1998-2025.8上市公司人工智能论文发表数据库

最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布
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#人工智能 #数据分析

人工智能论文的发表数量近年来持续增长，已在国内各类期刊上得到广泛发表。体现了学术界对人工智能研究的高度关注与重视。已有学者（Haseeb等, 2019）利用人工智能论文发表情况来衡量人工智能水平

本次参考《管理世界》中姚加权（2024）的做法，利用人工智能词典，整理了上市公司1998至2025年8月期间发表的人工智能论文发表数据

本次整理的人工智能论文发表数据库，包括企业名称、文章标题、是否人工智能主题、人工智能关键词、论文摘要、论文关键词、来源期刊等关键性指标

一、数据介绍

数据名称：上市公司人工智能论文发表数据库

数据范围：上市公司企业

时间范围：1998-2025.8

样本数量：10046条

数据来源：国内上万种期刊

二、数据指标

三、数据概览

各年份人工智能论文发表数量统计

人工智能论文发表数据- Excel格式

人工智能论文发表数据-Stata格式

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经管数据库-优快云博客

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2025Agentic AI趋势：提示工程架构师预判的2个应用爆发点
AI 领航者的博客
10-20 801
What：Agentic AI到底是什么？和ChatGPT有什么不一样？Why：为什么2025年是Agentic AI的爆发年？Where：它会先“炸”在哪些场景？为什么是企业运营和个人成长？用小明的婚礼策划故事，让你秒懂Agentic AI的价值；用**“小秘书”比喻**，讲清Agentic AI的核心概念；用Mermaid流程图，画出Agentic AI的“思考逻辑”；用企业新品上市案例和个人职业规划案例，说透两个爆发点；用Python代码。
TrialPanorama: Database and Benchmark for Systematic Review and Design of Clinical Trials论文精读
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07-13 1052
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2025年7月人工智能大模型领域重大事件盘点
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
08-02 1817
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2024年8月国产数据库大事记-墨天轮
Era666的博客
09-12 2432
本文为墨天轮社区整理的2024年8月国产数据库大事件和重要产品发布消息。
AI工具将推动学术论文的标准化，提高整体质量并缩短发表周期。
abi1021的博客
11-10 826
Hey，各位赶 due 党们！还在为论文重复率爆表抓狂吗？博主我可是深有体会——曾经一篇初稿被导师标红50%以上，整个人差点当场去世…… 但别慌！2025年学术AI降重工具已实现语义智能重组与术语保留的双重突破。通过深度神经网络和语境建模技术，新一代工具能在30秒内完成传统人工数小时的改写工作，同时保证核心论点与专业词汇的准确性。实测数据显示，主流AI降重工具如DeepSeek-Rewrite、SemanticScholar Edit可将重复率从40%降至8%以下，且学术术语识别准确率达92%。
大模型失忆症？RAG+向量数据库拯救AI记忆
achenbusi的博客
07-08 1048
基于RAG与向量数据库的智能问答系统构建 RAG（检索增强生成）技术通过结合外部知识检索与生成式AI，解决了大模型知识滞后、幻觉和私有数据安全三大痛点。向量数据库作为RAG的"记忆中枢"，能高效存储和检索非结构化数据的向量表示。本文详细解析了RAG与向量数据库的协同工作机制，包括离线建库（数据收集、文本分块、向量化）和在线问答（向量检索、答案生成）全流程，并对比了主流向量数据库的选型。最后通过LangChain+FAISS的实战案例，演示如何构建商品知识库问答系统，涵盖文档加载、文
上市公司技术采用数据！发表顶刊《经济研究》！
ppmandata的博客
04-22 1141
经济研究》2025年第1期论文“企业数字化与技术采用：中国整体技术升级路径的探讨”，基于调整成本理论，强调企业技术采用的核心障碍在于技术转换过程中的调整成本（如组织重组、学习成本等）。下一步，我们把该数据进行备份，基于“专利公开编号”与“所引用专利公开编号”相匹配得到“所引用专利公开编号”对应的“所引用专利受让人”，而当中会有一部分为原名单范围内的上市公司，这样我们才能更好地判断出企业在该发明专利中自引的专利，并将其剔除以提纯，最终得到全国上市公司引用的非自身专利技术引用数据。
AI写作工具的算法突破助力2025年学术领域，实现智能化、高效率的内容输出。
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Hey，各位赶 due 党们！还在为论文重复率爆表抓狂吗？博主我可是深有体会——曾经一篇初稿被导师标红50%以上，整个人差点当场去世…… 但别慌！2025年推出的新一代学术AI降重工具基于深度神经网络与先进语境建模技术，实现了语义智能重组与专业术语精准保留的双重技术突破。该系统能够在30秒内高效完成传统人工需要数小时处理的文本改写任务，同时确保原文核心学术观点与关键专业词汇的准确性，显著提升了学术文本处理的效率与质量。
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AI时代学术选题新范式：7大智能方法破解研究痛点 传统选题方法面临范围失控、资料难寻、创新不足三大痛点，本文提出AI赋能的7种选题方法论： 1.现象+群体法：自动抓取热点与人群特征 2.理论+场景法：经典理论与新兴场景匹配 3.技术+问题法：前沿技术与领域痛点结合 4.对比+变量法：时空维度与变量关系分析 5.热点+理论法：事件传播与理论深挖融合 6.微调+变量法：已有选题变量置换创新 7.AI全流程法：关键要素智能迭代生成 同时警示AI使用的伦理边界，需规避虚构文献、伪造数据等风险，并提供针对本科生、研究
斯坦福大学发布最新AI形势报告（2024）第七章：Policy and Governance
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人工智能日益增强的能力引起了政策制定者的注意。在过去的一年里，一些国家和政治机构，如美国和欧盟，已经制定了重要的人工智能相关政策。这些政策的激增反映出政策制定者越来越意识到需要监管人工智能，并提高各自国家利用其变革潜力的能力。本章从2023年重大人工智能政策制定事件的时间轴开始研究全球人工智能治理。然后，它分析了全球和美国的人工智能立法工作，研究了人工智能立法提及，并探讨了地球仪的立法者如何看待和讨论人工智能。接下来，本章介绍了美国和欧盟的国家人工智能战略和监管工作。
通过人机协作数据标注实现从Text-to-SQL的领域适应
栖客
03-11 1103
Text-to-SQL模型可以将自然语言（NL）问题解析为可执行的SQL查询，越来越多地应用于实际应用中。然而，在实际应用中部署这些模型通常需要针对特定应用使用的高度专业化的数据库模式进行调整。我们发现，现有的Text-to-SQL模型在应用于新模式时性能显著下降，主要原因是缺乏用于微调的领域特定数据。这种数据稀缺也限制了在新领域有效评估模型性能的能力。在实际场景中，持续获得高质量的Text-to-SQL数据以适应不断变化的模式成本极高。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
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12-02 874
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
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大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
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SQLyog-13.2.0-0.x64：高效管理mysql数据库与planetscale连接
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