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教育人工智能伦理的困境及治理路径

教育人工智能伦理是教育人工智能发展不可忽视的现实议题。教育人工智能伦理是指教 育人工智能开发、应用等方面所应遵循的道理及准则,其聚焦于教育人工智能的道德发展和部署,应以仁 慈、安全、自治、正义、透明等为主要原则。教育人工智能伦理的现实困境主要涉及用户信息及通讯隐私权 被侵犯、引发商业利益与教育公共利益的冲突、缺乏规范且专业的问责机制、用户对技术过度依赖致使独 立性衰退、用户智能技术胜任力建设滞后于智能技术变革五个方面。教育人工智能伦理困境的治理路径 涉及完善教育人工智能的隐私防护体系、合理调节教育人工智能的利益冲突、优化智能技术及数据的问 责机制及注重师生智能教育素养的培育等。

  • 2021-06-30
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一种自定位实物数字化系统的设计与实现

设计并实现了一种融合线结构光、立体视觉以及数据处理的实物数字化系统。以自定位方式取代传统的机械结构解决 测量装置位姿确定问题,进而实现多视角测量数据拼合。系统的测量装置由结构光子系统和立体视觉子系统 2 部分组成,结构光 子系统负责实时重构单视角测量数据,而立体视觉子系统负责实时对齐融合多视角测量数据。由于系统的自定位特性,在测量过 程中工件可以任意移动而不影响数据多视角数据融合结果。实验结果表明,该实物数字化系统测头定位精度优于 0.05 mm,而整 体扫描精度优于 0.12 mm,扫描速度为 10 000 点/秒,能够应用于工业现场进行复杂工件及模型、模具表面数据检测及模型重构。

  • 2021-06-28
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基于大数据技术的云端城市地质三维可视化框架

为了解决大型城市地质三维模型可视化面临的数据容量巨大 、模型处理时间长 、三维渲染慢 、客 户端对硬件依赖过高等问题 ,本文提出了一种基于 Spark 大数据技术搭建的云端城市地质三维可视化平 台 ,包括数据存储层 、数据调度层 、云端渲染层 、终端可视化层 。 对城市地质使用的地学大数据采用“纵向 分层 、横向分块”策略进行自动划分 ,在三维模型计算及三维可视化过程中 ,采用 Spark Streaming + GPU 的快速并行计算和任务调度 ,可高效地自动完成三维模型的分布式渲染 、集中融合和可视化展示 。 在“地 质云”中使用 5 台高性能云主机构建了城市地质三维可视化平台原型 ,采用雄安新区的地质 、钻孔 、高精度 网格 、倾斜摄影等约 410 GB 的数据进行实验 。 经在线验证 ,无三维引擎的客户端访问云端的城市地质三 维可视化计算平台 ,每秒可渲染并返回 30 帧三维图像 ,人机实时交互流畅 ,形成的这种新型“终端发请求 、 云端三维算”模式将对虚拟化城市地质走向实际应用起到重要的推动作用 。

  • 2021-06-22
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前瞻产业研究院:智能制造领域产业投资机遇分析报告

2015 年5 5 月国务院发布 《 中国制造 2025 》 , 明确提出把智能制造作为两化深度融合的主攻方向 , 并提出力争通过 “ 三步走 ” 实现制造强国的战略目标 。 第一步 , 到2020 年 , 基本实现工业化 , 制造业大国地位进一步巩固 , 制造业信息化水平大幅提升;第二步 , 到 2025 年 , 制造业整体素质大幅提升 , 创新能力显著增强 , 全员劳动生产率明显提高 , 两化 ( 工业化和信息化 ) 融合迈上新台阶;第三步:新中国成立一百年时 , 制造业大国地位更加巩固 , 综合实力进入世界制造强国前列 。

  • 2021-06-22
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基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选策略

:随着电力体制改革和能源互联网产业发展,开展综合能源服务将是电网企业转型的重要方向。聚焦供电公司掌握客户用电负荷、电量、缴费等大数据的挖掘应用,从客户信用、客户价值、客户风险3个维度,构建了包含月均预存比例、月均欠费次数、月均停电次数等9项具体指标的综合能源项目挖掘培育评价指标体系,提出了基于电力大数据模糊评价的综合能源项目挖掘优选算法,利用电力大数据评估潜在客户的内部状况,从而为挖掘优质潜在客户提供了一定支撑。最后以8家随机客户进行案例分析,结果表明了该方法的有效性。

  • 2021-06-21
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学习大数据支持的学习评价变革_内涵、挑战及趋势

本文在界定学习大数据和学习评价概念的基础上,分析和阐述了学习大数据对学习评价在评价观念、评价主 体、评价过程、评价目标和评价结果等五个方面带来的冲击和挑战,并预测阐释了未来信息技术赋能学习评价变革创新的 三大主要趋势:物联网感知技术与学习评价衔接融合趋势、大数据分析技术与学习评价创新融合趋势、人工智能技术与学 习评价集成融合趋势。

  • 2021-06-21
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DevSecOps标准解读

? DevOps的定义:“开发(Dev)”和“运维(Ops)”的缩写,是一组过程、方法与系统的统称,强调 业务人员及IT专业人员(开发、测试、运维等)在应用和服务生命周期中的协作和沟通;强调整个组织的 合作以及交付和基础设施变更的自动化,从而实现持续集成、持续部署和持续交付等的无缝集成。 ? DevSecOps的定义:是将信息安全的框架整合到DevOps的工作流程中,研发、运营、测试、安全多个部门 紧密协作,在提升开发和运营敏捷性的同时,也保障了数据和服务的可用性与安全性。

  • 2021-04-25
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物联网已进入生活????

物联网就是端、管、云的结合。 端指的是一切接触用户的智能终端、硬件产品; 管指的是细化的成熟的传输系统、设备、管道; 云就是云端管理、大数据分析。 三个部分缺一不可,互相协同,组成了物联网。 就好比人的身体,要完成一个动作,是大脑(云端)控制信息,发出指定,通过脊椎神经(管)传输,最后终端我们的手脚(端)去实现。

  • 2021-04-24
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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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