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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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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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零信任工程之规划、场景化构建与项目管理

将安全措施从网络转移到具体的人员、设备和业务资产; 在边界安全之上叠加基于身份的逻辑边界; 其本质是基于身份的、细粒度的动态访问控制机制。 1、对所有设备、用户和网络流量进行身份认证、授权和加密。 2、访问控制策略应该是动态的,基于尽可能多的数据源计算出来

  • 2021-04-25
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零信任安全在精准云网场景应用的实践与思考

发展趋势-->系统复杂化 – 由封闭转向开放,主体多元化, – 商业模式、信任关系变化 – 终端、业务、基础设施多样化 – 端到端、个性化的安全保证

  • 2021-04-25
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基于BIM技术的建筑工程高支模监测应用与研究

当前建筑工程的体量规模、设计复杂性逐渐增长,建筑物平面布局、结构类型变得新颖多样,大跨度大截面 梁、高空间建筑物增多,这对建筑施工支撑体系设计提出了更高要求,表现为支撑体系更高大、更复杂、更细致,支 撑体系施工过程中的安全、稳定是保证工程项目安全、顺利实施的关键。 结合具体案例,在高支模施工过程中运用 基于 BIM 技术的监测技术,通过对支撑体系进行受力计算、施工监测、数据分析,确保了高大模板支撑架体科学、安 全实施。

  • 2021-04-25
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安全的最后一公里:特权访问安全

PAM成为最重要的安全领域之一:任何组织都需要解决特权账号以及其他拥有高级权限账号的安全问题,因为这些账号一直是攻击者的首要目标,利用这些账号可以轻易获取敏感信息和数据。

  • 2021-04-25
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智能建造产业链的核心产业筛选

智能建造是我国传统建筑业转型升级的必由之路,然而在企业转型实践过程中,部分企业对自身的发展定位不够明晰,企业转型难以取得突破性进展。其中一个重要原因在于国家层面缺少引领产业系统性发展的规划文件,企业本身也缺少对智能建造产业体系的深刻认识。因此,现阶段构建层次分明的智能建造产业体系就显得尤为重要。基于智能建造产业链,针对建筑业转型升级过程中存在的技术缺位,从 225 个智能建造相关产业中筛选出 45 个推动智能建造快速发展的核心产业,以期为构建智能建造产业体系、制定产业发展政策提供基础性建议。

  • 2021-04-25
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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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全球算力产业正经历以人工智能为核心驱动力的深刻变革,智算供给能力实现快速扩容。算力规模方面,据中国信通院测算,截至2026年6月底,美国智算规模约10805EFLOPS(FP16,下同),较2025年底增加约3105EFLOPS,2026上半年增速高达40.3%;国智算规模达到2185EFLOPS,较2025年上半年增加1397EFLOPS,增速高达177.3%,与美国共同构成全球智算扩张的两大主引擎。欧 展方阳 洲、日韩等发达经济体持续加大智算基础设施投入,智算底座建设稳步推进,全球智算供给格局加速演进。全球算力技术路线加速迭代,呈现多技术路径并行演进

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