基于信任视角的消费者算法态度研究述评与展望

近期，随着以ChatGPT为代表的新型聊天机器人模型的应用，消费者通过与算法模型的高效智能对话，享受到了便捷、个性化、丰富有趣的服务。智能算法正快速融入到人们的日常生活中，使得消费者对于算法的态度也在不断发生变化，早期研究发现的人们对于算法的消极态度即算法厌恶已经不再适合当下的社会环境。通过收集和分析算法态度文献结论和发展脉络，本研究发现，消费者算法态度正从厌恶逐渐向信任转变，因此，亟需从算法态度形成的深层机制探索消费者算法态度的发展脉络和方向。本研究旨在从信任的视角来解释这种行为的转变，并提出了消费者算法信任的三维框架，分别为：倾向性信任、情境信任和习得信任。三重信任相互影响，共同作用，最终从整体性的维度驱动了消费者递进式的行为表现：算法欣赏、算法选择和算法依赖。鉴于数字经济时代人机交互对消费者个人及企业的重要性，本研究将对消费者相关决策、企业实践，以及相关政策的制定提供有益的借鉴。     

技术嵌入、价值倾向与算法分类治理

算法治理是当前理论研究和实践探索的前沿议题。已有研究视算法为同质化对象，试图总结其一般性发展应用规律以探索普适性治理理论，却忽略了差异多元的算法属性。文章从技术嵌入、价值倾向两个维度提出了理解算法治理属性的新视角，分别聚焦算法技术实现过程中与所处环境的相互影响关系和程度、算法业态应用过程中是否涉及价值目标选择及程度。文章提出匹配不同类型算法治理属性的控制式、合作式、认证式、评估式四种治理模式，并以检查监测、自然搜索排序、犯罪风险评估、个人信用评级四类算法的治理方案为例，证实了算法分类治理框架的合理性和适用性。算法治理属性的二维解构及其算法分类治理理论框架，助益于算法治理实践的改革进程。     

数字时代的算法滥用及其规制研究

在数字经济时代，算法技术结合大数据和机器学习后已被应用于自动化或辅助决策、精准匹配和趋势预测等诸多生产或管理活动中。伴随其在商业和公共管理等领域的广泛深刻运用，因算法权利异化导致的算法滥用问题逐渐受到人们的担忧和重视。算法滥用存在针对不同主体的诸多现实或潜在的危害与弊端，足以影响到数字经济的健康可持续发展。因此，数字经济时代引致出针对算法进行规制和监管的需求。不同于传统的规制和监管的范式与手段，针对算法进行规制监管存在诸多问题与挑战。通过分析当前典型的算法规制思路与治理范式，结合算法规制监管的实施特点和痛点难点，本文针对性地提出建立以广义算法公开为基础的分场景算法审查、监管和评议的综合技术规制框架；建立在算法伦理基础上的外部监管问责、平台责任义务相结合的法规体系；建立以个体数据赋权为主要形式的健全维权途径、强化维权意识和配置个人算法权利的数据主体算法权利保障；建立算法设计主体价值与算法相关主体价值收敛协同发展、强化算法设计者社会责任的具体实现路径，以图探求适合中国数字经济背景下的算法规制体系建设思路。     

一种基于C＋＋语言的Dijkstra新算法

Dijkstra算法是求最短路径的一个经典算法，但在计算时非常消耗内存空间和计算时间。因此本文对Dijkstra算法做了修改，修改后的新算法大大降低了内存消耗和计算时间。最后通过C＋＋语言加以算法描述和实现。     

算法管理能提高数字零工劳动者的平台承诺吗?——“控制主义”和“决策主义”的双刃剑效应

随着算法的升级迭代和持续精进，零工平台基于算法技术对数字零工劳动者的管理成效成为理论和实践交汇的关注热点。劳动者通过技术进步获得了更大意义上的可交往性自由，但同时又囿于技术而进入到一个普遍的数字化技术统治中。“控制主义”和“决策主义”成为了解释科技对于改变劳动过程的关键视角，然而现有研究还没有将其整合。本研究基于认知评价理论，整合算法管理“控制主义”和“决策主义”视角，探讨算法管理影响数字零工劳动者平台承诺的“双刃剑”机制，其中“控制主义”视角主要考察感知算法控制，“决策主义”视角主要考察工作重塑。对来自407名数字零工劳动者的多时点调研数据的分析结果表明：算法管理积极影响感知算法控制和工作重塑；算法管理会通过增加数字零工劳动者感知算法控制进而降低其平台承诺；算法管理会通过促进数字零工劳动者工作重塑进而提高其平台承诺；正念负向调节算法管理通过感知算法控制降低数字零工劳动者平台承诺的间接效应；正念正向调节算法管理通过工作重塑提高数字零工劳动者平台承诺的间接效应。研究结论丰富了算法对零工经济中在线劳动者的影响机理与作用效果研究，为规范平台管理和促进零工经济健康发展提供了新思路。     

数值算法研究

数值算法是计算机算法的重要组成部分，在科学计算领域有着广泛的应用。本文介绍了基本并包含重要算法思想的数值算法，在体系和针对性方面做些探讨研究。杨辉三角针对动态规划思想应用；多项式求值Horner法则针对多项式求值的算法效率；大整数乘法针对计算机数字限制性；矩阵的求逆运算针对理论算法与实际算法之差别等。     

蚂蚁算法研究

目前，蚂蚁算法已从著名的旅行商问题和二次分配问题渗透到其它问题领域如工件排序、车辆调度、大规模集成电路设计和通讯网络中的负载平衡等中。本文详细地介绍了蚂蚁算法的原理和特点，通过具体例子说明了蚂蚁算法的求解步骤，并且讨论了蚂蚁算法目前存在的问题。     

基于ICA在脑电信号特征P300提取研究

本文介绍了独立分量分析批处理的固定点的快速独立分量分析FastICA算法，并将该算法应用于脑电信号特征提取的消噪中。实验结果表明，采用该算法成功地提取了P300中的脑电信号特征，实现了微弱的多路脑电信号P300的有效提取。     

人工神经网络中BP算法及其改进的思考

神经网络，是指为了模拟动物神经细胞群学习特性的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机系统，拥有很强的适用于复杂环境和多目标控制要求的能力。BP算法是神经网络中重要的、应用广泛的学习算法。本文介绍BP算法的原理。并分析了对BP算法进行改进的多种方法。     

数值积分算法研究

本文介绍了求解数值积分的复合求积公式，并将龙贝格算法进行改进，并用MATBLE对三个公式进行编程，在精度及算法上进行了比较，并制作出用户图形可视化界面。     

遗传算法及其在客户关系管理中的应用研究

遗传算法是一种宏观意义下的仿生优化算法，它模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。这种算法可以用于对海量的客户信息进行搜索，提取对决策有用的信息，让企业在激烈的市场竞争中处于有利地位，最终达到最高利润。本文还通过一个简单的实例研究将该算法应用在客户关系管理中。     

基于XGBoost算法的机会型创业预测研究

机会型创业对跨越中等收入陷阱，实现经济转型升级和高质量发展的作用日益凸显。基于计划行为理论，从主观规范、行为态度、知觉行为控制3个方面并结合人口统计学特征选择12个特征变量，构建机会型创业影响因素框架。在此基础上，基于全球创业观察数据库，运用XGBoost算法预测机会型创业并判别关键影响因素，将预测结果与3种机器学习算法进行比较。结果表明，基于准确率、精确率、召回率和F1值4个评估指标，XGBoost算法可以较好地预测机会型创业，优于逻辑回归、支持向量机和随机森林算法；创业自我效能、机会识别和关系感知是影响机会型创业的重要因素。聚焦新型创业研究，有助于拓展计划行为理论的适用边界和机器学习算法在创业领域的应用，为有效识别机会型创业和针对性培育机会型创业提供理论指导与实践启示。     

人工智能算法赋能劳动的新样态——基于马克思劳动价值论视域的研究

人工智能算法赋能劳动新样态并没有改变活劳动创造价值这一实质，通过明确智能载体的在场挑战人类自身的在场、创造价值的“总体工人”外延的拓展、“活劳动”与“死劳动”的复杂关系等，领会人工智能算法扩大“活劳动”范畴的事实。人工智能算法革新劳动过程，通过明晓人类劳动与智能劳动、算法作为生产工具实现价值转移、物质对象向非物质对象拓展等显现劳动本身、劳动资料、劳动对象的智能化发展。人工智能算法变革劳动方式，通过明晰劳动者由“去技能化”向“再技能化”转型、劳动分工的精细化趋势、“人机协作”劳动模式等现象，彰显劳动方式的智能化转型。     

差异进化算法反分析在确定复杂场地岩土工程参数的应用

在岩土工程勘察过程中，因为岩土体性质非均匀、不连续性、非线性复杂多变等原因，岩土力学参数测量较为困难,样本统计时离散性较大。根据现场测量的反分析方法以避开参数测试困难问题，更多的工程人员和研究工作者为真实反映状态参数使用智能优化算法，本文主要使用新型算法——差异进化算法进行反分析。     

人工智能算法专利的技术、理论、问题与中国之应对

人工智能算法因技术属性而被美国、欧盟认为是一种发明，但由于其强大的计算能力和逻辑不可知特性而难以被有效规制。对于人工智能算法这一新技术，承袭科技法学的研究思想，采用比较方法，结合创新披露理论与累积创新理论进行文本分析、理论证成与逻辑论证。研究发现：人工智能算法与技术特征结合能够成为一种专利客体，但《中华人民共和国专利法》与《专利审查指南》在应对人工智能算法时存在不足，应对实用性、新颖性、创造性审查规则以及专利公开规则进行适当调适，以改善法律滞后问题。     

基于改进粒子群算法的复式梯形渠道临界水深计算

复式梯形断面明渠临界水深实质上是求解含两个参数的一元六次方程，理论上无解析解。本文使用动态调整惯性权重粒子群算法提出了适用性强、算法精度高的复式梯形断面明渠临界水深的计算方法，通过实例分析表明该算法与最大误差小于1.48％可满足工程需要。     

供应链网络设计不确定规划模型及应用

利用不确定规划，根据决策者的要求，对供应链网络设计问题进行建模。并采用由随机模拟、模糊模拟以及例子群算法相结合的混合智能算法来求解，最后给出了生活中的实际例子来说明模型和算法的有效性。     

程序设计中变量与算法结合的教学方法

计算机教学中一个重要分支——研究类课程，教学方法和教学模式都在不断得到充实和提高。QBASIC作为开设较早的研究类计算机专业课，讲解语法规则和算法规则过程中难度较大。以变量教学为中心，可以简化了计算机专业算法教学的学习难度。     

TS算法在配电网络重构中的应用

文章介绍了配电网络重构的相关知识，并尝试将TS算法用于求解配网重构问题。另外，本文通过对寻优过程的有效控制，避免了在寻优过程中大量不可行解的产生，提高了计算效率。通过对实际算例的演算，证明了TS算法对于求解配网重构问题的有效性和可行性。     

旅游网络舆情中关键词的提取方法

在旅游过程中，网民总会遇到各种各样的问题，网络新媒体让网民有了可以表达意见，传播新闻的自由，形成网络舆情。对于网络舆情正确引导，还原游客意见构成、听取游客诉求，有利于及时发现问题、化解矛盾、释放压力，实现旅游市场的良性健康发展。本文利用数据挖掘算法对舆情中文本关键词的提取提出了自己的看法。人工对比实验证明了该算法的有效性，有较高的准确率和召回率。