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换个角度看人工智能_机遇和挑战

:在人工智能迅猛发展的当今社会,亟须理性地看待人工智能带来的机遇和挑战,既不低估人工智能的变 革作用,也不对其抱有不切实际的过高期望。 本文从人工智能的定义出发,首先将人工智能的发展历史划分为 萌芽、瓶颈、应用、低迷、平稳、繁荣六个时期,并解释各个时期的具体成因及标志性事件;其次从人机对弈、图像 识别、语音识别、自动驾驶、医疗健康、机器人、无人机七个领域梳理人工智能在当今社会取得的巨大成就;然后 借用马国庆、谭铁牛、张钹、周涛、徐匡迪等代表人物的声音,呼吁各界正视人工智能发展面临的挑战及问题,最 后从文章数量、文章质量、产业、人才、开源、媒体六个维度阐述中美人工智能发展的巨大差距,以呼吁对人工智 能要保持客观理性的认识和实事求是的判断。

  • 2021-06-30
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人工智能与企业劳动收入份额

随着人工智能时代的到来,产业体系与生产方式发生着转变,对劳动力市场 和国民收入分配格局产生冲击。在此背景,基于微观企业面板数据,本文通过分 析人工智能对企业劳动收入份额的影响和作用机制,补充劳动收入份额影响机制 的文献,填补理论研究和计量实证之间的缺口,为应对人工智能对经济社会发展 影响提供理论依据

  • 2021-06-30
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大数据、人工智能与财税服务创新

传统的财税工作模式呈现出重复、繁杂、低效,耗费大量的时间与人力的特点。 基于大数据、人工智能的 智能财税服务,实现了票据自动识别、语义解析、自动记账、机器审核、自动对账甚至一键报税等财税新模式。 财 税领域的大数据平台与财税智能机器人,根据具体规则,持续、高效地运作,操作简单,极大地提升财税工作的效 率,降低人为失误。 介绍了大数据、人工智能在财税实务领域创新的初步成果,依次论述了大数据技术,人工智 能,财务领域大数据平台,财税智能机器人,大数据、人工智能在财税领域的关键技术问题。 其中,财税智能机器 人具体包括:费用稽核机器人、应收应付机器人、行政事业单位核算机器人、合同比对机器人、纳税服务机器人。 关键技术包括:票据识别技术,语义识别技术,自动记账,一键报税。 以达到对大数据、人工智能对财税领域的创 新有全面而深刻认识的目的。

  • 2021-06-30
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人工智能在科技期刊选题策划中的应用与应对策略

目的】聚焦人工智能应用于科技期刊选题策划,以期为人工智能技术与期刊出版融合发展提供有价值的参考。 【方法】采用文献分析法探讨人工智能在科技期刊选题策划中的应用优势以及面临的挑战,提出编辑应对策略。【结果】人 工智能不仅可以提高选题策划的效率和准确性,还可以提升约稿对象匹配度,但在选题同质性、算法公平性、样本和模型的 科学性、聍青年学者的会正性以及编辑的信息素养等方面面临诸多挑战。【结论】在人工智能选题策划过程中,编辑应立足 自身优势,发挥主导作用,全面提升信息素养,积极参与到人工智能的优化设计中。

  • 2021-06-30
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论人工智能法学研究的当下困境

近年来,人工智能法学成为一个研究热点,产出了不少学术成果,但也 被认为存在反智化、“虚热”等不足。具体而言,人工智能法学研究的当下困境主要 表现为三方面,即观点鲜明对立、缺乏有效对话,问题意识零散、缺乏理论整合,研究 性质模糊、缺乏清晰理路。这些情况的出现跟法学研究者关于法律、法学及“人”本 身的看法有关:对法律的理解直接关系到法律变革之可能性是否被接受,这正是当下 人工智能法学研究者观点鲜明对立的一个重要原因;对“法学是什么”的理解影响到 “非现实性”的法律问题是否纳入到讨论之中;而人类中心主义则令法学研究者在讨 论人工智能问题时更容易趋向保守。当前,至少在理论性研究中,参与讨论人工智能 法学的研究者应秉持一种较为开放的思维。

  • 2021-06-30
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2016年互联网金融模式分析互联网金融行业投资研究报告

互联网金融通过互联网实现的资金融通,主要包括P2P、众筹等网络投融资平台,以及互联网银行、金融网销、供应链金融及其他金融中介服务。互联网金融服务真正能够有别于传统金融模式,关键在于基于大数据的征信服务。

  • 2021-06-30
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2020小微互联网金融行业调研分析报告

本报告小微互联网金融的调研分析过程采用定性和定量研究结合。用户数据实,特定群体严格抽样,关联分析等调研方法,使用相关分析,交互分析,回归分析等方法得出研究结果,并根据数据结果和相关信息做出相应的判断和预测。

  • 2021-06-30
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2017年互联网金融信用贷款融资众筹商业计划书

我们的产品和服务包括:个人消费贷款、个人经营性贷款、高校消费贷款、高校助学贷款、高校创业贷款、三农扶持性贷款、区域点对点P2P金融;另外,我们为授信客户提供用于支持其个人生活需求、经营需要的的信用商家联盟平台。确保每一笔授信额度真正应用于授信客户的真实需求上,做到可溯源、可追踪。

  • 2021-06-30
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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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