最新刊期
2026年第12卷第2期
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全国一体化数据市场的基本构成与建设路径 AI导读
摘要：全国一体化数据市场与数据要素市场化、价值化相互耦合，是我国数据领域的重要战略安排。结合我国数据市场实践现状，紧扣数据要素和数据市场运行特征，提出全国一体化数据市场具有规则、设施、生态和治理4个构成层次。进一步，围绕4个层次，提出培育全国一体化数据市场的路径，包括扩大供给需求、强化制度引领、加强生态培育、加快设施建设和完善市场治理等着力点，以实现数据要素更高水平配置，推动数字经济高质量发展。关键词：全国一体化数据市场;高质量发展;数据要素334|87|0更新时间：2026-03-15 - 摘要：我国数据要素市场潜力巨大，但数据流通利用效率低下导致数据要素潜能释放不足，这已成为培育全国一体化数据市场的核心瓶颈。从数据流通利用视角切入，以全国统一大市场建设“五统一、一开放”的基本要求为指引，针对当前数据市场存在的规则不统一、设施不互通、主体不协同、产业不繁荣等瓶颈，提出了统一制度规则、统筹基础设施、形成市场共识和加速产业赋能的总体思路，并针对性阐明完善数据流通标准规范、夯实流通利用基础设施、健全数据估值定价机制以及做强数据流通利用产业四方面具体实现路径。关键词：数据流通利用;全国一体化数据市场;培育路径174|59|0更新时间：2026-03-15
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全国一体化数据市场的系统构建 AI导读
摘要：数据要素已成为发展新质生产力、推动经济高质量发展的基础性战略资源。培育全国一体化数据市场是破解当前数据要素碎片化配置低效难题、构建国家竞争新优势的关键举措。厘清了全国一体化数据市场的本质内涵与战略必然性，深入剖析了当前面临的制度规则壁垒、基础设施鸿沟、市场生态失衡及财政调节缺位等多维现实梗阻，并在“五统一、一开放”的总体框架下，提出了涵盖“制度供给-设施联通-生态调节-治理协同”的系统构建路径，即通过构建全链条确权与标准体系、打造集约高效的流通基础设施、构建分层协同与服务繁荣的市场生态、创新全周期财税激励与调节机制，以期为构建统一开放、竞争有序的数据要素市场贡献系统性的制度设计方案。关键词：数据要素;数据市场;数据制度;市场建设;数字经济153|81|0更新时间：2026-03-15 -
全国一体化数据要素市场的交易标的物研究 AI导读
摘要：构建全国一体化数据要素市场是推动数字经济发展的关键举措。数据流通交易标的物是数据市场建设的基础，规范、标准、统一的数据流通交易标的物设计是全国一体化数据要素市场培育的基本要求。对数据要素市场与数据产品市场的差异进行了梳理，指出当前大部分数据交易所（中心）挂牌的标的物是数据产品而非数据要素。数据要素是数据制造商（数据工厂）的基础原料，需要从数据要素市场采购。提出数据要素交易标的物的设计规范和标准化，旨在为加快全国一体化数据市场建设提供理论支撑与实践指引。关键词：数据要素;数据市场;交易标的物;一体化;数字经济192|67|0更新时间：2026-03-15 -
数据产品的统一标识编码方法研究 AI导读
摘要：数字资源的高效管理与互联互通是实现数据赋能的基石。传统以元数据管理为核心的资源组织方式已难以适应跨部门、跨层级、跨业务的复杂协同需求，限制了数字资源的深度利用。数据产品是数据市场流通的一大类标的物，统一标识作为数据产品的基础，其研究与实践对于促进数据流通共享至关重要。在系统梳理标识编码方法研究进展的基础上，针对当前数据分析需求复杂化、数据多源异构化，以及数据智能体模式带来的多任务协同语义互操作等关键挑战，提出数据产品的统一标识编码方法。该方法通过引入机器可理解的高维语义特征，使数据产品成为智能体识别与操作数据的统一接口，为推动数字资源体系的标准化、智能化和协同化发展提供方法参考与标准化路径。关键词：数据产品;统一标识;数据智能体;数据流通;数字资源129|61|0更新时间：2026-03-15 -
高质量数据集产品的形态和生产流程研究 AI导读
摘要：高质量数据集决定了人工智能模型的训练效果。高质量数据集缺乏统一标准形态和质量可控的流程化生产方法，导致其供给不足、流通不畅，已成为制约人工智能发展应用的因素之一。本文从数据产品的角度，提出高质量数据集产品的五元组形态，以全链路技术能力为支撑，设计高质量数据集产品的生产流程，提出面向产品需求的全生产流程质量管控方法，为高质量数据集产品的大规模生产、流通提供理论基础和可行方案。关键词：高质量数据集;数据产品;形态;生产流程;数据质量277|60|0更新时间：2026-03-15
专题
- 摘要：随着大模型应用越来越广泛、规模逐渐增大，目前大模型训练面临出错概率高、检查点访问性能差等问题。总结了已有检查点访问性能优化方法的优缺点，提出了一种新的检查点访问性能优化方法。观察检查点数据模式可知，相近检查点的模型权重数据变化较小，适合增量压缩。基于多台互联训练节点实现了增量压缩，并基于真实的深度学习模型训练时产生的检查点数据进行了实验测试。结果表明，在训练周期内，增量压缩对大多数检查点具有较好的压缩效果。此外，提出在增量压缩中使用动态间隔来平衡压缩率与存储开销，并对动量数据特征进行分析。文章对已有方法的分析及对检查点访问性能的优化为大模型训练加速提供了指导。关键词：大模型;检查点;数据压缩;性能提升97|44|0更新时间：2026-03-15
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基于社交媒体大数据的灾害事件态势感知 AI导读
摘要：灾害事件态势的准确感知取决于及时、有效地获取承载事件信息的相关数据以及对数据的深入理解和分析。社交媒体大数据蕴含了丰富的事件信息，但其海量、非结构化、时空敏感等特点为动态复杂的灾害事件态势感知带来巨大的挑战。从社交媒体大数据的角度出发，首先，通过构建灾害事件的因果知识图谱，有效整合社交媒体大数据中的异构信息，解决其非结构化和时空敏感问题；其次，利用大型语言模型及微调技术，提升对灾害事件演变过程的推理能力，并通过微调后的生成式预训练模型，更准确地识别具有针对性和实用性的灾害事件的因果子事件，有效应对数据海量和信息冗余带来的挑战；最后，设计了一个灾害事件态势感知系统，通过用户与系统的交互，辅助相关人员快速、全面地理解和分析灾害事件情况。实验结果表明，该系统在灾害事件相关文本分类任务中，平均F1分数达到0.891，显著优于基线模型。在因果关系生成方面，微调后的生成式预训练模型能够更准确地识别具有针对性和实用性的灾害事件的因果子事件，有效提升了灾害事件态势感知的准确性和效率。关键词：社交媒体大数据;因果事件;灾害信息管理系统121|59|0更新时间：2026-03-15 - 摘要：知识概念抽取在教育、医疗、金融领域均有重要的应用价值。知识概念抽取属于命名实体识别的一个细分任务，但是由于缺乏数据集和知识概念实体类型的特殊性，直接将通用命名实体识别方法运用到知识概念抽取任务中，往往效果不佳。鉴于上述挑战，利用开源大语言模型，提出了基于少样本学习和思维链提示的知识概念抽取方法。首先，通过对比学习训练关注了实体语义的文本表征，并采用K-近邻算法提升检索到的少样本示例的相关性。其次，采用思维链提示的方法展示样本，以提升大语言模型在知识概念抽取任务中的推理能力。在多个数据集上的实验结果表明，基于少样本学习和思维链提示的知识概念抽取方法总体上表现出了优于现有方法的效果。关键词：知识概念抽取;命名实体识别;大语言模型79|55|0更新时间：2026-03-15
- 摘要：地震波信号的降噪对于地震监测和地震学研究至关重要。提出了一种基于深度学习的端到端地震波降噪方法。该方法融合了卷积神经网络与多头自注意力机制，采用残差连接的编码器-解码器架构，一方面能够处理复杂背景和细节丰富的信号，另一方面多头自注意力机制能捕捉长距离依赖关系。通过一致性相关性损失与频域均方误差损失的联合约束，在时域和频域上均实现了优异的降噪效果。在公开数据集STEAD上的测试表明，该方法在峰值信噪比（PSNR）和信号相关性（CC）两个关键指标上均优于传统及现有的深度学习方法，皮尔逊相关性为0.918，峰值信噪比为36.79，达到先进水平。此外，在京津冀地震预警台网所记录地震波形数据上进一步验证，结果表明该方法在抑制噪声的同时，能够较好地保留地震信号（CC达0.70，PSNR为35.26）。关键词：地震波降噪;深度学习;卷积网络;自注意力机制;残差编解码器91|143|0更新时间：2026-03-15
- 摘要：当前，基于大模型的智能体技术正经历爆发式演进，其开发、协作与全生命周期管理已成为产业核心议题。结合行业实践，提炼了典型应用场景，深度解析了智能体开发和通信涉及的关键技术，提出了一套完整的智能体研发及运营能力框架，最后展望了智能体发展趋势。关键词：智能体;智能体应用;智能体开发平台326|90|0更新时间：2026-03-15
研究
- 摘要：随着铁路行业数字化转型的深入，多源异构数据的高效管理与融合应用成为提升运营效率的关键挑战。提出了基于数据编织技术的铁路数据管理新架构，通过构建包含数据源层、元数据处理层、数据服务层等7层的协同体系，实现了铁路车机工电辆供等业务系统数据的跨源整合与实时共享。聚焦主动元数据管理、知识图谱数据目录、跨源一体化查询等关键技术，设计了工务设备故障处置等典型应用场景，验证了数据编织技术在打破数据“孤岛”、提升故障处置效率及优化协同管理中的有效性。实践表明，该架构可显著提升铁路数据治理能力，为铁路数字化转型提供了可扩展的技术范式。关键词：数据编织;主动元数据;知识图谱;跨源查询;故障协同处置110|70|0更新时间：2026-03-15
应用
- 摘要：在国家数据政策与数字政府建设深入推进的背景下，可信数据空间作为实现高质量数据治理的制度性载体，日益成为政务数据开发和利用的重要基础。以可信数据空间的协同理论机制和权责结构为核心，分析了政务数据治理面临的法治挑战，发现基层政府的数据治理面临着新旧治理模式分化；制度建设与制度运行之间存在张力，偏离治理制度宗旨；基层政府权责失衡导致“数据悬浮”等多重治理困境。为此，通过对可信数据空间深层解剖，分别从法律指导层、协同层、监督层3个维度重构基层政府数据治理的新范式，重塑可信数据空间发展模式，实现数据治理的专业化与法治化，最终提升基层政府数据治理能力，实现数智政府。关键词：基层政府;政务数据;可信数据空间;数据治理范式85|84|0更新时间：2026-03-15
论坛
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