剪、镶嵌等操作实现三者之间的融合与一致性表达,通过倾斜摄影根节点合并、BIM模型四叉树空间索引构建、多细节层次模型动态加载,实现网页端多源数据轻量化加载、动态渲染以及多尺度应用。最后,基于面向服务架构实现隧道BIM建设管理平台架构设计,以工程计量为例,描述隧道建设管理数据存储标准、服务接口定义及REST请求格式,采用多源异构模型数据集成融合与云渲染技术构建时空一体化数字孪生平台底图,为信息资源利用提供可视化环境。针对BIM构件信息管理,本研究根据明挖隧道工程结构分解方式和空间位置制定全专业构件编码规则,实现BIM模型属性继承与非结构化数据的集成,并在此基础上实现构件、属性、文件的查看与交互调用;以数字孪生底图为可视化工具,以BIM模型为载体,通过业务流程构建信息流闭环,研发了隧道BIM建设管理平台和运维管理平台,实现了隧道工程项目信息资源集成、管理和应用。

摘要： “文献信息资源”,简称“文献资源”或“文献”(以下简称“文献”),是文献性的信息资源,是最重要、最广泛的一种信息资源,是记录知识或准知识性信息的一切载体,包括印刷型和非印刷型(电子或数字文献).文献是图书情报与数据科学的一个基础、核心概念.而文献信息资源保障体系则是一个集文献的收集、贮存、组织、传递和利用等诸多功能为一体的社会系统,是信息资源建设领域中最重要的研究课题.在新时代、新技术、新需求的条件下,文献、文献信息资源保障体系的概念、理论、架构、运行、评价等各方面都应有新的界定和设计.