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基于内容分析法的中国人工智能产业政策分析_——供给、需求、环境框架视角

文章从供给、需求、环境三维分析框架的视角,以中国 2015—2018 年间东部、中部、西部地区 出台的 69 项有关人工智能、智能制造等相关产业政策文件为样本,采用内容分析法对各项政策进行了 分析。 研究表明:从总体看,已颁布的有关人工智能产业政策以环境类政策和供给类政策为主,需求类 政策相对较少;在环境类政策方面,东部、中部、西部地区都注重目标规划对产业发展的重要作用,此外, 东部地区主要以法规管制为主,中部地区则提供较多金融支持,西部地区更偏重策略性措施;在供给类 政策方面,东部、中部地区注重人力资源管理、资金投入与科技基础建设相关政策工具的使用;在需求类 政策方面,东部地区鼓励国际合作并进行贸易管制,政府采购对中部地区人工智能产业发展发挥了较大 作用,西部地区更重视国际合作对产业发展的促进作用。 最后,结合三类政策工具的使用情况,提出了 未来中国人工智能产业发展的政策建议。

  • 2021-04-26
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面向城市转型的数字信任体系建设研究

? 信任关系受到行为主体、社会关系和风险三种因素的约束影响 ? 数字时代,信任构建的三种约束条件和基础情境发生了根本改变,传统信任关系开始向新型数字 信任关系演变。 数字信任(Digital Trust):是指 一切链入 / 映射到数字空间的泛在 网络实体,基于数字身份识别、可 信数据流通和网络安全能力验证形 成的正向预期,以及由此产生稳定 数字交互关系。

  • 2021-04-26
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实(XR)、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展,极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式,沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域,沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征,创造出了更优质的学习空间,学习者可进行各种模拟体验,为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验,不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学;也可用于培养学习者的创新性思维和想象力,还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面,进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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大数据基础-走进大数据第八章物联网技术获取海量数据

物联网是指在物理世界的实体中部署具有- -定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。

  • 2021-04-26
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新钛云服监控解决方案,为金融企业信息安全保驾护航!

近日,第二届外滩金融峰会召开,数字人民币被推向风口浪尖。从传统柜台服务,到网银、第三方支付,再到数字人民币......信息化金融时代逐渐向我们走来。 随着金融业服务方式的日益网络化、虚拟化,更多网络攻击、病毒侵扰、信息泄漏等安全问题突显。新形势下,金融相关企业如何保障信息安全?部署更先进的防范与监控体系,方能应对全新挑战。

  • 2021-04-26
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物联网环境下,校园弱电管网模式应需而变

基于物联网和地理信息系统技术的校园弱电管网智能监控管理系统对校园弱电通信资源进行智能化改造和数字化整合,改变了传统弱电管网管理模式。伴随信息化建设的不断深入,校园内各类数字智慧化应用不断拓展,弱电管网对信息化建设的基础支撑作用愈发显现。

  • 2021-04-25
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AI的哲学系思考—认知不变性与AI

本文从科学认知的不变性(Hard To Vary, HTV)入手,介绍了HTV存在的必要性以及广义上如何基于内部可变性(internal variablity)和外部可变性(external variability)在AI中衡量并实现这种不变性,最后介绍了几个刚刚提出的实现认知不变性的具体标准。

  • 2021-04-25
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安全管理信息系统11.17

将管理规定、安全培训、危险源辨识、特岗人员、特殊机具、安全例会、安全检查、应急预案等各安全管理环节全面管理。达到"万一发生安全事故,我该做的都做了并及时记录了”的目标。

  • 2021-04-25
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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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