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安防产业中人工智能芯片技术的研究和应用

着安防监控产业和人工智能技术的发展,安防全面智能化的趋势方兴未艾。而人工智能芯片。特别是ASIC芯 片以其高性能、低功耗、高集成度的特点为此奠定了坚实的基础。

  • 2021-06-29
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人工智能专利技术分布、演化及合作创新网络分析

本文基于专利检索数据, 从技术主题分布、 演化路径及合作创新网络三个维度出发, 利用社会 网络分析方法及 Gephi 软件的可视化分析, 对 2000—2019 年中国、 美国、 韩国、 日本、 欧洲等主要国家 和地区的人工智能专利数据进行对比分析, 以探究全球人工智能发展现状, 为中国人工智能发展提供借 鉴。 结果表明: ①各国人工智能技术主题布局主要集中在计算领域, 中国已成为全球人工智能技术布局 的关键力量, 且技术集群之间关联较强, 但与美国相比, 中国基础技术层竞争力较弱, 积极构建 “核心技 术为主, 多元技术为辅”的人工智能技术主题格局成为当务之急; ②各国均致力于新兴产业的智能化建 设, 但中国作为传统制造业大国, 要继续加强传统制造业的智能化升级, 建设以新兴产业为技术引领、 传统制造业为经济支撑的人工智能生态体系; ③中韩两国人工智能专利呈现出规模社团, 联合创新模式 初显成效, 但各国整体合作创新网络还不成熟, 加强跨领域、 跨区域联合创新, 构建人工智能多元化网 络体系, 是未来人工智能产业发展的大势所趋。

  • 2021-06-29
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中小学人工智能课程教师胜任力现状与对策研究

:在推进我国中小学人工智能教育的过程中,中小学人工智能课程的师资 质量,特别是教师胜任力的状况备受关注。通过对N市211名具有中小学人工智 能教学经历的教师的问卷调查,发现N市中小学人工智能课程教师胜任力表现一 般。差异检验表明:男性教师的人工智能课程胜任力与女性教师无显著差异,但其 专业知识与能力显著高于女性教师;信息技术类教师的人工智能课程胜任力显著高 于非信息技术类教师;人工智能课程教师胜任力随相关教学经验时长和培训次数的 增加而递增。回归分析显示:与没有参与人工智能课程相关培训的教师相比,最近 一年培训次数大于等于四次可以显著解释中小学人工智能教师胜任力。

  • 2021-06-29
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涉人工智能产品犯罪刑事责任的归属与性质认定

在人工智能产品的使用者未违反产品操作或使用规程的情形下,人工智能产品引发危 害结果的过失犯罪刑事责任应归属于人工智能产品的生产者。人工智能产品的生产者违反注意义务 是其构成相应过失犯罪的必要而非充分条件,而违反结果预见义务则是认定其违反注意义务的必要 而非充分条件。在认定涉人工智能产品犯罪性质时,面临着无法准确评价犯罪行为所侵犯的法益和人 工智能产品生产者的主观罪过,以及不符合相关罪名主体要件的“尴尬”处境。对人工智能产品生产 者的过失犯罪行为以重大责任事故罪认定无疑是较好选择。

  • 2021-06-29
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论人工智能缺陷产品生产者的刑事责任

在生产环节,人工智能缺陷产品生产者主要承担故意责任,即构成生产不符合安全标准的产品罪。 但目前尚未形成人工智能产品安全标准体系,需要进行增补;同时,算法黑箱导致因果判断失灵,应结合刑 法理论、先进技术与相关政策予以破解。在流通环节,人工智能缺陷产品生产者主要承担不作为责任,其 作为义务的来源,不仅限于利用信息优势而取得的对事故发生因果进程的间接支配,还包括通过主服务 器、信息网络实现的对流通领域中人工智能缺陷产品的直接掌控。另外,作为义务的内容增加了远程禁用 与修复,作为可能性也得到相应的提升。在产品缺陷是由于当前技术条件下无法发现,或者是由于介入因 素所导致,或者在生产者发出警示公告后,使用者不听劝阻、继续使用所导致的情况下,人工智能缺陷产品 生产者的刑事责任得以阻却。

  • 2021-06-30
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人工智能发展更容易替代哪些工作岗位_

什么样的工作更容易被人工智能替代, 是人工智能发展过程中备受关注的问题。 由于不同岗位 有不同的任职要求和行业特征, 被人工智能技术替代的难易程度也存在差异。 总的来看, 简单重复的程 序化工作替代成本较低, 更容易被替代; 高附加值产业的岗位替代收益较高, 也更容易被替代。 本文总 结了可能和不可能被人工智能替代的工作岗位类型, 以及这些岗位的特点。 从人工智能对不同岗位的替 代过程来看, 人工智能替代传统岗位的速度和规模最终取决于人工智能自身的发展速度、 劳动力成本上 涨速度, 以及不同岗位应用人工智能对收益的提高程度, 在人工智能替代传统岗位的过程中将加剧未来 劳动力市场的两极分化。

  • 2021-06-29
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人工智能背景下高等教育结构调整研究

高等教育普及化的来临对高等教育结构的调整提出了更高的要求。高等教育结构 的变迁是漫长的过程,其发展变化除了是为适应外部环境变化之外,也是高等教育向 上发展自我蜕变的过程。人工智能的跳跃式发展,深刻影响着社会的方方面面,作为 社会系统重要组成部分之一的高等教育也不例外。从人工智能视角对高等教育结构展 开研究,以全新视角来对未来高等教育结构的变化进行解读,深刻认识到人工智能与 高等教育结构的承辅关系提升政府、高校乃至社会群众对人工智能影响高等教育的敏 感度,并为中国未来高等教育结构的走向与调整提供可行的依据。

  • 2021-06-29
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大数据、人工智能与财税服务创新

传统的财税工作模式呈现出重复、繁杂、低效,耗费大量的时间与人力的特点。 基于大数据、人工智能的 智能财税服务,实现了票据自动识别、语义解析、自动记账、机器审核、自动对账甚至一键报税等财税新模式。 财 税领域的大数据平台与财税智能机器人,根据具体规则,持续、高效地运作,操作简单,极大地提升财税工作的效 率,降低人为失误。 介绍了大数据、人工智能在财税实务领域创新的初步成果,依次论述了大数据技术,人工智 能,财务领域大数据平台,财税智能机器人,大数据、人工智能在财税领域的关键技术问题。 其中,财税智能机器 人具体包括:费用稽核机器人、应收应付机器人、行政事业单位核算机器人、合同比对机器人、纳税服务机器人。 关键技术包括:票据识别技术,语义识别技术,自动记账,一键报税。 以达到对大数据、人工智能对财税领域的创 新有全面而深刻认识的目的。

  • 2021-06-30
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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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