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人工智能与大数据开发入门背景知识简介

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为Al。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

  • 2021-06-29
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2019大数据技术公开课第五季—MySQLRDS数据如何同步到MaxCompute

本实验是对RDS同步数据到MaxCompute的一个初步讲解。当企业需要利用MaxCompute进行数据开发时,如果数据不在MaxCompute而 在RDS中,需要首先将RDS中的数据同步到MaxCompute。本实验将以RDS(MySQL)为例,具体讲解此过程的操作步骤以及一些容易遇到的问题,为企业的数据同步过程提供一些指导与帮助。

  • 2021-06-29
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2019大数据技术公开课第五季—日志数据如何同步到MaxCompute之实践讲解

日常工作中,企业需要将通过ECS、容器、移动端、开源软件、网站服务、JS等接入的实时日志数据进行日志实时查询与分析、采集与消费、数据清洗与流计算 (ETL/Stream Processing)、数据仓库对接(Data Warehouse)等场景的使用。 通过本次实验,我们可以学习了解日志数据如何同步到MaxCompute。

  • 2021-06-29
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人工智能的法理探究

法律人工智能是法律与科技结合的产物。在法律人工智能发展历史基础上,分析 其优势与风险所在。探讨人工智能存在的法理基础,厘清人工智能与法律安定、法学 发展的关系,判断人工智能是否会取代法院、法官与律师,确定人工智能在法律实践 中的定位。同时,人工智能对现行民事法律(包括民事主体资格、民事权利能力、民 事责任)与隐私保护构成挑战,相关法律制度缺位,亟须相应制度的修改与完善。人 工智能对法律基本价值的挑战也不容忽视,如何应对法律人工智能中不可避免的算法 歧视,如何处理人工智能与平等、自由与正义的关系,皆需理论的指导与实践的操作。 在研究人工智能的法律对策时,应以制度化、法治化为标准,以人工智能的发展与规 范为主导,包括在制定政策规范时考虑价值因素,完善人工智能风控机制,设立法律 人工智能委员会。

  • 2021-06-29
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利用少量传感器信息与人工智能的桥梁结构安全监测新方法

:分析了当前结构安全监测在工程应用中存在的诸多问题和挑战,提出应发展利用少量传感器 信息及基于大数据与人工智能的安全监测新方法,来克服现有系统传感器繁多、造价昂贵、海量数 据难以处理的问题。介绍了单测点信息的多维相空间方法和单传感器信息的重构相空间方法;在 基于双传感器信息的移动互相关函数法基础上,提出了基于双传感器信息的移动传递熵方法;阐述 了基于少量传感器信息的移动主成分分析法的物理意义及其工程应用的适用性和可行性。利用单 传感器方法和移动主成分分析法,以及小波包能量法、二次协方差矩阵法对虎门大桥进行长达5年 的安全监测。阐述了基于深度学习的结构安全监测人工智能方法及其发展概况,分析了基于结构 动力学信息的深度学习方法及其巨大的应用潜力。在此基础上进一步思考了基于少量传感器和人 工智能相结合的方法在结构安全监测应用中的发展思路。结果表明:单传感器信息的重构相空间 方法更适用于实际工程;基于双传感器信息的移动互相关函数法和移动传递熵方法均能精确定位 损伤;移动主成分分析法最适用于实际工程的实时监测。

  • 2021-06-29
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法律人工智能的有效应用基于对形式理性主义下人工智能的反思

随着近年来人工智能技术在各行各业的突破,其在法律领域的发展亦呈如火如茶之势。以形式理性主 义为基础发展起来的法律人工智能,基于其逻辑推理、分析等优势在国内外法律工作中得到越来越多的应用,与此 同时,也存在着机械、单向等不可忽视的缺陷。诺内特和塞尔兹尼克提出的回应型法和哈贝马斯的商谈论可以从 法学理论上对法律人工智能的设计开发提供思路,使之更加适应司法公正和经济社会的发展。

  • 2021-06-29
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机制主义_人工智能的统一理论

长期以来#学术界曾经分别从智力系统的结构%功能和行为三个不同的侧面分析和模拟人的智力 过程#取得了众多成果#形成了人工智能理论的结构主义%功能主义和行为主义三大体系1这些研究也留下许多问 题#而且互相缺乏沟通#常常发生&孰优孰劣’的争论1本文试图提出智能生成的&机制主义’#希望从智能生成的共 性机制入手探讨智能的本质1研究发现!在一般情形下#智能生成机制表现为&信息:知识:智能的转换’#由此引出 了&知识理论’(特别有意义的是#结构主义%功能主义%行为主义三者可以在&机制主义’框架下得到和谐完美的统 一1这可能为智能科学技术的发展提供新的理解#带来新的机会

  • 2021-06-29
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基于人工智能的输电线路故障快速诊断方法研究

:针对电力系统发生故障后未经处理的多源告警信息可能导致故障处理时间增加的问题,提出一种基于人工 智能的输电线路故障诊断方法。对输电线路故障诊断 Petri 网模型进行改进,在建立的模糊 Petri 网模型中预设变 迁阈值,采用逆向搜索策略,对模糊 Petri 网进行约简,减小推理规模,提高故障诊断效率。所提方法可以对故障 信息进行快速分析、分类处理,大大减少调度员处理信息的工作量,提高输电线路自动化水平,确保电力系统安 全稳定运行。通过算例验证了所提方法的有效性。

  • 2021-06-29
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