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人工智能在语言服务企业的应用研究

人工智能技术的应用促进了语言服务企业产品创新。本文分析语言服务行业报告关于机器翻译和译后编辑模式 的调查数据，选择语言服务企业的典型产品，分析人工智能技术在产品中的应用现状。研究发现：自然语言处理、机器学 习、计算机视觉是应用最广泛的人工智能技术，是语言服务企业产品应用最广泛的人工智能技术，各个产品都集成了多项 人工智能技术

  • 2021-06-19
  • 阅读226
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人工智能企业创新策源能力影响因素分析

在当前经济高质量发展的大背景下 ，人工智能企业要想在市场竞争中求得生存与发展 ，创新策源能 力是关键 。 选取人工智能相关企业为研究样本 ，按照产业层次将其划分为基础层 、技术层和应用层 ，利用随 机前沿分析方法研究政府支持 、创新意识 、企业规模和知识存量分别对三个层次人工智能企业创新策源能力 的影响 。 研究表明 ：基础层人工智能企业创新策源能力相对较强 ，应用层企业相对较弱 ；政府支持和知识存 量对于三个层次的人工智能企业均起到正向促进作用 ；创新意识和企业规模对于基础层人工智能企业起到 负向阻碍作用 ，对于应用层企业则起到正向促进作用 ；创新意识与技术层人工智能企业是负相关关系 ，企业 规模与技术层企业则是正相关关系 。

  • 2021-06-19
  • 阅读191
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人工智能背景下科技型企业智能财务决策应用问题研究

近年来，随着人工智能的发展日趋成熟，已对人们的生活产生了方方面面的影响，为人们的生产生活 带来了便利性和简洁性，同时对财务决策方面的影响也日渐深入。多年来国内外学者们对新背景下的财务决策进行 了激烈的探讨，形成了丰富的研究成果，通过梳理文献资料发现，现有国内外研究成果多数仅针对传统财务决策模 式创新进行研究，而对于人工智能背景下并未形成完善的财务决策框架。因此本文以人工智能等手段为基本理论基 础，分析财务决策四大活动在人工智能背景下产生的变化以及人工智能如何应用在具体财务决策过程中，并且应用 渗透于科技型企业财务决策中进行实践探索，以适应时代发展的需要。

  • 2021-06-19
  • 阅读215
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泛在电力物联网背景下人工智能在电网企业中的应用研究

：随着人工智能的不断发展，“智能+”时代的信息技术已经不再局限于人与人之间的连接，而是逐渐演变 为人与物、物与物的实时连接，从而开启万物互联新生代。在能源电力领域，则体现为人工智能技术在泛在电力 物联网中的应用。通过详细介绍人工智能的战略地位与战略意义，分析人工智能技术在电网企业的需求场景、应 用领域以及发展路径，为电网企业发展人工智能技术提供参考。

  • 2021-06-19
  • 阅读201
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基于大数据技术的电能质量信息状态监测平台_刘光辉

该文提出基于大数据技术的电能质量信息状态监测平台,解决电能质量信息大数据存储问题,提升电能质量信息状态监测的准确性。该平台使用监测仪在监测点采集电能质量信息,经无线通信网络传输至数据管理服务器,该服务器将海量电能数据存储到云存储模块,同时该服务器也从云存储模块调用监测数据至信息状态监测模块,该模块使用节点阻抗矩阵计算短路故障类型,通过最小二乘法构建电能状态估计模型,使用粒子群优化算法将二者结合起来构建故障定位模型,实现电能质量信息状态监测。经验证,该平台能够实现海量数据存储且运行时间短、能耗平衡性强,在普通环境和噪声干扰环境下始终具有良好的监测准确性。

  • 2021-06-19
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监管领域的大数据和人工智能应用探索——以虚假贸易融资行为分析为例

文从实际金融服务应用场景入手，通过大数据分析技术，借助人工智能等新兴的监管科技手段， 以虚假贸易融资为例进行多维度全景式分析，对特定金融监管规则及负面主体进行机器学习，挖掘容易被“人眼” 和海量数据忽视的异常特征，实现专家智能向机器传授和监管项目自动异常甄别，提升异常情况的精准识别率， 输出可疑主体并将其应用于日常金融监管中，优化金融服务，提升金融监管效能，最终以实证的形式论证人工智 能技术应用于金融监管的可行性和实效性，认为新型微观主体行为监管方法有效且可行。

  • 2021-06-19
  • 阅读206
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人工智能和大数据中的伦理与隐私_丁磊

阐述新出现的人工智能、大数据和应用程序这些使能的组合,正受到有关隐私和其他伦理问题的显著关注。需要一种方法来全面了解这些问题,以及涉及利益相关者,包括民间社会的解决机制,以确保这些技术的益处大于弊端。

  • 2021-06-19
  • 阅读164
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基于大数据平台的物联网监测系统设计

本文介绍了基于大数据平台的物联网网络性能监 测系统。从网络运营商的角度，分析了运营商网络在物 联网性能监控方面的生产需求。系统设计遵循 LTE 信 令监测及互联网 KQI 指标规范，自动获取运营商 DPI 数据中相关 XDR 字段，多维度计算性能指标。并出于安 全考虑，使用深度神经网络训练识别模型用于标识观测 对象。 以关联分析方法为基础，提出使用不同事件的关联 关系作为事件日志归集的一种解决方法。能够通过对事 件日志的出现时点、事件日志的重要性级别以及事件的 自愈性属性等标签信息，将海量的日志信息做一定程度 的归集，减少日志信息的数量，从而减轻故障处理人员 在面对突发问题时面对海量信息时的压力，有助于对网 络故障的快速诊断及定位。 监测系统目前已使用于真实生产环境下的物联网 网络性能监控，并能有效定位网络中存在的问题。

  • 2021-06-19
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