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限度与深化_大数据在司法审判中的融合应用研究

大数据在优化审判能力、提升司法质效、推动司法改革、强化 司法监督、服务社会决策等方面取得了明显成效,但是,由于思维理念、技术 算法、规范建设、人才储备等多方面原因,也存在数据质量不高、应用成效不 够、信息安全不强以及片面推崇技术万能主义等问题。对此,要坚持以维护法 院审判主体地位为司法限度,坚持以工具主义定位及审慎理性推广为应用原 则,让司法大数据在未来的融合应用进程中“有所为有所不为”,从数据质量、 应用质效、信息安全、思维理念、技术算法、规范建设、人才培养等维度予以 改进深化。此外,还应重点关注大数据在涉少数民族地区、重大公共事件(新 冠疫情防控)、重大疑难复杂等特殊案件司法审判中的突出效用、存在问题以 及发展前景,以期大数据在司法审判中得到更好的融合应用

  • 2021-06-22
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人工智能技术对制造业就业的影响效应分析_——基于中国广东省制造企业用工总量与结构的调查

人工智能与制造业深度融合是推动制造业转型升级、实现高质量发展的关键,受替代效应和创造效应的共 同作用,人工智能对制造业就业的影响方向和程度存在不确定性。 针对广东省 270 家制造企业的分析结果显示, 人工智能应用对制造企业用工总量、结构、需求以及员工收入等都会产生明显影响,尤其是 AI 技术应用比例、应用 时间、是否制定计划、应用首要动机、生产性人员占比等是影响用工数量变化的主要因素,需要从产业政策、人才培 养和社会保障等方面提出保障建议。

  • 2021-06-22
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人工智能开发企业社会责任及其法律规制

迅速迭代的人工智能技术与滞后的法律规范之间的矛盾冲突导致人工智能开 发活动在制度层面产生巨大的规制窠臼。面对开发企业将道德和法律嵌入代码系统的过 程中充斥的背离数据保护原则、冲击个人尊严、破坏民主诚信、削弱社会公允等现实风 险,亟待从企业社会责任的内在逻辑入手,在借鉴相关国际经验的基础上,勾勒我国人 工智能开发企业社会责任法律规制的具体方案,推动智能产品和服务开发遵循造福人类 的可持续发展模式。

  • 2021-06-22
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人工智能企业产品经理胜任力模型构建研究

本文创新点在于胜任力模型构建重点契合了人工智能企业特性和凸显了人 工智能企业产品经理的软技能,并创新性指出基于人性理解的用户导向是人工智 能企业产品经理需重点培养的能力。因为人工智能的本质是赋予机器智能,从而 更好地服务人类社会,所以洞察人性和寻求产品功能背后的情感诉求至关重要。

  • 2021-06-22
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物联网环境下电力数据安全分级算法的研究_赵明

电力公司采用物联网技术可以便捷地采集大量的电力数据,提高电网的安全性。针对电力管理数据安全分级的现状,提出了混合特征分级算法,用于电力数据的安全分级,基于词频参数的改进特征项降维方法,降低文本的噪声,并结合优化的支持向量机模型,提高分类算法的准确率,实现电力数据的自动化和智能化安全定级。对比实验结果表明,提出的算法对比经典的数据分类算法,准确率在80%以上,极大地提高了分类的准确率。

  • 2021-06-22
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人工智能视域下企业智能财务的体系构建和应用研究

在信息化的时代背景下,人工智能飞速发展,同时推动了智能财务的变革。为了更好地了解和应用智能财务, 基于业界具有代表性的研究,本文对人工智能和智能财务概念进行了分析,构建了一个包括智能财务信息技术、 智能财务互联平台、智能财务核算平台、智能财务管理平台和智能财务战略平台的完整的智能财务体系,并对智 能财务在企业的三个应用场景进行了探讨,而政府、社会和企业的三方面作用是推动智能财务应用的有效途径。

  • 2021-06-22
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基于窄带物联网的粮仓环境监测系统设计_彭海瑞

为了改善粮仓储粮环境,保障粮食安全。设计了一种基于窄带物联网的远程智能监测系统。该系统以STM32L476作为系统核心控制器,终端传感器节点负责数据采集,窄带物联网技术负责构建整个数据传输网络,电信云平台负责手机软件和电脑网页远程监控,达到远程监测粮仓储粮环境的功能。

  • 2021-06-22
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基于能量采集的管道物联网路由优化算法_刘苗

油气管道无线传感器网络的节点根据管道走向呈线性分布,导致无法及时大范围更换能量耗尽节点的电池。虽然能量有效管理始终是制约油气物联网性能的关键因素,但因网络端对端延时决定网络对管道安全事故的反应时间,同样是影响网络性能的关键参数之一。为此,提出基于能量采集的管道物联网网络路由算法,使用能量采集技术,延长网络的使用寿命,并通过选择距离发送较远的节点作为转发节点,有效减少网络的端对端延时。仿真结果表明,与其他机会路由协议和使用能量采集技术的协议对比,该算法能有效兼顾网络寿命和网络延时,提高网络性能。

  • 2021-06-22
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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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。

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为更好地推动数据智能服务产业发展,本报告从数据智能服务产业定义、要素、载体、产业链、创新模式等方面开展研究工作。第一部分数据智能服务产业概念界定、内涵特征以及全球趋势;第二部分分析数据智能服务产业的核心关键要素;第三部分阐述数据智能服务产业链结构以及产业生态图谱;第四部分阐述数据智能服务的产业载体,第五部分总结了数据智能服务产业的创新模式,最后根据上述研究,从技术、应用、产业、安全等四个方面分析趋势,为我国数据智能服务产业发展提供参考。

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