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作者：程豪;
单位：中央民族大学理学院;中国科协创新战略研究院;
摘要：[目的/意义]在数据资源急速膨胀和变革的背景下，本文旨在探讨基于深度神经网络的智库多源数据资源融合理论模型的构建与实践路径，为智库数字化转型和范式跃迁提供参考。[方法/过程]本文首先提出智库多源数据资源的基本内涵和主要特点，在系统梳理不同类型多源数据资源融合方法的基础上，提出基于深度神经网络的智库多源数据资源融合理论模型，并初步探索建立工作流程机制和实践路径。[结果/结论]本研究提出的基于深度神经网络的智库多源数据资源融合理论模型可以有效解决数据资源碎片化、时滞性强等问题，对解决数据资源整合优化、价值信息深入萃取，具有理论指导意义和实践价值。
关键词：智库数字化转型;;多源数据资源;;融合理论;;深度神经网络;;实践路径
基金资助：中国科协战略发展部委托“中国科协综合统计现代化发展指数与可视化研究”项目(项目编号：CAST-ZFB-2024-08);; 国家数据局数据资源司2024年研究课题“数据资源和数据产业监测体系研究”;; 北京工商大学数字商科与首都发展创新中心委托课题“大数据智能化背景下新兴领域高层次科技人才流动效应机制与发展对策研究”(项目编号：SZSK202317)研究成果之一
