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人工智能在最优潮流中的应用综述

近年来,人工智能(AI)技术广泛地渗透到了电力系统,在电力系统最优潮流(0PF)的解算中,基于AI 方法的算法能够有效处理非线性和离散性问题,从而摆脱陷入局部极值或发散的可能,获得全局最优解。该 文相应于AI的结构模拟、思维模拟和行为模拟三类研究方法,分别综述了人工神经元网络(ANN)、模糊集理 论、进化方法(模拟进化、模拟退火等)、多代理技术等A1方法在电力系统0PF中的应用。

  • 2021-06-30
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人工智能高炉冶炼过程专家系统

为了用现代技术提升传统产业,实现炉况判断自动化和操作标准化,从人工智能、知识工程 和模糊数学的理论出发,开发了一个用于高炉各种炉况故障判断与操作指导的综合专家系统。该系统 用c++Builder实现并与现场生产画面结合,采用菜单操作方式,人一机界面方便灵活。在仿真系统上 通过现场生产数据的调试与运行表明,该系统准确可靠,能给出高炉各种故障状态的预报和相应的操作 指导

  • 2021-06-30
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制造企业数字化转型能力评价体系及应用

制造企业数字化转型能力评价体系及应用,智能制造的方向

  • 2021-06-29
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人工智能治理主体的责任体系构建

人工智能社会共治理念与主体责任体系构建是人工智能立法的重要内容。 我国应当探索建立以 政府监管部门为主、可融入第三方的社会共治模式下的规制方法,待监管成熟后辅之以规范化的第三方监管, 进而建立起政府对企业监管、第三方对政府监管的整体算法监管模式。 在人工智能政府主导治理模式中,重 点是明确政府、企业及公众的职责、义务以及相应的权利。 政府应积极回应人工智能的发展要求,制定人工智 能促进法,赋予监管委员会相应的权力,加强对人工智能算法的监管,建立算法备案制度。 企业的义务则包括 对其使用的算法数据质量进行相关的必要说明,就算法的运算、决策过程予以必要解释,必要时还应当对算法 的具体运行细则予以公开,向用户解释说明算法设计者及其所在机构的目标和意图。 同时,人工智能立法应 当设立公众知情权条款,为发挥公众在人工智能治理中的作用提供制度保障。

  • 2021-06-29
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人工智能焦虑的成因、机理与对策

近年来,人工智能技术的快速发展和应用,带来了诸多经济与社会问题,由此引发了人们 对“机器换人”的担忧和技术性失业的焦虑。围绕人工智能技术进步引发的心理焦虑,从就业替代、工作 价值伦理挑战、基本心理需求满足三方面分析人工智能焦虑形成的主要原因,结合创新扩散理论和资源 依存理论,探究了人工智能技术进步通过信息传播与扩散,逐渐改变社会大众认知、情感和行为倾向的过 程。最后,通过建立人工智能网络舆情监测系统、设立专项基金、尽快出台相关法律、建立健全社会保障 制度等措施,减缓人工智能发展给社会大众带来的心理焦虑。

  • 2021-06-29
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有关行为主义人工智能研究综述

<通过与传统人工智能的比较A介绍了基于行为的智能模拟技术的发展及现状A并详细评述了行为主义人工 智能的研究方向以及在研究过程中涉及到的前沿技术’最后给出了基于行为主义人工智能构建智能主体系统的设计 原则

  • 2021-06-29
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人工智能创作物的版权保护与规制

现实生活中已出现各种类型的人工智能创作物 ,对人工智能创作物的可版权性和 版权保护 ,已引发学界的激烈讨论 。 现阶段的人工智能仍然属于人类工具的范畴 ,其创作物本 质上还是人类劳动成果 ,所以可以将其纳入现行版权制度探讨 。 但随着人工智能技术的发展 , 人工智能的学习方式从监督学习转向自主学习 ,同时人工智能公民的出现也会改变原有的版权 归属 ,传统版权制度面临诸多挑战 。

  • 2021-06-29
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人工智能与艺术创作——人工智能能够取代艺术家吗_

艺术概念的创新性要件与深度学习AI的“经验回溯”机制之间存在原则上的不相容性。所以像 AlphaGo这样的人工智能体在原则上不可能在艺术领域取得对人类的绝对优势并取代人类艺术家。产生这 个事实的原因在于深度学习式AI与人类艺术家的作品有着不同的形而上学来源,前者来源于被给予的有限 样本范围,而后者则来自于人类艺术家的自由意志,而这种理解还牵扯到了更深层次上心灵哲学观点的论 证。但同时,AI依然能够参与到人类艺术家的艺术创作中来并产生助益。

  • 2021-06-29
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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