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人工智能时代面临的伦理困境及对策

人工智能科学兴起于2()世纪BO年代,是当今世界最炙手可热的科学之‘。 虽然只有60多年的历史,但其应用领域却十分广泛,给人类的经济、文化、生 态、生活等方而都产生了深远影响。但科学是把双刃剑,上世纪未,随着人:r智 能的彳i断进步,人工智能所刊’来的一系列伦理问题也引起了当今学者的重视。虽 然,H前人_r:爷7能的确能够帮助人们在生活中取得一些便利,但是其高度智能的 特性也决定了人工智能在一定情境中拥有白、E的道德决策能力以及思考ijr.;,0。凶 此,人jr智能是否能够以道德}三体参加人类生活是同…I J'J‘!”T7-术界探讨的课题,人类 Ij人工智能之问的存在关系存伦理方面也应该加以思索。

  • 2021-06-29
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智慧城市视野下的城市风险识别研究——以智慧北京建设为例

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  • 2021-06-29
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我国智慧城市建设经验探索及推进策略

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  • 2021-06-29
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中药提取车间智能制造系统设计及关键技术研究

本文以某制药公司的K药品在提取车间的生产工艺过程为研究对象,通过 新一代信患技术与K药品制造生产过程的深度融合,构建由虚拟的网络世界与 现实的物理世界所构成的、具有真正“智能决策”能力的智能制造系统。

  • 2021-06-29
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智慧城市发展的经验分析与趋势展望

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  • 2021-06-29
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新技术融合下的智慧城市发展趋势与实践创新

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  • 2021-06-29
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人工智能快速全基因组自动分析系统在新生儿_儿童重症监护室的应用

新生儿重症监护室及儿童重症监护室患儿是遗传性疾病的高发人群,对遗传性疾病早期快 速的病因诊断并针对性给予干预措施可以降低患儿病死率或不同程度改善预后。全基因组测序(whole exome sequencing, WGS)因涵盖点突变、拷贝数、内含子区域的各种结构及重组变异等更为全面的信息,已成为遗传 性疾病有力的诊断工具之一。但测序数据获取后需要极高专业性的判读和解释,数周才能返回为临床所用,无 法满足病情快速进展的儿童遗传性疾病的诊治需求。该文拟针对快速 WGS 在新生儿 / 儿童重症监护室的临床应 用进行介绍,并对 1 个快速、高吞吐量、自动提供遗传疾病诊断的平台,即人工智能快速全基因组自动分析诊 断系统的相关技术进行简述。该诊断系统将人工智能引入 WGS 后数据的处理,从时间上和功能上解决了常规基 因组测序解读周期长及解读专业性依赖的现状,可在 24 h 内为疑似遗传病重症患儿提供快速的诊断方案,值得 临床应用推广。

  • 2021-06-29
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人工智能在基层医疗卫生领域应用的利益相关者分析

人工智能在基层医疗卫生领域的应用能有效提高医生诊疗水平,规避过度检查与过度用药,弥补基层医疗卫 生机构优质医疗资源先天短缺问题。本文以人工智能在基层医疗卫生领域的应用为出发点,分析现有应用模式及典型案 例,研究其主要利益相关者、利益诉求与面临问题,为人工智能在基层医疗卫生领域的应用提供对策建议。

  • 2021-06-29
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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低空基础设施发展研究报告(2025)

当前,世界百年变局加速演进,新一轮科技革命和产业变革?深入发展,低空经济作为新质生产力的重要组成部分,正以前瞻?性、引领性姿态加速崛起,成为推动经济结构优化升级、塑造高?质量发展新动能的关键领域。

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华为数字化转型之道

首先从华为的视角总结了企业对于数字化转型的应有的共识,以及从战略角度阐述了华为为何推行数字化转型,然后给出了华为数字化转型的整体框架(方法论),以及企业数字化转型成熟度评估的方法,帮助读者在厘清华为开展数字化转型工作的整体脉络的同时,能快速对自身的数字化水平进行自检,

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零碳工厂建设与热能高效利用一事一议破局“零碳”技术路线

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2025中国人工智能学会系列白皮书?教育研究中的AI4S(284页)

基于大语言模型的教育思想实验,其核心学术价值在于构建了一个“计算性社会实验室”:它能够尝试将杜威式的民主教育设想,置于当代复杂的数字社会结构与信息茧房的约束下进行模拟;它也可以探索弗莱雷的解放教育理论,将其转化为可计算的社会动力学模型,观察“对话”与“压迫”在不同权力结构下的演化轨迹与临界点。这种方法系统性地连接宏大理论与经验现实,通过生成可观测、可证伪的理论假设,使得教育研究得以在实施成本高昂、伦理风险巨大的真实世界干预之前,进行高效、低风险的场景分析与风险模拟。

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2025中国人工智能学会系列白皮书?棋盘上的人工智能(219页)

计算机博弈是人工智能领域的重要应用,它以高对抗性的棋牌类游戏项目为研究对象,具有怡神益智、评判客观、挑战无穷的特点。近年来,随着人工智能、大模型等技术的飞速发展,计算机博弈模型能够自主学习复杂的策略和技能、处理更加复杂的博弈任务,成为衡量AI智能水平的重要领域之一。从棋类博弈到电子游戏,机器博弈不仅是技术进步的展示窗口,更是人类智慧与机器智能交互融合的舞台。未来,计算机博弈领域将继续快速发展,技术的融合和创新将推动该领域达到新的高度。

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智能工厂(离散)实施方法论

智能工厂项目的数据采集维度往往会细到机台、工位或单个操作者,时间周期上会到秒级,这样导致数据量非常大,比照ERP数据采集量要大上几个数量级。功能规划、数据库选择、应用终端处理性能等都要充分考虑大数据处理和承载能力。

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