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人工智能对劳动收入份额的影响研究_——基于技能偏向性视角的理论阐释与实证检验

在新一轮科技革命和产业变革加速演进、构建更加完善的要素市场化配置体制机制成为中国高质 量发展内在要求的背景下,本文基于 2008—2017 年中国省级面板数据,考察了人工智能对劳动收入份额的影响机 制及其具体的作用效应。 研究结果显示:人工智能在短期内不利于劳动收入份额的提升,并且这种抑制作用在第 一产业中表现得尤为明显。 在改变估计方法、替换关键变量、调整控制变量后这一结果依然稳健。 进一步,中介机 制检验结果表明,人工智能会通过就业技能结构高级化、技能收入差距扩大化两个渠道降低劳动收入份额。 异质 性检验结果显示人工智能对西部地区、非技术密集区以及高劳动收入份额地区的抑制作用更大。

  • 2021-06-30
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基于版权影响的中美人工智能产业竞争力的调查分析

人工智能是一种有可能影响美国的社会,经济和文化发展的新兴技术。人工智 能领域的最新进展几乎整合到了社会的各个方面。然而,最引人注目的是技术对创 意产业的贡献。人工智能项目已经在书籍,音乐,视觉艺术和软件的创作中起到不 可忽视的作用。音乐,电影,出版和软件行业加起来,年收入达数十亿美元,是美 国与世界其他地区文化交流的主要来源。

  • 2021-06-30
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马克思主义视角下“人工智能”技术变革对就业的影响研究

以人工智能技术为核心的第四次技术革命正呈现出爆发式发展状态,中国作 为此次技术革命的中心国家所受到的影响最为深刻与直接。人工智能技术进步对 社会产生的影响既有积极的部分,也有消极的部分,本文聚焦于人工智能技术进 步对就业的影响,以马克思主义政治经济学为理论指导,探索解决问题的方法与 措施。

  • 2021-06-30
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人工智能发展的宏观经济效应_动态随机一般均衡视角

考虑近年来人工智能快速发展的现实,本文构建包含人工智能的动态随机一般均衡模型,分别基于长期分析 与短期分析方法考察了人工智能发展产生的影响。 长期分析的结果显示:人工智能投资效率提高以及使用范围扩大将引 起产出、物质资本投资以及人工智能投资增加,但人工智能发展对实际工资及消费的影响取决于人工智能的发展阶段。 短期分析的结果指出:第一,人工智能发展有助于增加产出和投资,有助于降低通胀,但同时也降低了就业;第二,人工智 能发展程度越高,货币政策对通胀的影响越小,并且货币政策对通胀的影响与人工智能的发展阶段有关;第三,人工智能 的发展削弱了通胀与边际成本之间的联系,改变了货币政策传导机制。

  • 2021-06-30
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司法人工智能中的价值判断

司法裁判不是 “自动售货机” 的根本缘由是, 法官能够在司法案件中进行价值判断。 价值判 断本质上是人类基于特定价值偏好做出的决策, 带有主观性。 基于模拟大脑运作的机制、 深度学习理论以及 计算机对人类心理状态的阅读, 人工智能能够处理价值问题, 并通过属性特征、 属性值以及最终形成特征向 量的过程使得价值数据化, 形成价值数据集。 针对个案的不断测试, 以及基于已有案件的不断数据整合, 人 工智能可以将法律价值设定成算法程式, 不断通过决策树实现价值的选择。 人工智能对价值判断的分析过 程, 本身就是智能技术的进步过程, 也是司法人工智能不断发展和前进的阶梯所在。

  • 2021-06-30
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人工智能给法教义学带来的冲击及其应对

回顾法教义学的整个发展进程, 其每一次重大变化的背后都矗立着科学技术的推进。 人工智 能作为影响面广泛的颠覆性技术, 会进一步对法教义学产生巨大的冲击。 这种冲击包括法教义学的内在 变革和外延变革两个方面。 于内在而言, 人工智能对于非疑难案件的预设规制, 将可能带来法教义学主 体身份的变革。 于外延而言, 人工智能将带来法教义学应用中效率、 思维、 方法的改变。 为了应对这种 冲击, 法教义学者应认清人工智能的能与不能, 合理地把握规范性的张弛之度, 逐渐在司法实践中走向 人机结合, 并在社会治理中采用多元化互动的风险规制。

  • 2021-06-30
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面向Internet应用的服务器(1)

Intel 结构CPU依靠Windows垄断了PC硬件平台微软不提供源码就不可能在Windows上发展新的硬件平台,Linux开放源码使其便于移植到新的硬件平台

  • 2021-06-30
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教育领域技术原始创新的历史、逻辑与未来_——兼论人工智能的教育意蕴

技术变革教育面临着历史和现实的双重困惑。技术变革教育的效果不彰很大程度上源于教育领 域技术原始创新能力不足。切实推进教育领域技术原始创新需要从历史中汲取经验与智慧。本文深度分析了 教学机器和 LOGO 语言两个范例,揭示了教育领域技术原始创新的两重境界:从基础科学到技术创新,科学技术 的耦合发展。以此为基础,作者使用“巴斯德象限”概念框架,解读了人工智能时代教育领域技术原始创新的逻 辑,提出人工智能既是学习的科学也是教育的技术,人工智能与教育实践的双向深度融合将不仅把教育领域的 基础科学研究与技术原始创新推进到新高度,也必将有力促进人工智能自身的可持续发展。

  • 2021-06-30
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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