京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
中美文化论坛三个关键词:大数据 学术互译 在线教育
日前,第四届“中美文化论坛”在美国首都华盛顿宪法中心大厦举行,来自两国政府及哈佛大学、清华大学、北京大学等学术机构的20多位代表,围绕“培育合作:通过人文研究和创新架构文化桥梁”这一主题,在“学术互译”、“大数据与人文研究”、“在线教育”等领域,分享彼此的经验与体会,畅谈文化交流的实践与构想,努力为增进两国间的理解搭建一座文化的桥梁。
中国文化部副部长丁伟在大会开幕式上致辞说:“你和我各有一个苹果,如果交换,我们还是只有一个苹果。但当你和我各有一个想法,交换想法,我们就都有两个想法。”跨文化交流正是具有这种神奇功效,它将激荡两国文艺家的灵感,为双方的文化创作源源不断地注入活力。
分享大数据人文研究心得
大数据随着4G网络、安卓平台与交互性个人通讯终端的普及,逐渐成为与大众日常生活息息相关的热词,并日渐渗透到社会科学研究领域。将大数据人文研究作为本次论坛分组讨论的一个重点,反映了信息时代人文交流的一个新动向。
中国社会科学院调查与数据信息中心副主任赵胄豪表示,大数据是数字技术步入Web 2.0时代的标志,人类文明的密码就深藏在大数据之中。在这个商品时代,为了不让“付费墙”阻碍人文科学的发展,中国正在推动一个开放获取的公益项目,整体提升中国社会的人文素质。
2013年7月,中国社科院“国家期刊库”上线,迄今已收录600多种学术性较强的核心刊物和特色刊物,几乎囊括中国顶级人文社科类期刊。规模上,它已超过美国斯坦福大学海威出版社,成为世界最大的免费全文数字学术期刊平台。目前,该库已有5万余注册用户,被国内外260多家高校和科研机构推荐。
赵胄豪表示,该库将进一步与国外研究机构开展合作交流,建设英文版官方网站,将中文学术期刊的元数据和重要的学术成果翻译成英文,收录中国英文期刊,译介国外优秀学术成果等,使该库成为国内外人文社会科学学术成果共享交流的平台。
中国国家图书馆馆长助理孙一钢在发言中称,在人文及社会计算方法与人文社科研究的融合领域,正出现三类新的研究思维:人文社科开放与全过程研究思维、人文社科碎片化重组研究思维及人文社科计算分析研究思维。在上述研究思维体系下,跨学科、跨平台协作,海量资料加工以及人文社科的计算化趋势日益明显。中国国家图书馆作为文献资料收集研究服务机构,有责任有义务开展基于大数据的文化内容服务,满足大数据环境下的用户需求。
美国国家人文委员会委员约翰·昂斯沃斯先生在伊利诺伊大学推动一项中国图书馆员暑期项目。他表示,中国图书馆员暑期项目的成功举办,显示出大数据技术正成为两国人文交流的新纽带。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“可解释性建模” 与 “业务规则提取” 是核心需求 —— 例如 “预测用户 ...
2025-11-06在分类变量关联分析中(如 “吸烟与肺癌的关系”“性别与疾病发病率的关联”),卡方检验 P 值与 OR 值(比值比,Odds Ratio)是 ...
2025-11-05CDA 数据分析师的核心价值,不在于复杂的模型公式,而在于将数据转化为可落地的商业行动。脱离业务场景的分析只是 “纸上谈兵” ...
2025-11-05