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人工智能治理主体的责任体系构建

人工智能社会共治理念与主体责任体系构建是人工智能立法的重要内容。 我国应当探索建立以 政府监管部门为主、可融入第三方的社会共治模式下的规制方法,待监管成熟后辅之以规范化的第三方监管, 进而建立起政府对企业监管、第三方对政府监管的整体算法监管模式。 在人工智能政府主导治理模式中,重 点是明确政府、企业及公众的职责、义务以及相应的权利。 政府应积极回应人工智能的发展要求,制定人工智 能促进法,赋予监管委员会相应的权力,加强对人工智能算法的监管,建立算法备案制度。 企业的义务则包括 对其使用的算法数据质量进行相关的必要说明,就算法的运算、决策过程予以必要解释,必要时还应当对算法 的具体运行细则予以公开,向用户解释说明算法设计者及其所在机构的目标和意图。 同时,人工智能立法应 当设立公众知情权条款,为发挥公众在人工智能治理中的作用提供制度保障。

  • 2021-06-29
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基于政策量化的人工智能政策对制造业就业的影响研究

在对人工智能政策量化的基础上。研究人工智能政策对制造业就业的影响,并分类探讨我国内地各省市的人 工智能政策效应。研究发现,人工智能政策对制造业就业的影响正逐渐显露,较早颁布区域性人工智能政策的省市, 人工智能政策对制造业就业的影响也较大,市场拉动型人工智能政策较其它类型政策的效应明显,科技经费投入和 制造业就业显著负相关。

  • 2021-06-29
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人工智能对财会的挑战及对策研究

随着当今我国经济高速发展和科学技术的革新进步,各行各业的发展越来越离不 开信息化和网络化的支持。其中,现代会计工作因此而日益受到挑战。由于当前会计 工作量巨大,运算复杂而繁琐,传统的会计模型和方法很难满足现代会计管理工作需 求,从而在一定程度上阻碍了经济的发展。与此同时,我国的社会主义市场经济体制 逐步完善,经济改革发展进入深水区,财会工作的速度与效率对经济发展的作用日益 凸显。就此,财会人工智能时代呼之欲出,由于人工智能可以将会计模型和方法程序 化,所以大大简化了会计工作的运算过程,提高了会计工作效率,促进了社会经济的 飞速发展。本论文以当今财会人工智能化为时代背景,对人工智能在财会实务工作中 的应用以案例形式进行分析,并对财会人工智能带来的挑战及相应对策进行探究,其 研究发挥了积极的现实作用。

  • 2021-06-29
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人工智能推荐对消费者采纳意愿的影响

人工智能、机器学习和大数据日益兴起,企业纷纷尝试运用人工智能技术为消费者 提供购买建议,降低消费者海量信息搜寻及加工的成本,最终实现消费者采纳的目标。已有 研究虽然关注人工智能决策的准确度、成本效益和厌恶效应,但关于消费者对人工智能采纳 意愿及其内在机理的研究鲜有涉及。

  • 2021-06-29
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人工智能应用中的_大象_——时间序列数据人工智能及应用

时序数据大量存在于各行各业当中,尽管数量庞大且应用价值很高,但由于其获取方式和可解释性的限 制,长期以来被大多数国内外科技巨头和研究学者所忽略,成了人工智能应用领域中“屋子里面的大象”。通过介 绍时序数据特点,分析领域研究和应用难以融合的原因;阐述时序数据AI典型应用包括相似度搜索、分割和模式识 别及研究领域概况;介绍时序AI系统构建流程、设计原则及参考架构等系统实施原则,通过多个真实案例分析,重 点比较架构决策因素以及传统机器学习和深度学习在时序数据上的应用效果。

  • 2021-06-29
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船舶涂装机器人工艺数据库研究与应用

当前船舶行业发展困难、船市低迷,国内外许多船舶企业开始生产转型。我国船舶企业在国家智能制造 2025 的技术发展浪潮下,大力发展船舶行业的智能制造技术,引进和发展船舶工业机器人,已经成为船舶行业生产建造技术的发展趋势。本文以上海外高桥造船有限公司的一款船舶涂装爬壁喷涂机器人为研究对象,通过开展基于机器人作业工艺参数的喷涂实验,研究影响机器人喷涂的主要因素,获得最佳工艺参数,从而提高机器人的喷涂效果。同时,设计研究了喷涂机器人的工艺数据库架构,为喷涂机器人的智能化发展提供了参考。主要研究内容如下

  • 2021-07-01
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基于实时定位的离散制造车间物料配送关键技术研究

随着物联网、智能制造等新兴技术的深入发展,基于位置服务的制造模式越来越受到人们的关注。尤其是在离散制造的物料配送环节,基于实时定位的物料配送模式能有效解决传统配送模式中柔性不足、监控不力的问题。本文主要针对离散制造车间物料配送模式存在的不足,研究基于实时定位的物料配送系统,本文的主要工作成果如下

  • 2021-07-01
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数字化生存——数字时代的挑战与教育应对

数字化生存——数字时代的挑战与教育应对,如何面对全新挑战

  • 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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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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《2026全球个人机器人行业研究报告:进入个人生活——个人机器人应用的场景与价值》。报告从品类定义、产业条件、拥有理由、生活场景、体验要求、用户参与、产品形态与企业路径等维度展开,希望越过参数、动作演示和单点功能的表层叙事,回到一个更重要的判断标准:机器人能否进入真实生活,并在持续使用中创造可靠、可负担、可控的个人价值

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