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基于人工智能的新闻生产创新研究

科技进步一直是推动生产创新的动力。近年来,人工智能技术迅速发展,它 给各行各业带来了新的生机。传媒业致力于将人工智能用以优化新闻生产来应对 新的传媒业态。国外媒体早年开始了尝试,如今处在相对成熟的阶段。而国内媒 体因为技术、政策、资金的助力,所以一直处于探索的前沿。

  • 2021-06-30
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人工智能在金融业中的应用及其安全和伦理问题研究

人类进入20世纪后,一门只有60年历史的年轻科学一人工智能技术正以其 特有的方式影响着世界。进入21世纪至今,人工智能的发展达到了阶段性的顶 峰。人工智能更是成为了当前新兴技术的代表之一。从目前看来,人工智能在进 行金融领域中也进行了一定程度应用,然而由于技术本身的不完善更是使得其在 具体应用上的不稳定性因素与风险因素大增,伴随着系列问题的产生,关于人工 智能在金融领域中的安全、伦理问题也得到了越来越多的关注。

  • 2021-06-30
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人工智能在富达资产管理公司应用的探讨

本文主要研究人工智能在资产管理公司的应用,通过研究,链接,借鉴最先进的人 工智能技术,选取富达国际作为实际研究对象,对资产管理公司的业务、财富管理流程、 人才管理、投资分析决策等方面进行了实例分析,并且探讨了人工智能引入公司对公司 的工作岗位的影响,以及带来的安全隐患和伦理悖论,并且探讨了作为个人在人工智能 时代的应对之道。

  • 2021-06-30
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锡膏印刷速度模糊PID控制方法研究

表面贴装(Surface Mount Technology,SMT)是目前电子组装行业最流行的一种技术和工艺。锡膏印刷是 SMT 生产线首道工序,据统计,70%以上的 SMT 生产线焊后缺陷都与锡膏印刷工序有关。锡膏体积是衡量锡膏印刷工序印刷质量的重要指标,印刷速度过快或过慢对锡膏印刷体积的影响很大,因此,非常有必要对锡膏印刷速度控制问题进行深入研究。论文结合国家智能制造专项“移动终端主板智能制造新模式”项目,以控制锡膏印刷体积为目标,基于 PID 控制理论,对锡膏印刷速度反馈控制方法展开研究。

  • 2021-06-29
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论人工智能与新闻从业者的共处关系

科技的飞速发展使人工智能在人类生活工作的各个领域发挥着越来越重要的作 用,迅速成为人类关注的焦点。顺应社会和技术的发展,满足新闻业发展的现实需求, 人工智能技术也逐渐渗入到新闻行业,并且将在未来的新闻业中占有更加重要的位置, 行业的变革成为不可避免的趋势。人工智能在改变新闻生产方式的同时,对新闻从业 者也产生了不容忽视的影响,为新闻从业者带来了挑战和机遇。全球范围内对人工智 能广泛关注的今天,如何对待机器与人类的共处关系,促进各行业的快速发展,引起 了从业者的深刻反思

  • 2021-06-29
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爱科公司PLM与SAP+ERP信息集成研究

制造企业生产模式复杂,企业的各个业务单元迫切需要通过信息化建设来达到协同配合。制造企业信息化主要包括 CRM、ERP、PLM、SRM 等系统,其中最显著的就是 PLM 与 ERP 系统。随着智能制造的兴起,企业迫切需要把从市场需求到研发到生产的全套流程整合起来,这就要求 PLM 系统与 ERP 系统有效的集成来打通研发到生产的环节,这对提高企业提升智能制造以及提升生产制造效率具有重要作用。

  • 2021-06-29
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负责任创新视角下的科技治理机制探究——以人工智能为例

科技创新是推动人类发展的原动力。特别是近代以来,科学技术迅猛发展, 在造福人类的同时,也存在不可忽视的风险。近年来,基于深度学习的人工智能 在图像识别、自然语言处理等领域展现了重大应用前景,但其内含的个人隐私和 伦理风险也引起了广泛的关注。科学技术是一把双刃剑,为了最大程度开发利用 以人工智能为代表的新一轮科技革命带来的发展红利,规避其蕴含的风险,本文 从负责任创新的视角,以人工智能为例,分析科技风险治理机制。

  • 2021-06-29
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外商直接投资促进黑龙江省制造业智能转型研究

随着世界经济的不断发展,制造业也在不断的转型升级,以德国政府提出的工业 4.0 为标志,全球制造业即将进入智能制造的新时代。中国作为全球制造业的中心,实 现制造业智能化也是大势所趋,为此中国已经出台了“中国制造 2025”计划,为智能制 造积极布局。作为中国制造的传统老工业基地,黑龙江省实现智能制造也是必然的选 择,但是结合黑龙江省的现实情况,如何实施智能制造却是一个值得探讨的议题。本文 通过梳理相关文献,并在对智能制造转型的理论进行总结的基础上,提出通过 FDI 促进 黑龙江省制造业智能转型,并对此进行了实证分析。

  • 2021-06-29
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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