河南省智慧城市建设影响因子研究_政策文本量化分析_杨凯瑞

本文在系统整理2008—2019年河南省政府及直属部门颁布的现行智慧城市建设政策的基础上,利用SPSS19.0、Excel、Tagxedo等统计分析软件,研究了河南省智慧城市建设影响因子的时空分布情况。研究结果表明,河南省智慧城市建设影响因子可以描绘为由"一般影响因子—主要影响因子—关键影响因子—核心影响因子"构成的金字塔形政策影响因子体系；影响因子的空间分布领域广泛,并可将影响因子分为恒相关、长期相关和中短期相关3个相关强度层次；按照时间分布情况,可将因子归为泛在建设背景和重点建设背景,且二者有交叉。在此基础上,对未来河南省智慧城市建设政策提出了建议。

2021-07-01
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智慧粮仓智慧粮食智慧粮库建设方案

智慧粮仓是运用工业自动化、信息化、智能化方式，充分利用物联网、商业智能、云计算、SOA和ETL等技术精确采集粮食存储过程中的所有信息，并整合到一个统一的信息管理平台上，实现以任务驱动为核心的粮库信息化管理模式，同时粮库信息管理平台对所有数据进行数据挖掘、综合分析，从而达到对粮食仓储企业进行科学、高效、低成本、绿色生态的管理。

2021-07-01
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智慧法庭解决方案

通过建立科技法庭系统，可以将庭审的全过程如实的记录，包括各参诉方的发言、证据的展示及司法分析、证人证言及质询等，实现法院系统对审判的标准化建设，利用现有的数字传输网络对审判过程进行有效的监督和管理，贯彻科技法庭应用理念，提高了审判过程的真实性、有效性和公平性，也加强了法院在办案、办公管理方面的信息化程度。

2021-07-01
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乳化炸药智能制造生产线建设与应用

本文对乳化炸药智能制造生产线建设和应用的一些体会进行了阐述，以年产12000吨胶状乳化炸药生产线为基础，重点介绍了通过技术研发和技术改造升级，应用工业机器人、信息化技术对生产线进行流程再造，以智能工厂、智慧民爆为发展方向，构建智能制造系统，极大地提高了生产线运行的安全性和可靠性，实现了民爆行业工业化、信息化、智能化的深度融合，推动工业炸药生产线向少（无）人化方向发展。

2021-07-01
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中国移动研究院电信运营商发展5GRCS的机遇与挑战简析13页

本文以日本三大运营商和谷歌为例，梳理了其发展 RCS 业务的战略路径。日本三家运营商联合推出了各方面完全一致的 RCS业务，以 C 端消费者为核心，为 B 端企业客户提供一站式服务。谷歌通过与运营商、终端设备商广泛合作，积极在多国市场推出RCS 服务，并逐渐掌控主动权，同时不断完善 RCS 服务的功能和用户体验

2021-07-01
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UDP服务器设计

UDP是TCP/IP协议族为传输层设计的两个协议之一，是一种无连接的，不可靠的协议。由于UDP采取了无连接的方式,因此协议简单，在一些特定的应用中协议运行效率高。UDP适合一些实时的应用，如IP电话、视频会议，它们要求源主机以恒定的速率发送数据，并且在网络出现拥塞时，可以丢失一些数据.但是延迟不能太大。

2021-06-30
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人工智能法律人格探析

：赋予人工智能以法律人格,也就是赋予人工智能以法律规定的权利与义务。现代民法中,法律人格并不局限于生物学意义上的人。 “生物人”与“法律人”分离的立法技术肇始于古罗马法时代。法人、国家乃至河流等均因“更有效地实现特定社会需求”而获得了法律人格,成为法律上的“人”。随着机器学习等新技术的兴起,人工智能已突破辅助性工具的角色,拥有了一定程度的自主性。现行法律体系无法解决人工智能自主行为场景中的权利、责任与实际控制人之间的衔接问题。一条可能有效的建议是赋予人工智能以法律人格。人工智能的法律人格应该是一种以法人制度为参考,以限定性、工具性为特征的电子人格。人工智能法律人格的设计,应以人类利益为中心、符合社会伦理规范,并以民法制度稳定性、社会秩序与安全为主要考量因素。源于自然法的伦理性要求不必然成为人工智能法律人格的绝对阻碍,技术局限性也不妨碍法律分析的前瞻性视角。

2021-06-30
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人工智能与未来政治的可能样态

人工智能对现代政治理论和实践构成冲击和挑战的同时,也推动着新型政治样态的塑造和发展。从弱智能到强智能再到超强智能,人工智能的升级与进化引发了一系列诸如权力结构重组、民主形式更迭、统治秩序调整等重大政治变革。随着人工智能嵌入人类生活的程度日益加深,传统权力功能的消散和结构的松动,为后权力时代数字威权的形成和超级权力的崛起奠定了现实基础。人工智能为现代政治提供便利,甚至使直接民主成为可能,但在大数据、云计算、智能推送等新型技术的加持下,公民权利虚拟化、代议民主空壳化趋势明显,算法民主可能取代选举民主。人工智能一旦突破“奇点”,拥有个性情感并具备自主思维,成为足以比肩甚至全面赶超人类的智能存在,由人工智能主宰世界、掌控政治的机器统治时代就可能降临

2021-06-30
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2026 年数据分析和人工智能规划指南 2025 年 10 月 13 日 - ID G00837539 - 阅读全文约需 30 分钟作者：Sumit Agarwal、Georgia O'Callaghan、Christopher LongWilco van Ginkel、Maryam Hassanlou、Zain Khan、Cuneyd Kaya、Raúl Arrabales 主题：面向技术专业人员的数据分析和人工智能；数据和分析解决方案的架构、实施及扩展；生成式 AI 资源中心 2026 年，企业必须在加速推进 AI 和数据分析落地的同时最大化业务价值。为实现这一目标，数据和分析技术专业人员需充分利用所有可用数据，设计模块化、灵活的架构，并建立稳健的治理机制以确保可信度。