期刊专题

10.3969/j.issn.1003-9767.2023.03.032

基于SARIMA模型的高校人工智能就业趋势研究

引用
文章利用大数据相关技术,采用Nagao算法、单尺度Retinex(Single Scale Retinex,SSR)算法、季节性差分自回归滑动平均(Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average,SARIMA)模型,对人工智能专业的就业趋势和供需关系进行分析和预测.研究表明,人工智能专业的就业形势较为乐观,未来几年将持续保持高速增长.同时,及时掌握人工智能专业的就业趋势和供需关系,提高毕业生的实践能力,加强对人工智能专业毕业生就业市场的研究,并深入挖掘人工智能技术的应用价值,以期为社会提供更多的高质量人工智能人才.

Nagao算法、季节性差分自回归滑动平均(SARIMA)模型、单尺度Ret inex(SSR)算法、人工智能、就业趋势

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TP301.6(计算技术、计算机技术)

河南省高等学校重点科研项目22B520045

2023-04-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

99-101

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信息与电脑

1003-9767

11-2697/TP

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2023,35(3)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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