[目的/意义] 数据要素时代，公共数据开发利用创新推动了新质生产力发展，探析其创新机理有助于推动公共数据价值释放。[方法/过程] 聚焦公共数据开发利用的创新机理，基于程序化扎根理论对18名创新主体进行访谈和数据编码分析，构建公共数据开发利用的创新机理模型，涵盖4个核心范畴、12个主范畴、46个基本范畴、170个初始概念。[结果/结论] 研究发现：公共数据开发利用创新是一个“触发—演进—调控—保障”的动态过程，包含创意生成、细化验证、支持落地、实施扩散四阶段；其影响要素包括创新触发要素、创新调控要素、创新保障要素。研究系统解析各要素在公共数据开发利用创新中的过程逻辑与作用机制，可以为深化公共数据开发利用提供理论框架与实践指引。

[目的/意义] 深入洞察时间压力对科研人员数字囤积的影响路径，将有助于揭示科研人员数字囤积困境的内在机制，并为有效缓解该现象提供理论依据。[方法/过程] 通过对400份有效科研人员问卷的实证分析，分别考察挑战性—阻碍性时间压力对科研人员数字囤积行为的影响机制，并检验数据素养在上述关系中的调节作用。[结果/结论] 结果表明：挑战性时间压力负向影响科研人员数字囤积，认知吸收完全中介挑战性时间压力对数字囤积的影响机制；阻碍性时间压力正向影响科研人员数字囤积，科研情绪耗竭完全中介阻碍性时间压力对数字囤积的影响机制。此外，数据素养的调节作用显著，数据素养水平越高，认知吸收对数字囤积的负向影响越强。

[目的/意义] 探究AIGC多模态信息搜索用户认知特征，为优化AIGC多模态信息搜索工具、提升用户多模态信息搜索能力提供参考。[方法/过程] 基于修订版Bloom认知分类理论，通过实验法采集数据，分别采用方差分析（双因素方差分析、单因素方差分析）、配对样本T检验、Kruskal-Wallis非参数检验、Spearman相关分析和多元线性回归等研究方法，对AIGC背景下多模态信息搜索过程中用户认知进行实证研究。围绕认知主题沿两条思路进行研究，一是研究任务难度感知、任务类型、任务情境和熟悉度对认知的作用；二是研究认知对多模态搜索行为、结果满意度的作用，并根据认知心理学理论，分析背后生成机理，绘制多模态信息刺激—结果满意度认知过程模型图。[结果/结论] 第一，图像任务感知难度低于视频、音乐任务，图像搜索中的记忆、应用和分析均显著高于视频任务和音乐任务，任务情境对认知无显著影响，图像和音乐任务熟悉度与用户认知呈正相关；第二，应用、评价正向影响搜索次数，创造更多与长期搜索行为有关，理解、应用、分析正向影响结果满意度。

[目的/意义] 国际AI联盟是促进人工智能领域资源整合与协同创新的重要平台，剖析其系统结构有助于为我国相关联盟的建设提供策略参考。[方法/过程] 基于信息生态理论的三元结构模型，从本体、主体、环境3个维度构建分析框架，结合主题分析法与ArcGIS、Gephi等工具，对国际AI联盟的核心议题、成员构成及其运行基础进行系统剖析，并提炼出信息生态要素之间的协同互动机制。[结果/结论] 国际AI联盟依托技术基础设施与知识资源共享，形成6个核心议题；联盟成员主要包括企业、非营利组织、科研机构、政府与公共机构4类主体；制度环境对联盟运行具有双向调节作用，社会环境可能会影响其价值导向；联盟的形态演进与技术的代际跃迁密切相关，在空间分布上呈现“中心－边缘”布局；信息生态要素之间存在横向、纵向与交叉三种互动关系。基于此，未来我国AI联盟建设应注重多元化成员的引入以提高主体密度，提供精准政策支持来优化信息环境，并倡导开源文化促进信息流动，从而强化我国在全球AI领域的竞争力与话语权。

[目的/意义] 常识化后免于引用（obliteration by incorporation, OBI）指的是方法、理论等知识被普遍接受后不再被明确引用的现象。这一现象可能导致知识的学术影响力被低估，对学术评价的准确性构成挑战，因此深入研究这一现象并探讨其内在影响机制具有重要意义。[方法/过程] 首先，以arXiv论文集为数据源，通过显性引用、隐性引用和引用率测度物理学领域OBI现象的程度，并分析其发展特征。其次，从多个维度计算知识短语的语义演化指标。随后，应用多元回归分析探讨语义演化与OBI现象的关系。[结果/结论] 在OBI现象发展过程中，显性引用峰值与隐性引用峰值之间存在一定的时滞性；随着语义变化程度减小和应用情境趋于丰富，知识短语被广泛接纳为常识，因此OBI现象程度显著。本文从语义演化的视角解释OBI现象的影响机制，深化对OBI现象的认识，为完善以引用为主的评价体系提供参考。

[目的/意义] 在全球科技竞争加剧的背景下，如何更有效地识别和预测国家技术发展中欠发达的技术领域和未开发的技术机会，仍属于亟待解决的问题。[方法/过程] 提出一种基于技术管制政策文本的科技情报分析框架，结合大语言模型提示词工程和生成式拓扑映射（GTM）技术分别构建GTM专利地图和多维GTM地图并挖掘欠发达技术节点和技术空白点，然后设计多维评测指标体系，运用CRITIC法进行综合评估确定技术机会点，最后通过逆映射技术进行技术解读。[结果/结论] 选取商业管制清单光刻技术条款为实证案例，识别出国内欠发达关键技术点6个，潜在技术创新机会点3个，并通过调研验证了本方法的科学性和有效性，此框架旨在为相关部门科技政策制定和技术战略布局提供科学依据。

[目的/意义] 鉴于当代人类社会对数智技术和知识管理的深度渴求，有关“数智创新生态系统”的“知识变异”问题变得愈发重要，相应地以“知识创造”为目标的知识变异机制研究变得愈发突出。[方法/过程] 先从知识进化论与社会认识论的双重视角出发，分别从主导逻辑与建构逻辑两方面，探究数智创新生态系统中知识变异的内在逻辑；后基于尖点突变理论，以数智创新生态系统内知识熵的程度为状态变量，以系统中新知识形成的外界信息流和系统内要素间的相干效应为控制变量，构建数智创新生态系统中知识变异的尖点突变模型，并进行实证分析。[结果/结论] 研究表明，在数智创新生态系统中，数智技术下知识的生成存在生成状态突变：知识突变生成是知识要素基于系统中充足信息强化的非线性相互作用进而产生巨涨落的过程，具有突变性、随机性的特性，分为触发、演变、稳定3个阶段。

[目的/意义] 旨在提出一种基于大语言模型的专利技术功效矩阵智能生成方法，以提升技术功效矩阵构建的效率和精准度，为知识产权智能分析提供支持。[方法/过程] 首先，利用BERTopic模型对专利文本进行深度语义嵌入和非线性降维，动态粒度调节生成层次化技术主题；然后，基于DeepSeek-R1设计两轮问答动态生成机制，提取和优化技术功效短语，形成层次化和结构化的功效维度体系；最后，通过共现分析构建技术功效矩阵，并进行覆盖率、准确性、可靠性检验。[结果/结论] 以人形机器人为例开展实证研究，结果表明，该方法在技术功效覆盖率、准确性和可靠性等核心指标上表现良好，引入动态粒度调整机制和提示工程与层次聚类的协同优化方法，可以为专利技术功效分析提供兼具细粒度解析与趋势洞察能力的支撑。

[目的/意义] 研究中文重名规范记录实体匹配的技术路径，综合运用多种算法与策略，旨在为同库或跨库同一人名称规范记录的关联和融合提供借鉴。将大语言模型与规则匹配相结合，提出重名规范记录的实体匹配方案。经数据验证发现该方案可降低中文名称规范数据库数据冗余，有助于实现数据的整合与集成。[方法/过程] 选取具有较高重名率的个人名称规范记录作为分析样本，利用GPT-4o按特定规则从标目附注项和参考数据源等字段提取实体特征，通过中文大语言模型计算嵌入向量，结合最长子字符串匹配、语义距离匹配和层次聚类等技术手段，设计了4种实体匹配方案：提示词+全字段嵌入、单字段嵌入加权、最长子字符串+语义匹配计数、最长子字符串+语义距离加权。[结果/结论] 实验结果表明，最长子字符串+语义匹配计数和单字段嵌入加权方法在F1值上表现突出，召回率和精确率较高，适合图书馆重名规范记录的实体匹配场景。

[目的/意义] 数字时代下文化与科技深度融合是新型文化业态发展的重要推动力，探究文化数据生命周期视域下新型文化业态发展的内在逻辑、现存困境与发展路径，有助于文化产业现代化转型。[方法/过程] 基于数字生命周期理论，从数据流转与文化价值两个维度构建文化数据生命周期双螺旋形态，探究文化数据作为“文化·科技”融合产物在生成与采集、组织与处理、存储与管理、挖掘与分析、共享与传播、存续与消亡过程中如何实现高效流转、价值挖掘与风险管理。[结果/结论] 从政府多重角色定位、新兴文化企业发展、研究型智库支持与开放型用户参与四个维度构建文化数据生命周期视域下新型文化业态发展路径，为推动文化与科技深度融合提供可行性建议。

[目的/意义] 数字保存能保障大规模增长的数字信息资源被持续理解与使用，系统梳理与解构国内数字保存相关成果，对明晰数字保存研究发展趋势具有重要意义。[方法/过程] 选取国内CSSCI文献为数据源，借助LDA模型对研究主题进行划分，分别从纵横两向对应用场景、风险及治理和技术发展等方面进行分析。[结果/结论] 数字保存在社会记忆维护、数字资源管理、数据应用服务等场景取得一定的成果，技术已转向智能发展阶段。但也面临着技术、伦理和经济3个层面的风险，应通过探索动态化风险识别体系、搭建系统化法律保护框架、构建多元化资金保障机制等措施治理风险。

[目的/意义] 现代科技赋能传统古籍修复是古籍修复事业高质量发展的必然选择，分析研判我国古籍修复科学与技术的发展困境、可行对策与未来方向，可为古籍修复科学化转型与现代化发展提供理论与实践指导。[方法/过程] 运用文献调研及网络调研法，系统梳理我国古籍修复科学与技术发展现状并识别困境，提炼对策并研判未来方向，综合构建古籍修复科学与技术发展框架。[结果/讨论] 我国古籍修复科学与技术在修复知识保存与传递、修复空间构建与控制、修复对象认识与处理、修复材料制备与测试、修复工具应用与研发、修复人才培养与建设、修复研究协同与创新七大方向已积累一定成果，但仍面临技艺传承与科技介入的内在冲突、育人范式与引才机制的结构桎梏以及跨界联动与科际整合的领域壁垒等实践困境，加快科技理念普及、聚焦科技人才建设以及深化科研协作交流是可行对策。面向未来，传统技艺与现代科技深度融合、数字与智能修复技术推广应用以及构建古籍修复协作共享体系是重点发展方向。