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人工智能时代机器道德的可能性追问

随着人工智能时代的到来,人工智能尽管对社会发展起着重要的推动作用,但 它也存在着巨大的道德风险。为了规避人工智能的道德风险,道德机器的思想开始出现 并得到了很多人的支持,但这种观点是出于情感而非理性。机器道德是人类道德在人工 智能时代的扩展,而人工智能始终是人工的产物,是不可能拥有人类的社会性的,所 以,要求机器能够拥有人类的道德是不可能的。因而,人工智能时代的主要任务不是使 机器拥有道德,而是如何破除“人工智能威胁论”,约束人类自身的道德行为,从而促 使人机和谐相处。

  • 2021-06-29
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多功能智能家居系统的设计与实现

多功能智能家居系统的设计与实现研究

  • 2021-06-28
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5G网络切片下的虚拟网络功能部署及迁移算法研究

基于网络功能虚拟化(Network Function Virtualization, NFV)技术和软件定义网络 (Software Defined Network, SDN)技术的 5G 网络切片技术可为不同的用户业务创建 和划分不同的专属网络,使得网络组网方式更加灵活,且有效解决了现有网络架构 封闭垂直等诸多问题以满足多元 5G 新业务的需求。采用 NFV 技术和 SDN 技术可 以将专用硬件实现的网络功能通过软件化的虚拟网络功能(Virtualized Network Function, VNF)实现,并将不同种类的 VNF 根据特定规则编排,构成与用户业务相 对应的服务功能链(Service Function Chain, SFC)进而在不同网络切片下为用户提供 专属服务,因此如何部署 VNF 并在其资源需求改变的情况下进行迁移从而最小化运 营商成本,保证网络稳定性应是研究的重点。

  • 2021-06-28
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石油物探数字化转型之路_走向实时数据采集与自动化处理智能化解释时代

数字化转型已经成为当今世界众多行业和企业提升竞争力的战略选择,石油物探行业也应该通过数字化转型迎接长期发 展和短期生存面临的双重压力。简要介绍了数字化转型的内涵与方法,阐述了石油物探数字化转型的目标、内容和特征。石油 物探数字化转型的关键目标特征可概括为:全感知、全联接、全智能、全场景、全流程和平台化。分析了石油物探数字化转型发展 之路应采取的五项关键行动,即构建基于物联网的地球物理数据采集系统;构建地学(石油物探)应用数字基础设施;构建石油物 探数字化技术开发与应用平台;构建数据资源共享与数字化服务生态系统和发展石油物探业务应用无人机与机器人。展望了数 字化转型即将带来的石油物探技术业务流程的变革即实时数据采集与自动化处理智能化解释,以及可能的业务模式变革。分析 了石油物探数字化转型面临的挑战,即转型顶层设计层面的挑战;转型实施保障措施层面的挑战;技术平台系统建设层面的挑 战;核心技术与关键零部件组件自主可控层面的挑战。

  • 2021-06-28
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大数据时代下高校决策支持系统筹划与探索_张泽

本文分析了高校数字化校园建设的现状,提出大数据时代下高校数字化校园建设将向决策支持系统方向发展,分析了决策支持系统在高校的应用,对数字化校园系统建设进行了规划,提出数字化校园建设要打造三大平台,即集中的数据中心平台、优化的管理服务平台、科学的决策支持平台。

  • 2021-06-28
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基于区域卫生信息平台的医疗卫生大数据研究_黄晓琴

近年来我国在区域卫生信息平台中采集存储了大量的居民医疗健康数据。宁波区域卫生信息平台已经从基层医疗机构以及二/三级医院的信息系统中采集了近10年的医疗卫生数据。本文以宁波市鄞州区区域卫生信息平台上汇聚的医疗卫生数据为基础,分析了大数据在医疗卫生领域的应用背景,阐述了医疗卫生大数据关键技术,探索了医疗卫生大数据分析的实施路径,总结了医疗卫生大数据分析应用案例。医疗卫生大数据分析挖掘结果将对居民健康管理、医疗卫生服务、临床科研、管理决策,特别是慢性病管理具有重要的意义。

  • 2021-06-28
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物联网技术在食品及农产品中应用的研究进展

物联网(10T)技术正被越来越多地应用在食品及农产品领域。首先简介了无线射频识别标签 (RFID)和无线传感器网络(WSN)的原理和技术,然后较全面地分析归纳了近年来这些技术在食品、农产品的生产 监控、安全监管及供应链的溯源与追踪等领域的应用研究现状,并分析了存在的问题和解决途径,最后展望了这些 技术今后的发展趋势和应用前景。

  • 2021-06-28
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生产网络中的情报价值与应用

威胁情报本身是一种历史记录,用于参考,类似于人的信用,让网络中的各个字段也有信用。用数据驱动安全,在攻击者进行攻击时,自动匹配攻击者所使用的网络各个字段的信用,信用低者必将引起注意。威胁情报的来源一般分为由商业产品、开源产品提供的外部情报和由日志平台、FW、WAF、蜜罐等系统提供的内部情报。威胁情报的分类整理是落地应用的基石,所有的分析与应用均应基于此展开。 当前,企业安全普遍面临着防护系统各自为营、海量告警日志人工处理不及时、没有规则就无法发现其他异常流量,很多告警发出后却没有相应的应急响应等痛点。将威胁情报、日志和流量进行关联分析,对分析结果进行自动和人工响应,来补充已部署的各种安全设备和防护系统做不到的防护,通过这些我们才能更清楚地看清生产网络中黑或灰色流量究竟是什么。 公司介绍 威胁情报的价值 威胁情报的分类 威胁情报的来源 生产网络中的应用 深度挖掘

  • 2021-07-06
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工业时序基础大模型技术发展综述

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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

随着航空运输市场动态定价、精细化运营和实时查询需求持续提升,传统数据库架构在面对TB级航空运价数据、高并发读写与毫秒级响应的严苛要求时,可能面临内存冗余、序列化开销及分布式一致性等方面的挑战。本报告聚焦中国民航信息网络股份有限公司(以下简称“中国航信”)在核心运价计算系统中应用的自研海量数据实时计算框架实践情况。该框架以内存原生对象存储为核心,结合分布式对象处理机制,支持多节点强一致访问,用于支撑航班动态定价、历史运价回溯等业务场景。本报告将围绕该技术架构的设计理念、实现路径、应用成效与行业价值进行梳理,旨在为高性能、低延迟、强一致的实时计算场景提供可复用的技术范式与实践参考。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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