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互联网周刊

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2025年14期

《互联网周刊》由中国科学院主管、科学出版社主办，每周一出版。《互联网周刊》全面关注在互联网技术革命的影响下，中国商业社会正在发生的一切变革，是一本网络时代的新闻类商业周刊。

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E-社论 | 中国AI产业在全球竞争中的挑战

E-社论 | 中国AI产业在全球竞争中的挑战

人工智能正重塑全球权力格局，而中美两国在这一领域的角力已超越商业竞争，上升为国家战略的全面博弈。尽管中国在应用落地、数据规模与政策推动上展现出独特优势，但在攀登全球AI价值链顶端的征途中，仍面临多重结构性挑战。这些挑战既是技术层面的“硬壁垒”，也是生态与制度层面的“软约束”，共同构成中国AI产业破局的关键命题。美国对芯片的管制（从英伟达A100/H100禁售到限制DUV光刻机），正卡住中国
D-高山 | 2025中国具创新意义的AI人工智能技术企业

D-高山 | 2025中国具创新意义的AI人工智能技术企业

通用语言模型（GLM）。部分实际意义：DeepSeek-R系列在金融量化分析、工业故障诊断、科研文献挖掘等领域落地，为招商证券、国家电网等客户节省了大量专家人力，决策效率提升多倍；开源模型DeepSeek-Coder全球开发者下载量超千万，推动了AI普惠。部分创新意义：首创“LLMasOS”架构，将大模型作为智能体操作系统，支持工具学习、代码解释器、长程记忆管理全闭环；在数学推理（GSM8K 92
D-高山 | 面向分布式资源约束的多模式多项目调度优化：基于多智能体强化学习的动态协商机制

D-高山 | 面向分布式资源约束的多模式多项目调度优化：基于多智能体强化学习的动态协商机制

摘要：针对分布式资源约束多项目调度中活动多模式与资源分配冲突问题，构建基于多智能体系统（multi-agentsystem，MAS）与强化学习的两层优化框架。局部调度模型以工期最短为目标，通过强化学习优化活动模式选择与时间安排，考虑模式切换成本与局部资源约束；全局决策模型通过智能协商机制动态调整资源分配，最小化多项目延期成本。基于ε-greedy策略与动态权重设计的算法，平衡调度可行性与稳定性。项目调度问题库（project scheduling problem library，PSPLIB）算例验证表明，该算法较对比算法平均缩短工期 12%～15% ，提升资源利用率 25%～35% ，有效消解资源冲突，为多项目管理提供高效解决方案。
D-高山 | 基于多技术融合的智慧交通传输数字化转型研究和应用

D-高山 | 基于多技术融合的智慧交通传输数字化转型研究和应用

摘要：为应对高速公路通信需求增长与光纤资源管理低效问题，本研究提出基于跳纤机器人等多技术融合的智能光纤调度系统。通过整合人工智能、数字孪生、物联网及大数据技术，构建智能决策、虚拟仿真与实时监测体系，突破光纤应急跳纤时效性提升、无缠绕交叉连接算法、步进电机精准定位等核心技术。结果显示，系统将应急调度时间缩短至分钟级，故障定位误差显著降低，提高资源利用率，减少运维成本。研究表明，多技术融合有效提升了光纤调度效率与稳定性，为高速公路智能化转型提供技术支撑。
P-流水 | 基于网络切片技术的智联车网信道资源分配研究

P-流水 | 基于网络切片技术的智联车网信道资源分配研究

摘要：随着新一代信息技术的快速发展，智能网联汽车对通信网络提出了差异化性能需求，亟须解决高可靠、低时延与高效资源调度的技术难题。本研究创新性地运用5G网络切片技术，构建了面向智联车网场景的三级业务分类体系，提出相应的动态资源分配方案，并通过仿真验证了策略的可行性，为智联车网通信系统的性能优化提供了新思路。
P-流水 | 互联网时代社交媒体平台新闻传播版权保护机制研究

P-流水 | 互联网时代社交媒体平台新闻传播版权保护机制研究

摘要：在互联网蓬勃发展的当下，社交媒体平台已成为新闻传播的关键渠道，但其新闻传播版权保护面临诸多难题。本文以Facebook与澳大利亚政府的新闻版权争议为切入点，深入剖析互联网时代社交媒体平台新闻传播版权保护的现状、问题及原因，并从技术、平台、行业等维度提出切实可行的保护机制与策略，以期促进社交媒体平台新闻传播的健康、可持续发展，维护各方合法权益。
P-流水 | 全业务背景下本地传送网PTN+OTN组网策略

P-流水 | 全业务背景下本地传送网PTN+OTN组网策略

摘要：通信技术革新驱动全业务承载需求，推动传输网络智能化演进。传统技术应对多样化业务场景显现出效能局限的问题，促使分组传送网PTN与光传送网OTN协同架构成为关键。本文聚焦全业务融合场景，剖析PTN与OTN协同机制，基于分层架构探索其功能实现。研究重点为区域差异化组网策略：基础设施薄弱区域构建极简拓扑；业务增长区域设计弹性扩展架构；高密度业务区域打造智能疏导体系。通过分析分层结构及PTN + OTN组网模式，结合区域业务特征、基础设施与地理环境，提出三类部署方案，满足网络容量与安全性需求。
P-流水 | 多源异构数据融合在人防通信保障中的实时性试验与优化

P-流水 | 多源异构数据融合在人防通信保障中的实时性试验与优化

摘要：在现代战争与自然灾害频发背景下，人防通信保障需实时处理多源异构数据，但传统模式难以满足实时性需求。本文构建含数据预处理、特征提取与关联、融合决策的模型，运用并行计算、稀疏表示算法及强化学习技术，实现数据快速处理。在河南郑州人防演练试验中，多源异构数据模型使空袭警报等数据总处理时间缩短至 81～123ms ，处理效率提升至2500条/秒、600条/秒、450条/秒，准确率超过 96% ，CPU和内存占用率下降，决策响应速度从最长35秒缩短至4.5～8.1 秒，为提升人防通信保障实时性、完善人防体系提供支撑。
P-流水 | 基于深度学习的配电网络负荷预测研究

P-流水 | 基于深度学习的配电网络负荷预测研究

摘要：随着配电网络结构日益复杂及新能源接入比例的不断提高，传统负荷预测方法在应对高频波动、非线性干扰及多尺度变化等方面面临显著瓶颈。为提升配电系统在多变环境下的预测精度与稳定性，本文提出一种基于变分模态分解与深度神经网络融合的短期负荷预测模型VMD-CNN-BiLSTM。该模型通过变分模态分解法对原始负荷信号进行时频分解，提取具备不同频带特征的模态分量，再由卷积神经网络进行局部特征提取，并利用双向长短期记忆网络捕捉序列中的长期依赖与上下文关联，最终输出预测结果。实证结果显示VMD-CNN-BiLSTM在MSE、RMSE、R等多项指标上表现优越，预测精度与拟合能力显著提升。通过消融实验进一步验证了各模块对模型性能的关键贡献。研究结果表明，该方法在处理非平稳、强波动负荷数据方面具有良好的稳定性与适应性，可为智能电网运行、负荷调度优化及能源管理决策提供可靠的数据支撑和方法参考。
P-流水 | 基于人工智能的网络通信信息数据安全加密技术

P-流水 | 基于人工智能的网络通信信息数据安全加密技术

摘要：随着网络通信规模的指数级增长，传统加密技术面临计算效率与安全性瓶颈。本文提出一种基于人工智能的混合加密框架，通过对抗生成网络（generativeadversarialnetwork，GAN）优化密钥生成效率，并结合长短期记忆网络（longshort一termmemorynetwork，LSTM）实现动态密钥更新。且通过理论分析与实测数据验证了基于人工智能的网络通信信息数据安全加密技术的有效性，为网络通信信息数据安全提供了技术支撑。
G-知音 | 基于项目驱动的“嵌入式系统与物联网”课程教学模式改革与实践

G-知音 | 基于项目驱动的“嵌入式系统与物联网”课程教学模式改革与实践

摘要：随着智能化技术的快速发展，对交叉学科课程的要求不断提高。“嵌入式系统与物联网”作为新工科的重要课程，其教学质量直接影响学生工程实践与系统集成能力的形成。本文提出基于项目驱动的课程教学改革路径。通过理论知识的学习、项目实践的操作，构建多层次、任务导向型的项目体系，重塑课程知识结构与教学流程，强化实践能力与创新思维培养。教学改革在多个班级中展开对比实验，表明该方法能够大大提升学生的学习兴趣和实践应用能力。该研究为推进嵌入式系统可能提供一定参考价值。
G-知音 | 大数据驱动的企业决策支持系统的构建

G-知音 | 大数据驱动的企业决策支持系统的构建

摘要：在企业进行数字化转型的过程中，传统决策模式面临数据处理能力不足与决策效率低下的双重挑战，大数据技术与决策支持系统深度融合为解决这一问题提供了新的技术路径。大数据驱动的企业决策支持系统，通过构建分层技术架构整合分布式存储、实时计算、智能分析等核心技术组件，实现海量异构数据的高效处理与深度挖掘。系统集成机器学习算法引擎、决策优化计算模块、可视化展示平台等关键功能模块，形成从数据采集到决策输出的完整业务流程。理论验证分析表明，该系统在决策准确性、及时性、一致性等关键维度展现出显著优势，为企业数字化转型提供强有力的技术支撑。
G-知音 | 基于知识图谱技术的高校“计算机基础” 课程教学方法

G-知音 | 基于知识图谱技术的高校“计算机基础” 课程教学方法

摘要：本文运用理论支撑与实践研究相结合的方式，分析了知识图谱技术在高校“计算机基础”课程教学中的应用方法，总结了课程知识体系动态构建与优化、个性化学习路径规划与动态调整、教学评价与反馈优化等三方面的教学方法。通过研究发现，知识图谱技术对于优化高校“计算机基础”课程教学质量、提升教学效率、引进先进技术赋能教学创新非常关键。
G-知音 | 基于改进Apriori算法的Java课程成绩关联分析与教学策略优化研究

G-知音 | 基于改进Apriori算法的Java课程成绩关联分析与教学策略优化研究

摘要：本研究基于改进的Apriori算法，对377名学生的多门课程成绩进行关联规则挖掘，旨在揭示Java课程与其他相关课程之间的关联性，据此提出的优化策略在教学中得以实践应用，有效提升了学生Java课程成绩，提高了学生学习积极性和知识综合运用能力，验证了研究成果的实用性。
G-知音 | 基于深度学习的人工智能图像处理技术研究与应用

G-知音 | 基于深度学习的人工智能图像处理技术研究与应用

摘要：人工智能图像处理技术依托深度学习模型，在特征提取、图像增强、目标检测等关键环节表现出高精度与高效率，本文通过优化卷积神经网络结构、构建多任务训练机制、引入语义分割与去噪算法，使系统处理性能持续提升。该技术在不同场景中的模型具备较强迁移能力，能够适配医学、安防、工业等图像识别任务，实验评估显示网络在多类数据集上保持较高准确率与稳定性。图像处理已从传统依赖人工经验逐步转向数据驱动与模型智能主导，为高维图像信息挖掘与场景感知提供有效路径。

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目录

E-社论 | 中国AI产业在全球竞争中的挑战

E-社论 | 中国AI产业在全球竞争中的挑战

D-高山 | 2025中国具创新意义的AI人工智能技术企业

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D-高山 | 面向分布式资源约束的多模式多项目调度优化：基于多智能体强化学习的动态协商机制

D-高山 | 面向分布式资源约束的多模式多项目调度优化：基于多智能体强化学习的动态协商机制

D-高山 | 基于多技术融合的智慧交通传输数字化转型研究和应用

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P-流水 | 基于网络切片技术的智联车网信道资源分配研究

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P-流水 | 互联网时代社交媒体平台新闻传播版权保护机制研究

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P-流水 | 全业务背景下本地传送网PTN+OTN组网策略

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P-流水 | 多源异构数据融合在人防通信保障中的实时性试验与优化

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P-流水 | 基于深度学习的配电网络负荷预测研究

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P-流水 | 基于人工智能的网络通信信息数据安全加密技术

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G-知音 | 基于项目驱动的“嵌入式系统与物联网”课程教学模式改革与实践

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G-知音 | 大数据驱动的企业决策支持系统的构建

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G-知音 | 基于知识图谱技术的高校“计算机基础” 课程教学方法

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G-知音 | 基于改进Apriori算法的Java课程成绩关联分析与教学策略优化研究

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G-知音 | 基于深度学习的人工智能图像处理技术研究与应用

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