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
本文对人工智能时代情报学科的创新发展进行了较为全面系统的探讨。首先，本文基于情报交流理论，回 顾了情报学的历史发展阶段：大科学时代、大信息时代、大知识时代、大数据时代和大智能时代；其次；本文分析了 人工智能环境下情报交流理论的演进，包括交流主体虚拟化、交流内容智能化和交流过程非意识化；第三，本文从新 情报观、新过程观和新方法论三个维度，分析了人工智能时代情报学科的发展；最后，本文分析了人工智能对情报工 作的影响，包括情报分析的回归、情报工程化和开源情报的重要性提升。本文对情报交流理论、情报学科体系和情报 工作的分析，既有助于对新技术环境中情报理论的创新发展提供思路，也可以为情报系统和情报服务的智能化创新提 供参考。
大数据时代,情报信息的分析处理面临着前所未有的机遇和挑战。本文从情报学发展范式的角度阐述了情报分析的现状；以事实数据、工具方法和专家智慧相融合的情报处理理念为指导,剖析了大数据情报分析在大数据融合、大数据处理技术与工具、信息深度挖掘方面的应用需求和面临的挑战；最后以大数据情报分析过程中的数据采集、预处理、分析和应用为主线展望了大数据情报分析的应用发展机遇和技术趋势。
人工智能是新一轮经济产业竞争的创新引擎，是政府创新模式的核心动能，是引发社会变革的颠覆 性力量。那么，面向人工智能时代的政府是什么样的政府呢？我们认为，从政府表现形态而言，面 向人工智能时代的政府是数字型政府，是由大数据驱动的能够开展精准决策和精细管理的服务型 政府。从政府作用形态而言，面向人工智能时代的政府是平台型政府，是技术集成和部门协同的无 缝隙、高效率的服务型政府。从政府横向关系而言，面向人工智能时代的政府是协作型政府，是通 过技术协作、部门协作和社会协作整合而成的服务型政府。从政府纵向层级而言，面向人工智能时 代的政府是简约型政府，是扁平化时代组织层级再造的服务型政府。从政府功能呈现而言，面向人 工智能时代的政府是智慧型政府，是能够开展智能服务和个性化定制的服务型政府。由此可见，从 未来政府的形态、结构和功能上来说，面向人工智能时代的政府必然是“智能 + 政府”，是数字型政 府、平台型政府、协作型政府、简约型政府和智慧型政府的效能呈现和功能叠加。
越来越多的企业开始利用人工智能进行个性化定价，但当消费者发现自己的价格 高于其他消费者时，会产生更低的价格公平感知并抵制企业。如何利用可控的营销沟通手段 降低个性化定价对价格公平感知的负面影响，是企业关注的重要现实问题。已有研究多从消 费者因素、他人因素、企业因素开展研究，鲜有研究探讨定价主体因素对于遭受歧视定价的消 费者价格公平感知的影响。
人工智能作为科技发展的突破口，日益显现出塑造社会的影响力。人类的科学 水平和智识能力也推动了人工智能的飞速的发展。以实现人韵智能为目标，人工智 能产生的利弊也在一定程度上超乎人的想象。其最大的影响在于创造一个新的主 体，具有智能，能够处理各类日常生活问题。那么这类人工智能在法律上是否具有 法律主体的资格呢?
人工智能科技的进步预期将从作品输入端剧烈地改变旧的市场结构，传统版权理论若墨守成规，便难以有效地 应对社会实践之变迁。本文旨在对当前部分国家及国际组织关于人工智能创作物版权问题的意见、观点予以整理，从民 法体系及科技伦理的角度设想一种强产权的版权体系，以破解人工智能所引发的诸问题。
伴随着经济社会发展，科学技术的进步已经成为推动人类文明向前迈进的重 要推动力。人工智能技术（Artificial Intelligence）自上世纪 50 年代发展至 今，极大地改变了人类社会和人类思维。人工智能科学家作为人工智能技术产生、 发展的主体，肩负着发展人工智能技术的重任。人工智能技术在应用过程中，给 人类带来了极大的好处，也带来种种负面影响。为了能够有效规避负面影响，使 人工智能技术健康发展，造福于人类，需要全世界人民积极努力，使之得到控制 性发展，得到合理利用。这其中，尤其需要人工智能科学家担负起应有的社会责 任。
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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