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主体交流异化与现代性迷失——人工智能的精神生态风险

作为一种深入社会生活领域的技术性存在,人工智能逐渐控制人的生物特征和生命特征,导致社会关系特别是人际交流方式的重塑,人类生产和生活方式因此发生异化,并衍生出一系列的精神生态问题,主要包括主体交流的异化和主体的现代性迷失。主体交流的异化主要体现为人工智能应用中的情感交流缺席,并将人类面对面的双向交流变为冷血的单向交流,人工智能还降低了人们亲密交流的可能性。智能时代主体的现代性迷失主要包括自我认同的焦虑、主体地位与尊严的虚无感、智能技术压力下主体的精神困扰以及人工智能剥夺艺术活动中主体的审美情感体验等。应该防止人工智能工具理性的过度膨胀,重视其价值理性的一面;从人类的整体利益出发,凸显人的主体地位,通过生活实践实现人机之间和谐互动的交互状态。

  • 2021-06-15
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会展企业信息化建构和E-B展览交易平台规划

智能工厂是利用各种现代化的技术,实现工厂的办公、管理及生产自动化,达到加强及规范企业管理、减少工作失误、堵塞各种漏洞、提高工作效率、进行安全生产、提供决策参考、加强外界联系、拓宽国际市场的目的。楼宇自控系统、生产过程监控系统、工业电视监视及保安电视监视系统、 防盗报警系统、停车场管理系统、一卡通智能化管理系统、 公共广播系统、综合布线系统、计算机网络系统、系统综合以及测控技术与仪器专业系统集成。

  • 2021-05-07
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华为布局核心技术,智能网联汽车热度持续攀升

[智能网联汽车].上海车展成功举办, 多款电动汽车亮相。4月19日上海车展开幕,数十款电动汽车纷纷亮相伴随智能化与电动化的进一步普及,智能网联汽车已成为行业共识,行业景气度有望加速上升。华为以核心技术为环节切入智能网联汽车赛道。华为作为解决方案提供商,联合北汽推出极狐阿尔法S;华为以芯片、全车解决方案等核心环节为抓手,不涉及智能网联汽车整车生产业务,另辟蹊径切入智能网联汽车领域

  • 2021-04-30
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脚踏实地抓安全合力构建生态圈_——北京市建筑机械行业协会2020年年会暨第一届塔机安全高峰论坛纪实

本次大会由北京市建筑机械行业协会主办,中联重科股份有限公司承办,沈阳三洋建筑机械有限公司、大汉科技股份有限公司、江西中天智能装备股份有限公司、辽宁天一重工有限公司、亚泰重工股份有限公司联合协办。

  • 2021-04-25
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水工建筑物安全监控深度分析模型及其优化研究

随着水工建筑物安全管理自动化技术的发展,以丰富性、多样性、复杂性为特点的大数据逐渐成为水工建筑物安全监控体系的显著特征。常用安全监控数学模型(三大常规模型、浅层学习算法)难以从大量数据中自动提取深层次潜在信息,即浅层模型与大数据挖掘分析不相适应。深度学习算法由多重非线性映射层构成,能够逐层学习输入数据本质特征并完成高级抽象,但也存在工程适用性不佳等问题。为解决这方面的难题,本文总结安全监控大数据特性,引入长短期记忆深层网络(Long Short-Term Memory,LSTM),提出了适用于不同类型水工建筑物的安全监控深度分析模型,并对算法进行了优化。该模型以竞争学习机制为核心,采用数字滤波、限定区间、滚动迭代等策略,从前端处理、网络结构和外延预测三方面对 LSTM 算法进行了改进,并通过随机搜索和步进式验证实现了最优化建模。结合实际工程选取了多组不同效应量实测数据作为典型应用场景,通过仿真对比实验对所提方法的有效性进行了验证评估。结果表明,与常规、浅层模型相比,多数场景下深度模型更适合用于安全监控大数据处理,以期为水工建筑物安全运行提供决策支持。

  • 2021-04-25
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大数据平台与在电力行业的应用分析报告

充分运用云计算、大数据等信息技术,建设融合分析平台、展示平台,整合现有数据资源,结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力以人口、 法人、地理,人口与地理,法人与地理,实现基础展示与分析,融合公安、 交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析,为城市管理、 产业升级、民生保障提供有效支撑。数据量极大。PB是大数据层次的临界点,需要更高性价比的数据储存与计算方式,增大了数据处理的难度的同时,庞大数据量所蕴含的价值也极大。

  • 2021-04-25
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2021年中国灵活用工市场发展研究报告

2021年中国灵活用工市场发展研究报告 艾瑞咨询

  • 2021-04-23
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AI赋能的移动机器人单体智能与群体智能发展趋势

当前,消费者需求日趋个性化、多样化,产品更新迭代速度加快,企业需要以更加精益、高效、灵活的方式生产.自动化、智能化改造有助于企业提高工作弹性和效率,增加自身竞争力。与此同时,劳动成本的上升,熟练工人的短缺,以及人工对安全、健康工作环境的追求.也推动企业加大应用机器人替代人工。2020年的疫情也进一步加速了企业开展自动化、智能化改造的计划。

  • 2021-05-12
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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。

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