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多原发肺癌病理结果与AI辅助CT诊断的相关性研究

对比分析人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术诊断多原发肺癌（Multiple Primary Lung Cancer，MPLC）与临床病理诊断结果的一致性，进而探索AI在MPLC的诊断中的临床应用价值。方法 收集2017—2019年北京大学第三医院海淀院区收治的26例MPLC患者信息，共57个癌灶作为分析样本，采用AI辅诊系统定量分析目标病灶的结节大小、密度，并对结节的良恶性进行预测。根据病理分期将入组目标病灶分为两组，采用列联表χ2检验组间AI辅诊系统预测的结节类型的关联性。接着，对不同病理分期（0期、T1a1、T1a2、T1a3、T1b、T3a、T3b）与AI辅诊系统测量值进行线性相关性和线性回归分析。

  • 2021-04-25
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基于大数据和AI的智能化PeOTN-CO价值分级建网创新与实践

对某省联通PeOTN-CO价值分级建网方法论及实践进行了论述,通过市场空间大数据分析、Al算法及存量政企专线路径和流量等分析,对全省综合业务接入区（CO）进行价值分级,提出聚类标杆配置模型,优先预覆盖高价值综合业务接入点,次优先覆盖中低价值区域,实现政企精品网的价值精准建网,进而全面实现以PeOTN技术为主的本地光网络边缘延伸,打造智能光网络,适配新基建时代的“大带宽”"低时延”等业务需求特征,有效降低网络成本并提高短期投资回报率。

  • 2021-04-25
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无处不在的百度AI_上天入地,乘风破浪

技术革命最终的归宿就是融入日常，在你享受生活便利的背后，它们隐而不现，却无处不在。2020 年年底，百度发布了《了不起的中国 AI》系列视频，回顾了百度 AI 所取得的一系列成绩，在我们看得见与看不见的地方，百度 AI 正在重塑百业，成为必不可少的基础设施，深入各个场景改善我们的生活。

  • 2021-04-25
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当现实逼近想象_人工智能时代预见未来教育研究

人工智能使想象正成为现实，未来研究方法论是对未来的想象和预期的扩展。本文运用未来研 究方法论，从未来想象、未来社会、未来知识生产、未来学习、创造中的未来五个方面对未来教育发展蓝图进行描 述、预测、探索与解释，审视与省察未来人工智能时代教育研究的行动措施。未来想象通过科幻故事探索和理解 未来高科技实践的应用场景，人与人以及人与外界环境的互动过程。人工智能技术是经济社会发展的核心动 力，对未来社会分工、劳动力市场以及人才结构变革带来全新冲击。未来知识生产自动迭代、科学共识的建立更 为高效；未来知识传播多模态立体化、超越学科界限；未来知识进化呈现碎片化及适应性。未来学习将呈现个性 化、自适应以及终身学习的新样貌。创造中的未来应平衡人与人工智能技术的关系，理性统合组织、文化、人员、 环境，努力打造自适应的教育生态圈。本研究旨在厘清未来教育的科学走向与规律，勾勒符合人工智能时代的 未来教育应用蓝图。

  • 2021-04-25
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人工智能致损对传统《侵权责任法》的挑战及立法回应

人工智能不具备民事主体的要素，人工智能仍属于产品的范畴，应改进产品责任制度调整人工智能侵权责任。鉴于人工智能设计行为的复杂性与独立性，未来立法要将设计者增加为人工智能产品责任的责任主体承担无过错责任。人工智能产品设计缺陷难以证成，要对设计缺陷实行举证责任倒置，同时为防止人工智能“故意”危害人类，其产品缺陷标准应加入伦理道德规范。

  • 2021-04-25
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人工智能产品的适应性创新逻辑——哈贝马斯交往理论视角

新型冠状病毒肺炎疫情（COVID-1 9）迫使数字化接触者追踪 APP 成为平衡疫情控制与挽救经济的方 案之一。基于哈贝马斯交往理论和产品适应性创新理论,以 COVID-1 9 追踪 APP 为例,进行单案例研究并通 过扎根理论构建出“隐私保护与伦理遵守→数据驱动→适应性成长”的人工智能产品的适应性创新逻辑和成 长机制。研究发现:对于人工智能产品的适应性创新,隐私保护与伦理遵守是实现人机和谐共生的前提,这 也是人工智能产品创新区别于传统工业产品创新的重要特征之一,COVID-1 9 追踪 APP 所掀起的全球大讨 论只是将这一人工智能产品创新的前提凸显和放大出来。据此,在肖静华等提出的数字产品成长机制基础 上提出人工智能产品的创新逻辑。

  • 2021-04-25
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零信任安全理念下的企业可信环境构建

云大物移下，传统边界式防御面临巨大挑战，疫情之下，远程办公愈发凸显安全风险；传统安全难以保证企业数据与业务安全；解决一切问题的核心基础——零信任架构。

  • 2021-04-25
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大数据及其成因

大数据的成因源于信息技术的发展。回顾半个多世纪人类信息社会的历史，1966年摩尔定律的提出，使晶体管越做越小、成本越来越低，为大数据现象的形成奠定了物理基础，这相当于铸器，人类有能力制造巨鼎盛载海量的数据；1989年数据挖掘技术的产生，让大数据实现了“大价值”；2004年出现的社交媒体，则把全世界每个人都转变成了潜在的数据生成器，向摩尔定律铸成的巨鼎当中贡献数据，这是“大容量”形成的主要原因。本文通过分析大数据的静态的概念和动态的成因，使人们更清楚地理解大数据的特点。

  • 2021-04-25
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