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论人工智能时代的教师角色再造

人工智能在给教育带来革命性变化的同时,也带来了诸如人工智能是否会取代教师、教师角色将会如 何变化等讨论。通过分析人工智能与人脑的区别,进而重新思考教育议题中的核心概念“知识”“学习”与“教育”, 可知当今世界教育的格局已经发生变化,人工智能不会完全取代教师但是会代替教师承担部分工作,从而促使传 统教师的角色再造。在人工智能时代,教师应该把握住“育人”的教育本质,成为帮助学生掌握终身学习能力的向 导与示范者、正确价值的引导者、个性化教育的实现者、心理与情感发展的沟通者和教育理论的创新者。

  • 2021-06-30
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人工智能创造的技术方案可专利性及其权利归属

随着深度学习技术的成熟,人工智能掀起了第三次热潮。在专利领域,计算 机开始参与到发明过程中,并生成了一些符合专利授权条件的发明。在现有法律 框架下,人工智能的发明人身份并不能获得认可,因而其创造的技术方案也不能 得到专利法保护。这一现象对专利制度产生巨大的挑战。

  • 2021-06-30
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人工智能导向下的视觉呈现设计

随着深度学习算法的应用及硬件计算能力的提升,人工智能技术在各领域的应用愈发广泛,尤 其在计算机视觉、语音识别及自然语言处理领域发展迅速。人工智能技术的发展推动着人类社会进 步,影响着人们的生产生活方式。视觉呈现领域同样受到人工智能技术的影响。随着人工智能技术 的引入,新的呈现媒介及呈现手段不断出现,传统设计原理并不完全适用于当前的视觉呈现。因此, 为未来实现人工智能的通用化做好准备,需要对人工智能导向下的视觉呈现方式进行探究。人工智 能技术对视觉呈现的影响主要体现在三方面 1.信息的选择性呈现;2.信息形式多样化呈现;3.界面的 个性化呈现。

  • 2021-06-30
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win2008—DHCP服务器教程_图文.ppt

域超级用户登录到"Dserver”计算机中,单击“开始”—“管理工具”-“服务器管理器”,打开“服务器管理器”控制台。在此控制台下,洗中“角任”单击右边的“添加角色’超链接,弹出添加角色程序的“选择服务器角色”对话框。

  • 2021-06-30
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人工智能对制造企业是否存在_生产率悖论

在新一轮科技变革和产业革命背景下 ,人工智能已深度融入国民经济各产业 ,成为产业发展的重 要驱动力 。 人工智能能否促进制造企业生产率提升 ,已成为新时代中国制造业高质量发展的关键 。 利用 2015 — 2017 年中国 A 股制造业上市公司相关数据 ,实证检验人工智能对制造企业生产率的影响 ,构建基于 结构方程的多重中介效应模型 ,分析制造企业应用人工智能技术影响生产率的内在机制及路径 。 研究发 现 ,人工智能提升了制造企业生产率 ;市场份额对人工智能与制造企业生产率的关系有显著负向调节作 用 ;人工智能通过劳动力数量 、物质资本使用效率和技术创新产出 3 种中介变量显著促进企业生产率提升 , 并通过人力资本使用效率和技术创新投入抑制企业生产率提升 。

  • 2021-06-30
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人工智能时代数字化出版的变革与发展研究

以互联网、大数据和深度学习技术为支撑的第三次人工智能发展浪潮已经到来,各 行各业的从业者无不在理念和实践中感受到了强大的冲击和影响,数字化出版业也正在 面临着颠覆性的变革与发展。2017 年 7 月《新一代人工智能发展规划》的发布标志着人 工智能被列入国家战略层面,成为未来国际竞争的重点。从规划所发布的内容来看,人 工智能技术的快速发展将会对出版业产生颠覆性的变革,推动数字化出版步入飞速发展 阶段。

  • 2021-06-30
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论我国人工智能试验性立法

试验性立法在构建人工智能法律体系中能够发挥重要作用,不仅有助于收集信息、积累经验,使国 家立法掌握人工智能法律调整的主动性,也有助于检验和改进相关理论,为人工智能法律体系的构建提供科 学的理论依据。确定性和协调性是人工智能试验性立法需要认真对待的两个重要问题。确定性不仅指立法文 本内容的确定与否,还包括相关主体对试验性立法效力的主观认知。协调性则涉及试验性立法作为一套新的 制度体系同现行法律制度和理论体系的融合性问题。立法者在进行人工智能试验性立法时,应当遵循以人类 为中心、人工智能权利有限等原则,对人工智能相关权利义务、技术研发和行政规制等内容加以规定。试验 性立法可根据调整对象或内容不同而选择不同立法模式。日落条款作为试验性立法必备条款,是启动立法后 评估以决定试验性立法去留的关键机制。

  • 2021-06-30
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人工智能时代的高校学科专业人才培养结构变革——基于市场供需结构视角

如何通过学科专业人才培养结构变革,回应人工智能时代的经济产业转型新需求与人力资源市场新矛盾,是高等 教育供给侧结构性改革面临的突出困境和挑战。从供给侧看,低水平的重复性劳动供给可能会被人工智能取代,意味着传统 学科专业人才供给可能有脱离人工智能时代生产实践变革的风险;从需求侧看,基于人工智能的产业转型升级可能会催生新 的学科专业人才市场需求,意味着高校需要基于需求变动做出新的人才培养结构调整。通过问题考察发现:人工智能时代的 人力资源供需具有高度复杂性和系统性,受到学科专业种类结构矛盾、空间结构矛盾、层次结构矛盾和规模结构矛盾的多重交 叉困扰。促进人工智能时代的学科专业人才培养结构优化,需完善学科专业动态调整机制,扩大人才培养的灵活性和自主性; 因应经济产业结构变革趋势,强化人力资源市场的需求预测;面向人工智能发展的新要求,促进不同类型高校内涵式发展;提 供个性化人才培养方案,破解学科专业结构化思维的边界束缚。

  • 2021-06-30
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