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人工智能犯罪对我国刑罚体系的挑战及其应对

随着人工智能技术的广泛应用,在许许多多领域我们都能够看到人工智能的身影。在有些相对特殊的领域,如无人驾驶和无人医疗领域内,人工智能的出现确实导致以往针对自然人的犯罪规制出现归责上的难题。随着人工智能技术的发展与人类对人工智能依赖程度的增加,这种归责上的难题必然会在更多不同的应用领域内频繁的出现。而出于更好的构建人机共存的未来计,将人工智能纳入我们所使用的刑法体系之内进行规制是具有相当的现实意义的。但是刑法作用的发挥依赖于刑罚的适用。仅就目前而言,人工智能难以为现行刑罚体系所规制,因此,需要对其进行分析讨论

  • 2021-06-29
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基于深度学习的人工智能胸部CT肺结节检测效能评估

基于深度学习的人工智能在肺内结节检测领域发展迅速,对其效能进行验 证是促进其应用于临床的前提。本研究旨在评估基于深度学习技术的人工智能 软件在胸部计算机断层扫描(computed tomography, CT)恶性及非钙化结节检出 中的价值。

  • 2021-06-30
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司法人工智能中的价值判断

司法裁判不是 “自动售货机” 的根本缘由是, 法官能够在司法案件中进行价值判断。 价值判 断本质上是人类基于特定价值偏好做出的决策, 带有主观性。 基于模拟大脑运作的机制、 深度学习理论以及 计算机对人类心理状态的阅读, 人工智能能够处理价值问题, 并通过属性特征、 属性值以及最终形成特征向 量的过程使得价值数据化, 形成价值数据集。 针对个案的不断测试, 以及基于已有案件的不断数据整合, 人 工智能可以将法律价值设定成算法程式, 不断通过决策树实现价值的选择。 人工智能对价值判断的分析过 程, 本身就是智能技术的进步过程, 也是司法人工智能不断发展和前进的阶梯所在。

  • 2021-06-30
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基于IEC 61850标准的数字化保护动模测试系统

IEC 61850标准的应用给变电站自动化系统带来了重大变革,也给继电保护检测带来了新的挑战。介绍了数字化变电 站的特点和组网方式,在此基础上讨论了数字化保护与传统保护在测试方面存在的区别。详细阐述了在传统电力系统动模系 统基础上构建数字化保护测试系统的思想和实施方案。依据所提出的方法,在山东大学电力系统动模实验室成功开发出满足 IEC61850标准的测试平台,可实现对数字化保护及二次设备的综合测试功能。

  • 2021-06-29
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基于多源数据空间句法分析的数字化城市设计——以武汉三阳路城市更新项目为例

实现数字化城市设计的理想需要立足 于以数据为基础的实证研究及将研究成果应 用于设计的工作方法。本文以武汉三阳路地区 城市更新项目为例,介绍空间句法模型如何综 合利用网络开放数据、无人机航拍、实地调研 等多种数据源,在城市尺度初步概念设计阶段 和街区尺度设计方案深化阶段对这些数据进 行空间分析,并将结论应用于基地潜力评测、 方案比较和优化等辅助设计工作中。

  • 2021-06-29
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基于人机互动的数字化城市设计——城市设计第四代范型刍议

在城市设计发展历程中,其依托的理论和技术方 法一直与时俱进。城市设计先后走过了四代范型,亦即: 建筑学基本原理主导、以城市三维形体组织为对象的第 一代传统城市设计,以科技支撑、功能区划、三维空间 抽象组织为特征的第二代现代主义城市设计,基于“生 态优先和环境可持续性原则的第三代绿色城市设计,和 今天正逐渐浮现的基于人机互动的第四代数字化城市设 计。第四代城市设计以形态整体性理论重构为目标,并 以人机互动的数字技术方法工具变革为核心特征。通过 众多案例的科学研究实践成果表明,在可见的未来,规 划设计编制将有望实现“从数字采集到数字设计,再到 数字管理”的跨越。

  • 2021-06-29
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农村数字化贫困群体的ICT接受行为研究——中国六省市田野调查报告

文将技术接受行为和持续使用行为理论引入数字化贫困研究,以我国六个省市十二个村庄的田野调 查数据为依据,发现农村数字化贫困群体的ICT接受行为分为三个阶段:ICT的接人、ICT的使用和ICT期望。在 此基础上,阐述ICT接受行为形成过程的三层传导模型,即由客观特征与情境指向主观感知,并最终传导至ICT 接受行为。客观特征与情境包含主体自身的固有特征和外部社会环境;主观感知包含主体对ICT的有用性感知、 易用性感知、自我效能、负面性感知、信息需求感知和使用感知等一系列因素

  • 2021-06-29
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数字化电力设备的概念与内涵

根据数字电力系统建设的要求和电力设备自身发展的需要,结合信息技术的发展方 向,提出了数字化电力设备的概念与内涵。着重归纳了数字化电力设备的基本特征和完整概念, 以及发展数字化电力设备主要需要研究和解决的理论与技术问题,并且根据当前技术发展趋势, 预测了未来数字化电力设备的应用前景和可能的发展方向。

  • 2021-06-29
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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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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新兴技术研究:农业科技风险投资首秀

2026年第二季度前十大交易均为后期风险投资轮,没有早期或种子期交易进入前列。加上交易数量萎缩,这一集中趋势表明投资者正为少数经过规模化、处于后期阶段的公司开出更少但实质上更大的支票。

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中国制造业PMI报告

在13个分指数中,有11个与6月份相比录得下降。值得注意的是,新订单指数7月份下跌2.7点,降至三年低点48.5,显示市场需求恶化。新出口订单指数跌破关键50点,降至49.6,重新进入收缩区间。在此背景下,产出指数7月份下降1.5点至49.9,指向制造业生产略有收缩。此外,投入采购指数下降2.0点至49.4,表明采购活动减少。此外值得注意的是,出厂价格尽管投入价格持续上涨,但仍进一步下降:材料价格持续上涨,但速度放缓,投入 价格指数为53.2。与此同时,出厂价格指数微降0.4点至47.8,显示出厂价格下降。

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重卡超充化、运动域智能化助力电动汽车产业高质量发展

构建以兆瓦超充为主的充电基础设施是推动重卡电动化从封闭场景走向开放场景的关键。围绕“点-线-面”,联合客户与伙伴共同打造高质量兆瓦超充网络。

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2025法国光伏发电应用国家调查报告

国际能源署光伏发电系统计划(TEA PPS)是国际能源署(1EA)内的一项合作计划(TCP),成立于1993年。该计划的任务是“加强国际合作,以促进光伏太阳能作为可持续能源系统转型基石的作用。”为实现这一目标,该计划成员已开展多种光伏发电系统应用领域的联合研究项目。该整体计划由一个执行委员会领导,该委员会由每个国家或组织成员指派一名代表组成,该委员会指定不同的“任务”,这些任务可以是研究项目 或活动领域。

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