完成业务整合的IPS，融合了双方母公司核心技术、方案、品牌，以及研发、销售和技术服务等领域的精锐团队，秉承各自在金融、电信、交通、能源、政务及互联网等关键行业的核心应用支撑优势与行业服务经验，将为客户提供更可靠、更安全、更高可用、更高性能的产品﹔更具针对性的、定制化的整体解决方案；以及更加敏捷、高效的专业技术服务。全面满足客户IT基础架构的专业化、多元化的发展需求，以及国家对于企业IT基础架构自主研发，安全可控的要求。
人工智能技术早已深入人们的工作和生活，而且已经成为一门全新的技术，对于人 工智能技术的不断深入研究，可以帮助我们开发更多的智能系统，用来对相关理论、方 法和技术进行模拟、延伸和扩展，它必然具有更加广阔的商业前景。人工智能极大地促 进了人类的发展和社会的进步。与此同时，随着人工智能的发展，技术异化现象也越加 突出，这在一定程度阻碍了人类的全面发展。因此，如何解决人工智能时代的技术异化， 也要求我们必须要更好的解决该问题。从哲学的角度来讲，必须坚持“以人为本”的原 则，积极构建人工智能时代的伦理和法律制度，从而有效地消解技术异化所带来的危机。
现在是一个科技突破的时代，人工智能的发展取得了质的飞跃。继工业 革命之后，人工智能再一次引燃科技的爆点，引领新的技术革命。人工智能、 大数据和云计算的结合似乎正在颠覆人类社会现有的规则。技术亦向现有的 法律制度发出了诘问：人工智能产生的内容如何定性?权利如何分配?本文 采用实证分析、对比分析的研究方法，利用Westlaw、中国裁判文书网、中 国知网等系统查询相关案例，对人工智能产生的内容能否构成作品、如果构 成作品著作权如何分配进行探讨。本文内容主要分四部分：第一部分介绍人 工智能给现有法律制度带来的挑战；第二部分对人工智能的主体性进行分析； 第三部分探讨人工智能产生内容的独创性；第四部分分析人工智能产生作品 的著作权归属。计算机本质上是人类改造客观世界的工具，人工智能行为是 人类思维的物化，要用理性的目光审视人工智能的发展。人工智能产生的内 容在客观表现上和人类作品几乎没有区别，符合“独创性”的要求，应该给 予著作权保护。综合考虑投资者的利益、著作权的立法目的和人工智能产业 的发展，可以参照美国“雇佣作品”的规定，将人工智能作品视为特殊职务 作品，将其权利归属于投资者，通过合理使用规则，协调人工智能主体之间 的利益平衡。
法官是联系法律规范与具体事实的纽带，由于法律规范与社会现实之间的张 力，赋予法官一定的自由裁量权才能更好地实现公平正义。法官的自由裁量活动是 行使审判权的具体过程，为防止法官恣意裁判危害司法公正，又需要规范法官的自 由裁量行为。我国目前正处于改革攻坚的关键时期，更需要对法官自由裁量做出谨 慎约束。对此，新一轮司法改革试图通过将人工智能引入司法裁判领域辅助和规范 法官的自由裁量行为。目前的司法人工智能系统可以通过对所有裁判文书的学习， 总结各类案件法官的集体裁判经验，并在此基础上进行裁判预测，为法官提供参考 性建议，同时还具有类案推送、偏离预警功能以推进同案同判的实现。在案多人少 的现状下，司法人工智能既是提高法官审判效率，减轻法官审判压力，稳定法官审 判质量的有利方式，也是法院管控法官判案水平，规制法官自由裁量的便捷技术。
随着人工智能科技的飞速发展，人工智能武器逐渐步入世界与人类的视野。人工智能武器的最主要特征是自主性，具有高程度自主性的人工智能武器能够无须人类的介入与干预对目标进行判断、决定与攻击。随着人工智能武器的自主性的提高，其对当前国际法下的国际人道主义法和武装冲突法等造成了一定的挑战。而国际人道主义法与武装冲突法仍能通过可适用于人工智能武器的部分对其进行规制。
随着生产技术的不断进步和市场多样化需求的持续增长，整车生产企业之间的竞争日益激烈。生产性员工是工厂有序生产的中坚力量，是企业利润的直接创造者，为在竞争中赢得一席之地，就必须更好地发员工的工作积极性。同时，全球经济正在处于深度调整期，以“工业 4.0”为核心的智能制造改革成为传统产业转型升级的必然方向。汽车制造工业正在逐步向以知识为基础的“智能制造”过渡，对生产性员工的素质提出了更高的要求，优秀的生产性员工必然成为紧俏的人力资源。企业吸引并且保留人才的重要工具就是基于绩效的薪酬管理（即绩效薪酬管理），完善绩效薪酬管理对吸引和保留生产性员工有着重要意义。
扬州智慧城市建设中的问题与对策研究，特点
专家咨询系统是一种具有大量专门知识与经验的智能讦算机系统，通常,主要指软件系统。它把专门领域中人类专家的知识和思考解决问题的方法、经验和诀窍组织整理宜存储在讦算机中,不但能模拟领域专家的惠维过程，而宜能让计算机宛如仄类专蒙那样智能地解决实际问题。
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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在经历宏观震荡、产业结构调整及技术加速演进的数年之后，全球数字营销行业正在进入一个由“战术驱动”迈向"能力驱动”的关键阶段。疫情后市场恢复、企业增长压力提升、数据环境变化以及AI技术的快速成熟，共同推动全球营销体系发生深层变革一一从过去以"流量购买”为核心的传统战术型模型，转向以"内容、数据、模型、体验”四位一体的系统化能力模型。过去的传统战术型模型具有鲜明的"渠道导向+经验驱动”特征:核心逻辑是通过采购第三方流量、投放广告完成用户触达，依赖营销人员的经验判断进行渠道选择与创意决策;运营上呈现“前端重、后端轻”的割裂状态，市场部门负责引流、数字部门负责转化、客服部门负责售后，各环节数据互通困难，难以形成完整的用户链路闭环;核心目标是短期流量获取与即时转化，缺乏对用户长期价值的挖掘与沉淀。但随着流量红利见顶、广告成本持续攀升，以及用户行为日益复杂，这种"重投放、轻运营”"重短期、轻长期”的模型已难以支撑企业可持续增长。
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