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人工智能技术在制造业中的应用对就业数量有负面影响，但对员工技能和收入有正面影响。

这篇论文提出了一种基于深度学习的方法，用于检测和可视化社交媒体上的仇恨言论，帮助用户和安全机构实时监控和应对网络暴力。

本文探讨了数据要素市场的培育，提出了数据交易的两种主要模式，并强调了数据产权界定的重要性。

数据要素作为新型生产要素，推动经济高质量发展，促进产业转型升级和宏观经济调控。

本文探讨了乡村治理数字化的现状、需求与对策，提出了构建乡村数字治理体系的关键策略。

本文通过实证研究揭示了大数据如何通过企业能力链式中介模型成为现实生产要素，推动产品创新绩效的提升。

人工智能显著促进了中国企业参与全球价值链分工，特别是在加工贸易企业中表现尤为突出。

产业智能化通过新工作创造效应和生产率效应，显著促进了中国的益贫式发展，助力实现共同富裕。

本文重新定义了生产要素理论，特别探讨了数据要素在数字经济中的核心作用及其政策问题。

人工智能技术通过岗位更迭和生产率效应，加剧了高、低技术部门间的劳动收入不平等，年均扩大0.75%。

本文提出了数据要素与人才、资金、技术、产业等生产要素协同联动的三层次模型和'五链协同'机制，推动数字经济时代的全要素数字化转型。

本文揭示了基层数字治理中的‘指尖上的形式主义’现象，并分析了其背后的制度性原因。

本文系统分析了我国构建数据要素市场体系面临的六大挑战，并提出了五大对策，旨在推动数据要素市场的健康发展。

本文探讨了人工智能的历史、成就、挑战及中美发展差距，呼吁理性看待AI的机遇与挑战。

人工智能通过优化资本结构，既能促进经济增长，又能提升居民消费水平。

本文提出了一种新的产品形态——‘成长品’，通过数据驱动的企业与用户互动创新，揭示了成长品的成长机制和创新逻辑。

本研究通过时序全局主成分分析法，构建了工业机器人发展水平的三维动态评价体系，揭示了各国在工业机器人发展强度、产业需求和经济规模效应上的差异。

本文探讨了人工智能时代企业管理变革的逻辑，提出了管理对象、管理属性、管理决策和管理伦理四个方面的变革框架。

本文综述了人工智能决策可解释性的研究进展，探讨了如何将黑盒决策转化为透明过程，以建立人与机器之间的信任。

本文探讨了欧美数字治理的发展历程及其对中国的启示，强调技术进步与治理理念的融合是数字治理的核心。