故障诊断是保障智能制造过程中关键设备安全、高效运行的关键技术之一。在没有 精确机理模型的情况下，通过设备运行状态数据分析可以实现智能制造过程关键设备的 故障诊断。因为它具备强大的特征表示能力，深度学习在数据驱动的故障诊断研究中受 到领域专家的广泛关注。
人工智能在文学艺术领域参与创作的现象已经屡见不鲜，计算机 程序不再仅仅是人类创作和传播的辅助工具，掌握“深度学习”的人 工智能利用预设算法生成人类不可预知、不可控制的新内容，成为了 创作主体。传统著作权法认为作品只能由自然人创作，人工智能创作 物与人类作品差别不大，但创作主体却不是人类，这对著作权法规则 造成极大冲击。人工智能创作物的可版权性和权利归属亟待明朗。 除引言与结语外，本文由以下五部分组成： 第一部分，对人工智能创作物进行概述。现阶段人工智能可以撰 写新闻稿、绘画、谱曲、作诗，并在短时间内产生大量成果，但从工 作原理看，仍是计算机程序运作的结果，得益于大数据和各种算法模 型，只是掌握“深度学习”的人工智能摆脱了人类的控制，不再仅仅 是创作工具，而是成为创作主体。 第二部分，综述了国内外对人工智能创作物著作权法保护的研究 现状。国际组织目前把人工智能创作物的著作权问题放手各国单独解 决。英国率先在立法上认可人工智能创作物是作品；受“创作只能由 人类完成”观念的影响，美国版权局不承认其可版权性。国内政策上 没有回应，主要是学界的探讨。 第三部分，从激励理论和利益平衡角度论述了人工智能创作物著 作权保护的正当性。给予人工智能创作物著作权法的保护能够激励人 类创作，推动人工智能产业的持续发展，同时，这种激励并不会打破 万方数据 人工智能创作物的著作权法保护研究 著作权人利益和公共利益之间的平衡，正当性论证上没有障碍。 第四部分，论述了人工智能创作物的可版权性。对人工智能创作 物的定性首先要抛开主体因素，判断创作物本身是否符合作品概念。 作品的本质属性是表达，人工智能语境下，独创性宜采美国的“独立 创作加少量创造性”标准，无需加入体现“作者人格”的要求，排除 掉“机器人记者”撰写的记述性时事新闻，人工智能创作物能够满足 上述作品要求。 第五部分，探究人工智能创作物的著作权归属。现阶段人工智能 还不宜成为著作权主体。考虑到人工智能所有者对程序设计的决定作 用和责任承担，以及未来对人工智能产业的激励，参照投资者视为作 者的制度安排，建议人工智能创作物的著作权归属可约定优先，没有 约定的情况下归属人工智能所有者。
目的 分析基于 AI 设计的文本视觉问答模型的有效性，旨在利用 AI 设计更好地指导当前 AI 模型的构建，提升模型效果和用户体验。方法 以传统文本视觉问答框架为基础，结合 AI 设计改进当前模型。具体包括加强基于场景设计原则的关系挖掘，根据不同理解层次需求的答案关键词预测，并对模型被投入应用所将面临的问题的分析。结果 基于 AI 设计完善模型可进一步提升模型效果；同时，通过 AI 设计对不同年龄认知差异的建模可指导回复生成，提升整体用户体验。结论 通过理论分析和实验对比，可以得出 AI 设计是 AI 技术投入到应用的一个重要步骤。基于 AI 设计对模型进行重构，可提高当前模型的效果，解决 AI 技术落地中将面临的用户体验问题，满足不同人群的需求。
本文系统分析了国外教育机器人辅助语言学习的研究，发现其内容涵盖两个方面。第一是对参与者语言学习结果的认知激活，第二是侧重于对情感方面驱动作用研究。前者的研究以词汇学习为主，还包括如阅读、口语和语法等其他技能；后者关注教育机器人对学习动机的积极影响、教育机器人辅助语言学习的新颖性效应和教育机器人社会行为的复杂性。目前我国的教育机器人辅助语言学习领域研究尚处于萌芽阶段，国外的研究为我国该领域的推进带来了重要启示：探索不同语言学习主题的最佳方式、提高学习兴趣与动机和与教育机器人个性化互动。
当前,许多垂直行业的新兴用例从核心数据中心向边缘计算层转变。边缘计算的主要优势包括增加带宽、减少延迟、提高弹性和数据主权。边缘计算市场仍在不断发展,并且大多数应用都是高度定制的。随着商业解决方案的成熟,企业正在寻找一个从核心到边缘的通用平台,该平台具有一致的应用程序开发和运营经验。我们的目标是使Red Hat成为开放式边缘计算解决方案的首选平台。
基于智能算法的列车驾驶策略优化若干关键问题研究
北京居然之家投资控股集团有限公司成立于1999年3月份，是由国资委下属企业中商集团投资设立的大型国有控股股份制企业，主要经营范围是投资开办以“居然之家”为统一字号，为顾客提供装修设计、装饰材料、家具、家居用品及饰品等“一站式”服务，融市场、超市、品牌专卖店、家居商场等多种业态为一体的大型家居建材主题购物中心。
大数据处理系统是未来社会的基础设施之一。政府治理场景下的大数据处理任务具有多域异构、多主体等特 点，因此需要针对性地进行研究设计。从应用需求出发，分析各类政府治理场景对大数据处理技术提出的挑 战，梳理大数据分布并行处理的关键技术，包括数据存储管理、计算平台、关键算法等，调研总结相关技术的 研究现状，并提出面向政府治理大数据的高性能计算系统的技术框架，分析讨论不同技术路线的优劣。最后 展望相关技术的未来发展趋势。
没有账户，需要注册
母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)
随着人工智能的迅猛发展，知识图谱与大模型作为两大核心研究领域，各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联，为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力，具备强大的泛化学习性能。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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。
数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值数据能够为企业带来什么价值
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推动生态重构。AI、大数据、物联网等技术从单点 突破走向深度融合，不仅优化了预订、服务、管理 等全流程体验，更催生出 “酒店 + 科技 + 生态” 的新范式。部分领先企业已搭建起开放的数字化生 态平台，链接上下游资源，实现从 “单打独斗” 到 “协同共赢” 的转变，这标志着行业数字化已 从 “工具赋能” 阶段，迈向 “生态赋能” 的全新 阶段。
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