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人工智能对人的主体性影响研究

人的主体性问题不仅是学术界关注的焦点,而且也是人存在和发展的前提。 在人类社会发展过程中,随着社会的发展变化,人的主体性研究逐步走向深入。 放眼当今信息世界,人工智能的发展正带来一次广泛而又深远的社会变革,它业 已渗透到人类社会生活的各个方面,推动着人们价值观念、生存方式和思维习惯 的深层变革。把人的主体性问题纳入到人工智能的视阈中进行全面审视,正是本 文的立意所在。

  • 2021-06-30
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基于STEAM的中学人工智能课程教学设计研究——以重庆七中为例

随着人工智能技术的发展,机器人与人工智能成了未来技术的发展新趋势。 在这人工智能时代浪潮之下,2017 年教育部发布了多个文件推动了人工智能课程 在我国基础教育中的开展。于此同时,国外 STEAM 教育兴起。STEAM 教育着眼 于对复合型创新性人才的培养,知识结构上强调的是学科间的融合,能力培养上 注重的是学生创新精神与实践能力相结合。因此将 STEAM 教育理念运用到我国中 学人工智能课程教学设计之中有着重要的教学实践意义。

  • 2021-06-30
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道德人工智能_基础、原则与设计

随着技术的快速进步,人工智能的决策和行为开始从外部设定转向内在发展,智能主体逐渐具有不同程度的自适 应能力、决策能力和行为能力,它的自主能力也不断增强。 出于道德考量,自主决策和行为的人工智能开始被视为道德主体。 因此,传统道德如何在智能技术中自主发挥作用就成为一个必须面对的问题;后果论、道义论和美德论都具有解决此问题的潜 力。 要构建能够进行道德决策的人工智能系统,需要确保人工智能的自主推理能够受人类社会道德和价值观约束,与人类价 值观保持一致,担负起决策“责任”。 实现有“道德”的人工智能是一个复杂的系统工程,价值敏感设计、透明度设计及道德学 习设计是开发道德人工智能的三种重要方法。

  • 2021-06-30
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人工智能时代的知识教学变革

在人工智能时代,算法的不断优化使人工智能可试图模拟人的思维,积极地挣脱人类的束缚,带动人工智能主动 渗透到教学活动中。 人工智能诱发了更高效的知识生产方式、更软化的知识形态和更灵活的知识传播环境,极大地强化了知 识教学的生成性,使知识教学的目标偏向于增强学习者在知识理解中自主建构知识意义的能力,培养学习者在知识掌握过程 中的批判反思意识,提升学习者在知识迁移中应用知识的程度。 为更好地实现知识教学变革的目标,人工智能时代的知识教 学变革路径需紧扣教学目标的内涵,注重高阶思维能力的养成;重构教学主体关系,充分发挥人的主观能动性;侧重教学情感 的培养,理解知识表达的意义;合理利用人工智能技术,提升知识教学变革的效率。

  • 2021-06-30
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李昱熙+心血管大数据的临床科研价值

电子病历(EHR)数据是现阶段我国可用性最高的开展真实世界与实效研究的数据来源,构建专科术语标准,疾病注册数据字典标准,疾病诊疗评价标准等标准体系,数据处理流程清晰,便于数据质量评价,机器学习模型更优. 某些研究问题无法设计RCT研究 – 非常规的场景,极端特殊人群, 特殊治疗 – 多数情况只能做意向性治疗 (intent to treat)分析,无法了解药 物在真实临床场景是如何使用的 – 无法给出药物超适应症或某些情 况冒险使用的指导 ? 通常样本量很小 ? 研究的治疗/随访时间相对较短 ? 可能使用了替代终点 ? 很多情况根本无法设计盲法 ? 无法考察效用

  • 2021-06-30
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曹言-医疗大数据实践实践之旅

本文简述了医疗大数据时代,阐述了医疗大数据建设目标,分析了H3C医疗大数据技术架构,数据集成引擎,存储计算引擎,数据视觉引擎.

  • 2021-06-30
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面向生产制造的大数据分析平台技术研究

随着大数据技术逐渐成为工业4.0的标配技术之一,生产制造企业迈入了智能制造时代,基于数据的生产和管理需求越来越高。由于基于物联网技术的数据采集和控制模块的广泛应用,形成了极为庞大的数据源,传统数据库技术对这种大规模的数据的存储、管理以及分析能力显得捉襟见肘。而利用大数据技术,可以给企业提供高效的数据分析能力,提高质量管控、工艺提升、服务升级等方面的管理和决策能力。

  • 2021-06-30
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(完整版)工业互联网标准体系

以新一代信息技术为驱动的数字浪潮正深刻重塑经济社会的各个领域,移动互联、物联网、云计算、大数据、人工智能等技术与各个产业深度融合,推动着生产方式、产品形态、商业模式、产业组织和国际格局的深刻变革,并加快了第四次工业革命的孕育与发展。从业务、功能、实施等三个视图重新定义了工业互联网的参考体系架构

  • 2021-06-30
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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