導讀    

數據時代給眾多學科帶來了全新的增長點。察言觀數研究團隊基于文獻數據庫、搜索引擎、社交媒體、期刊網站等多源數據內容，研發了可用于挖掘近期熱點論文的補充計量學（Altmetrics）模型和科學計量學（Scientometrics）工具。利用相關模型和工具，定期探測領域最新熱點論文，推出榜單，以饗讀者。

推介論文簡介及點評

深度強化學習綜述

【作者】 劉全;翟建偉;章宗長;鐘珊;周倩  

【作者單位】蘇州大學計算機科學與技術學院;軟件新技術與產業化協同創新中心

【來源】計算機學報,2018,41(01):1-27

【摘要】深度強化學習是人工智能領域的一個新的研究熱點.它以一種通用的形式將深度學習的感知能力與強化學習的決策能力相結合,并能夠通過端對端的學習方式實現從原始輸入到輸出的直接控制.自提出以來,在許多需要感知高維度原始輸入數據和決策控制的任務中,深度強化學習方法已經取得了實質性的突破.該文首先闡述了三類主要的深度強化學習方法,包括基于值函數的深度強化學習、基于策略梯度的深度強化學習和基于搜索與監督的深度強化學習;其次對深度強化學習領域的一些前沿研究方向進行了綜述,包括分層深度強化學習、多任務遷移深度強化學習、多智能體深度強化學習、基于記憶與推理的深度強化學習等.最后總結了深度強化學習在若干領域的成功應用和未來發展趨勢.

【察言觀數點評】

深度學習使機器深入理解問題，強化學習使機器做出最優決策，兩者的結合就是AI的未來。你應該明白了為什么這篇文章能排在我們算法結果中的第一位。

基于深度學習的推薦系統研究綜述

【作者】黃立威; 江碧濤; 呂守業; 劉艷博; 李德毅

【作者單位】北京市遙感信息研究所;清華大學計算機科學與技術系

【來源】計算機學報,2018,41(07):1619-1647.

【摘要】深度學習是機器學習領域一個重要的研究方向,近年來在圖像處理、自然語言理解、語音識別和在線廣告等領域取得了突破性進展.將深度學習融入推薦系統中,研究如何整合海量的多源異構數據,構建更加貼合用戶偏好需求的用戶模型,以提高推薦系統的性能和用戶滿意度,成為基于深度學習的推薦系統的主要任務.該文對近幾年基于深度學習的推薦系統研究進展進行綜述,分析其與傳統推薦系統的區別以及優勢,并對其主要的研究方向、應用進展等進行概括、比較和分析.最后,對基于深度學習的推薦系統的未來發展趨勢進行分析和展望. 

【察言觀數點評】

自電子商務誕生或更早的時間，推薦系統一直是商業等領域研究的熱點。但目前，似乎還鮮有比深度學習更好的方法。

人工智能教育應用的現狀分析、典型特征與發展趨勢

【作者】梁迎麗; 劉陳

【作者單位】南京郵電大學教育科學與技術學院

【來源】中國電化教育,2018(03):24-30.

【摘要】新技術浪潮洶涌而至。大數據、并行計算和深度學習驅動人工智能技術飛速發展,并重塑教育新形態。人工智能教育應用現狀與發展趨勢研究有助于推動技術與教育的深度融合發展。該文從技術發展的角度回顧了人工智能的發展歷程,概述了人工智能發展史上的三次浪潮,揭示了人工智能的三大要素與驅動力,闡述了人工智能在教育領域中的四大具體應用形態,分析了人工智能教育應用的五大典型特征,并指出其未來的發展趨勢,最后歸納并構建了人工智能與教育的融合創新發展體系,旨在為我國人工智能與教育的融合發展提供理論指導。 

【察言觀數點評】

在考慮增加人工智能教育的同時，也應該要研究哪些教育是這個時代所不再需要的。

互聯網應用擴張與微觀經濟學基礎——基于未來“數據與數據對話”的理論解說

【作者】何大安  

【作者單位】浙江工商大學經濟學院;教育部重點研究基地浙江工商大學現代商貿研究中心

【來源】經濟研究,2018,53(08):177-192.

【摘要】本文將互聯網應用擴張,解說為互聯網、大數據和人工智能等全面融合對消費、投資、生產、服務、健康和生命等領域的影響和作用過程,將"數據與數據對話"理解為未來一切都由大數據解構或人工智能主宰,從而出現大數據思維取代只依據部分信息進行因果思維的情形。通過對互聯網應用擴張的分析有以下結論:人類社會已開始從"人與信息對話"進入"人與數據對話",并在未來會過渡到"數據與數據對話"的時代,這要求微觀經濟學基礎有適應這個時代的創新;針對經濟學理性選擇理論與現實之間的偏差,可考慮把行為主體劃分為智慧大腦和非智慧大腦兩種類型,以偏好趨同化、認知趨同化、效用期望等待這三個概念來描述投資和消費選擇的實際;互聯網應用擴張正在導致資源配置機制發生變動,經濟運行中已出現互聯網資源配置機制,可通過對這個機制的分析來創新經濟學資源配置理論和產業組織理論。本文依據即將到來的"數據與數據對話",試圖描述一個創新微觀經濟學基礎的理論分析框架。 

【察言觀數點評】

作者從數據的角度，嘗試給出了一個值得關注的創新微觀經濟學分析框架。

深度學習在無人駕駛汽車領域應用的研究進展

【作者】王科俊; 趙彥東; 邢向磊     

【作者單位】哈爾濱工程大學自動化學院

【來源】智能系統學報,2018,13(01):55-69.

【摘要】首先闡述了汽車界對無人駕駛的定義,然后詳細分析了國內外無人駕駛汽車的發展歷史以及各車企和互聯網公司的研究現狀。通過詳細分析無人駕駛汽車工作原理、體系架構設計以及具體實現方法,簡單說明了目前無人駕駛汽車遇到的關鍵問題和難題,同時重點描述了目前深度學習在圖像處理方面的突破性進展以及在無人駕駛汽車領域的應用實踐,最后對無人駕駛的未來發展做了展望。 

【察言觀數點評】

自現代社會以來，汽車一直是帶動其它工業的引領型行業。這一次革命，又是如此。

論大數據時代的個人數據權利

【作者】程嘯       

【作者單位】清華大學法學院

【來源】中國社會科學,2018(03):102-122+207-208.

【摘要】大數據時代的個人數據權利涉及自然人的民事權益保護與數據企業的數據活動自由關系的協調。個人數據可以成為民事權利的客體,并應當通過私權制度對其加以規范和保護。自然人對個人數據的權利旨在保護其對個人數據的自主決定利益,從而防御因個人數據被非法收集和利用而侵害既有的人格權與財產權。自然人對個人數據的權利并非物權等可以積極利用的絕對權,只有在該權利被侵害而導致其他民事權利被侵害時,才能得到侵權法的保護。數據企業對個人數據的權利來自于其合法收集、存儲,并支付了對價這一事實行為。數據企業的數據權利是一種新型的財產權,不能僅僅通過反不正當競爭法給予保護,而應同時作為絕對權給予更系統的保護。 

【察言觀數點評】

大半個法學界都在研究相關問題。這極有必要。

大數據下機械智能故障診斷的機遇與挑戰

【作者】雷亞國; 賈峰; 孔德同; 林京; 邢賽博

【作者單位】西安交通大學機械制造系統工程國家重點實驗室;華電電力科學研究院

【來源】機械工程學報,2018,54(05):94-104.

【摘要】機械故障是風力發電設備、航空發動機、高檔數控機床等大型機械裝備安全可靠運行的"潛在殺手"。故障診斷是保障機械裝備安全運行的"殺手锏"。由于診斷的裝備量大面廣、每臺裝備測點多、數據采樣頻率高、裝備服役歷時長,所以獲取了海量的診斷數據,推動故障診斷領域進入了"大數據"時代。而機械智能故障診斷有望成為大數據下診斷機械裝備故障的"一把利器"。與此同時,大數據給機械智能故障診斷的深入研究和應用提供了新的機遇:"數據為王"的學術思想有望成為主流、診斷整機或系統級對象成為可能、全面解析故障演化過程成為趨勢等;但也遇到了新的挑戰:數據大而不全呈"碎片化"、故障特征提取受制于人為經驗、淺層診斷模型診斷精度低等。闡述了機械智能故障診斷大數據的特點;從信號獲取、特征提取、故障識別與預測三個環節,綜述了機械智能故障診斷的國內外研究進展和發展動態;指出了機械智能故障診斷理論與方法在大數據背景下的挑戰;最后討論了應對這些挑戰的解決途徑與發展趨勢。 

【察言觀數點評】

最好的技術革命，就是讓每個行業迅速看到自身的痛點有了解決的曙光。

農業物聯網技術研究進展與發展趨勢分析

【作者】李道亮; 楊昊

【作者單位】中國農業大學信息與電氣工程學院;北京市農業物聯網工程技術研究中心

【來源】農業機械學報,2018,49(01):1-20.

【摘要】以人力為主的現有生產模式與勞動力持續減少、人均農業資源匱乏與農業資源利用率低、新農民年輕化與一線勞動力老齡化是阻礙我國農業實現現代化的主要矛盾。依賴智能裝備實現精準化、自動化和智能化的農業生產,提高農業生產率、資源利用率和土地產出率,是解決以上矛盾的重要途徑。農業物聯網是以挖掘農業生產力、提高農業裝備精準化水平、實現農業生產智能化的新興技術,集農業信息感知、數據傳輸、智能信息處理技術于一體,并根據大田種植、設施園藝、畜禽養殖、水產養殖以及農產品物流的重大需求,形成典型的產業應用。本文重點總結了近年來農業信息感知方向在農業個體標識研究與感知機理、工藝的最新發現、農業信息傳輸方向在低功耗廣域網的最新成果、農業智能信息處理方向在農業大數據技術與農業人工智能技術的重大突破,提出以農業業務模型驅動農業業務控制、以設備管理設備的農業物聯網架構,人的主要角色是實時數據與價值信息的消費者,農業物聯網驅動的農機裝備智能化作業是最主要的勞動力來源;進而對比國內外農業物聯網技術應用與集成現狀,分析農業物聯網發展的制約因素,提出我國農業物聯網發展策略,最終得出農業物聯網技術的未來研究重點與發展方向。 

【察言觀數點評】

農業很有意思，技術越進步，品質未必提高，但價格經常會提高。即便如此，我們仍需要對農業的每一次技術進步歡欣鼓舞！

新媒體傳播：新圖景與新機理

【作者】彭蘭      

【作者單位】清華大學新聞與傳播學院;清華大學新媒體研究中心

【來源】新聞與寫作,2018(07):5-11.

【摘要】新媒體時代大眾傳播的新圖景,是由傳播主體、傳播模式、傳播手段、傳播平臺與時空、媒體文化等多種變量共同作用的,各種與傳播相關的變量都在發生深刻變化,它們共同改寫了大眾傳播的外在圖景,也在深層形成了新的運行機理。本文詳細論述了新媒體時代與傳播相關的五個變量發生的新變化,并梳理出了新媒體傳播的流動性變化特點。為了發展,媒體需要具有對這種流動性的適應能力和不斷自我變革的能力,同時媒體仍然需要在流動性變革的潮流中堅守住傳媒業的核心價值與專業能力。 

【察言觀數點評】

新聞媒體通常都是變革的鼓吹者，要死也是別人先死。而這一次，他們成為了走在前列的踐行者。

量子機器學習算法綜述

【作者】黃一鳴; 雷航; 李曉瑜  

【作者單位】電子科技大學信息與軟件工程學院

【來源】計算機學報,2018,41(01):145-163.

【摘要】機器學習在過去十幾年里不斷發展,并對其他領域產生了深遠的影響.近幾年,研究人員發現結合量子計算特性的新型機器學習算法可實現對傳統算法的加速,該類成果引起了廣泛的關注和研究.因此,文中對近十年的量子機器學習算法進行總結、梳理.首先,介紹了量子計算和機器學習的基本概念;其次,從四個方面分別介紹了量子機器學習,分別是量子無監督聚類算法、量子有監督分類算法、量子降維算法、量子深度學習;同時,對比分析量子機器學習算法與傳統機器學習算法的區別和聯系;最后,總結該領域存在的問題及挑戰,并對量子機器學習未來的工作進行展望. 

【察言觀數點評】

第一，主要就是算得更快。第二，算得快真的很重要啊！

融合創新,智能引領,迎接教育信息化新時代

【作者】任友群; 馮仰存; 鄭旭東    

【作者單位】華東師范大學課程與教學研究所;華東師范大學教育信息技術學系

【來源】中國電化教育,2018(01):7-14+34. 

【摘要】黨的十九大指出,中國特色社會主義進入了新時代。把"辦好網絡教育"寫入黨的十九大報告,意味著我國教育信息化也開始了一個新時代,成為破解新時代教育矛盾,推動教育現代化和辦好人民滿意的教育的重要途徑。自改革開放以來,我國的教育信息化經歷了兩個階段四個時期的發展歷程:第一階段為教育信息化1.0"興"時代,包括"教育信息化萌芽期""教育信息化建設驅動發展期"及"教育信息化應用驅動發展期"第二階段為教育信息化2.0新時代,以黨的十九大召開和社會主要矛盾的轉變為標志,進入"融合創新智能引領新時期"新時代的教育信息化有新的使命與責任,要推進落實立德樹人的根本任務,創新教與學活動的開展,促進教育治理能力的現代化,構建"四化三學"的教育新格局,推進教育精準扶貧和服務于"一帶一路"等國家重大戰略需求。 

【察言觀數點評】

教育信息化和教育技術是二十年來教育領域的熱點，這一熱點在數據時代被進一步放大了。

知識付費:概念涵義、興盛原因和現實危機

【作者】丁曉蔚; 王雪瑩; 高淑萍     

【作者單位】南京大學信息管理學院;南京大學新聞傳播學院

【來源】當代傳播,2018(02):29-32.

【摘要】知識付費屬知識傳播范疇,近年來其發展超出了人們的預料。本文對知識付費的概念進行了厘定,對知識及知識付費的涵義進行了論析,并對其勃興的原因進行了探尋。在此基礎上,著重研究了知識付費的四大現實危機及解決危機的路徑。

【察言觀數點評】

數據時代的一個意外又是情理之中的結果是，讓人掏錢變得容易了。那么，知識難道不是最值得掏錢的內容嗎？

智慧煤礦2025情景目標和發展路徑

【作者】王國法;王虹;任懷偉;趙國瑞;龐義輝   

【作者單位】天地科技股份有限公司開采設計事業部;中國煤炭科工集團有限公司;煤炭科學研究總院開采研究分院

【來源】煤炭學報,2018,43(02):295-305.

【摘要】智慧礦山是煤炭行業轉變發展方式、提升行業發展質量的核心驅動力,是礦山技術發展的最高形式。基于數字礦山技術發展現狀,結合生產系統智慧化特征及要求,給出了智慧礦山概念及內涵:將物聯網、云計算、大數據、人工智能、自動控制、移動互聯網、機器人化裝備等與現代礦山開發技術融合,形成礦山感知、互聯、分析、自學習、預測、決策、控制的完整智能系統;到2025年,實現煤礦單個系統智能化向多系統智慧化方向發展,建立智慧生產、智慧安全及智慧保障系統的基本運行框架,初步形成空間數字化、信息集成化、設備互聯化、虛實一體化和控制網絡化的智慧煤礦第二階段目標。實現礦井開拓、采掘、運通、洗選、安全保障、生態保護、生產管理等全過程智能化運行。資源開發利用水平顯著提高,煤礦職業健康和工作環境根本改善,礦山生態恢復和保護全面實施。 

【察言觀數點評】

又一個功德無量的應用領域。

大數據背景下精準扶貧績效評估研究

【作者】杜永紅   

【作者單位】西京學院

【來源】求實,2018(02):87-96+112.

【摘要】精準扶貧旨在"扶真貧,真扶貧"。但在精準扶貧實施過程中,由于信息不健全導致精準扶貧建檔立卡的信息部分失真,信息不對稱導致普惠式扶貧政策瞄準機制存在偏差,信息不共享導致扶貧資源分散難以產生治理成效。大數據及數據分析是基層社會治理扶貧開發工作的重要依托,是精準扶貧績效評估的依據。因此,通過構建科學合理、客觀可行的精準扶貧績效評估指標體系;建設精準扶貧績效動態監測評估機制;引入信息化、專業化的第三方扶貧績效評估機構;完善系統化、法制化的精準扶貧績效評估系統;落實反貧能力培育的績效評估審計;建立健全大數據下的精準扶貧績效評估信息系統等一系列措施,有助于全力實施脫貧攻堅。

【察言觀數點評】

精準的本質是精準的理解用戶需求。數據時代使得精準營銷成為真正可能，精準扶貧亦是如此。

后記

從本次結果，我們很容易注意到兩個特點：

- 綜述論文果然受關注更多

- 社會學科已經全面參與到了數據科學中

8月中，我們會推出第二期推介“2019年上半年數據領域熱點中文論文榜”，主題內容會有何不同？敬請期待！

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察言觀數 數據研究部