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人工智能时代组织管理的理论溯源与实践前瞻——以德鲁克管理思想为线索

工智能的兴起对组织管理提出了新的要求，人工智能时代的组织管理面临着以不确定性、 赋能性、生成性为主要特征的新情境。组织管理实践迫切需要能够适应人工智能时代要求的新的管理方法， 而新的管理方法应在对具有旺盛生命力的经典管理思想进行回溯与反思的过程中产生。作为经验主义管理 学派的重要代表，德鲁克的管理思想具有鲜明的人本性、整体性、过程性等理论特质，在人工智能时代仍表现 出一定的活力与适应性，对组织管理实践有重要的指导意义。面向人工智能时代的组织管理，应通过规范伦 理制度、调整组织架构、建立人才智库，在制度、组织、人才等维度进行系统变革与创新。

  • 2021-06-30
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社会实验_人工智能社会影响研究的新路径

本文针对人工智能等变革性新兴技术给人类社会运转模式、行为轨迹、社会网络、心理动态造成的综合 影响,提出了长周期、跨领域、多学科人工智能社会实验的研究方法,系统论述了基于科学抽样设立实验组、对照 组,将泛意性概念转变为边界清晰的科学变量并进行测量和比较的技术路线。 最后指出,人工智能社会实验是 为应对人工智能社会综合影响提供循证知识基础,将科技政策的研究视野从关注技术带给客观世界的变化进一 步拓展至关注技术发展所引致的人类主观世界变化的新路径。

  • 2021-06-30
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工业机器人在车铣加工自动化生产单元的应用

目前，在机械加工制造业中，以人力操作普式机床、数控机床仍为主流的生产方式。这些传统的加工方式存在产品质量差、生效率低等缺点。工业机器人代替人力完成加工是打破传统加工模式的途径之一。同时国家提出多项智能制造计划，使构建工业机器人自动生产单元成为必然趋势。

  • 2021-07-01
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德雷福斯的人工智能哲学思想研究 （1）

全文的重点主要体现在德雷福斯人工智能哲学思想，对人工智能发展的积 极价值上。通过对其研究背景、理论来源、内在局限性及哲学思想的脉络梳理， 说明德雷福斯这些深刻的哲学思考，在对人工智能研究者的研究纲领和路径、 思维转变及政策调整等方面具有积极的价值和意义。

  • 2021-06-30
  • 阅读68
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基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究

为了适应变化万千、竞争激烈的市场环境，制造企业向多类型、小规模的离散制造模式转变，导致车间生产过程变得复杂动态，发生突发事件的概率大大提高。而目前离散型制造企业使用的车间调度系统，同生产实际情况相差甚远，在复杂动态场合很难应用，通常需要人工对调度方案进行适应性调整。但是人工调整的优劣取决于调度员的经验和知识水平，而且往往需要耗费大量的时间和劳动力，调度方案的稳定性及车间生产效率难以保证。所以，迫切需要改善生产车间依赖人工调整的现状。与此同时，智能制造与数字化工厂的发展，使生产车间产生大量数据，为机器字习的应用捷六」可北。 出心以不o考用深度学习、深度强化学习，开发基于这些数据的自学习、自适应车间调度系统，不仅考虑了这些数据的价值，还可以通过数据对实际调度车间的实现动态感知和智能控制，从而指导实际生产过程出现的各种动态问题，实现车间自适应调度，缓解车间对人工调整的依赖。

  • 2021-06-30
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水泥生料立磨建模及滑模控制研究

水泥作为我国重要的工业材料，在建筑、水利、道路工程等领域均有应用。经过数十年的发展，我国水泥工业历经技术引进、消化吸收和自主创新几个阶段，其生产工艺、装备、自动化和信息化水平均得到大幅度提升。立磨作为水泥生料粉磨的新型装备，其凭借生产效率高、操作环境清洁、噪声小等优点，已经逐步代替以往的球磨机在国内外成功应用。由于粉磨过程存在的不确定性因素众多，同时因生产流程长而导致滞后性明显，均会对粉磨过程稳定运行产生影响，进而导致水泥生料产量和质量波动较大。因此，以绿色发展、智能制造为目标，突破水泥生料粉磨工业自动化“卡脖子”的关键技术，本文着重研究水泥生料立磨建模及滑模控制方法，为其实现智能化生产提供控制理论支撑

  • 2021-07-01
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人工智能科学管理_智能手机领域的人工智能专利布局

人工智能技术与智能手机的融合，促进了智能手机领域的人工智能专利研发 进程，加剧了智能手机硬件厂商、通讯运营商、软件开发者等主体的竞争局面。为促成智 能手机领域在“人工智能+”时代形成良性竞争态势，竞争参与者应当寻求“以手机硬件与 软件协调配合的人工智能专利布局模式”，形成共享人工智能数据的开元平台，在人工智 能手机元件、增强现实与虚拟现实技术、物联网基础器件等领域进行延伸性专利布局，从 而使智能手机领域的人工智能应用方略为智能经济的发展形成示范效应。

  • 2021-06-29
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人工智能2.0重塑学习的技术路径与实践探索——兼论智能教学系统的功能升级

人工智能（AI）经历了 60 余年的发展积累起强大的技术基础，近十年来，AI 走过计算智能、感知智能之 后，正在迅速向认知智能迈进，人工智能已从仅被精英小众群体认知与使用的 1.0 时代，走进被各行各业大量应 用的 2.0 时代。 伴随自然语言理解、表情识别、教育大数据、虚拟现实及机器人等技术的飞速发展与应用，引入这 些技术之后的新型智能教学系统，正在对知识的表征形式及学习过程实施智能化改造与重塑，并即时捕捉与感 知、分析学习者的学习状态，自动测评、学习分析、情绪感知、仿真教学及智能陪伴等成为智能教学系统的应有功 能。 未来的智能教学系统将基于大数据智能与跨媒体智能协同，支撑精准的学情判断和科学的学习路径推荐，教 育中的人工智能将走向人机协同的增强智能

  • 2021-06-29
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