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重庆市智慧城市建设研究

重庆市智慧城市建设研究,发展模式的选择等

  • 2021-06-29
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人工智能生成内容的著作权问题研究

随着科技的不断进步,人工智能技术正在飞速的发展。在著作权方面人工智 能逐渐显示出其惊人的发展潜力,美联社使用的人工智能 wordsmith 每年生成数 亿篇新闻报道,日本研发的人工智能生成的小说参加文学评奖并通过初审,美国 研发的人工智能生成了使专业音乐人也难以与人类作品区分的音乐作品,阿里利 用人工智能每年生成的海报多达数亿张等。这些人工智能生成的内容是否受著作 权法的保护呢?目前学界对此争议较大,有的认为人工智能生成内容不符合著作 权法保护的条件而不应该受保护,有的认为应该变通法律以适应新技术发展,从 而应该受到著作权法保护。对该问题的研究有助于解决新技术带来的著作权法律 问题,也有助于促进人工智能技术的进一步发展。

  • 2021-06-29
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设备智能监控系统的研究、开发与应用

工业 4.0 时代,新一代信息技术与制造业的深度融合,带来了影响深远的产 业变革,大规模个性化定制、全球协同设计、基于物理信息系统(CPS)的智能工 厂、车联网等正在重塑产业价值链,形成新的生产方式、产业形态、商业模式 和经济增长点。光电行业在整个电子信息产业链中处于高端位置,其中显示面 板更是信息化数字化产品部件中非常关键的部分。二十一世纪以来,随着中国 对于显示面板产业布局的成熟,面板行业实现了飞速的发展,全球面板产业的 整体规模产能急速扩张,产品、技术水平稳步提升。

  • 2021-06-29
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2018物联网安全分论坛.04.浅谈工业互联网大网安全监测思路.魏战松.恒安嘉新

汇报提纲 工业互联网安全威胁分析 工业亏联网大网安全监测 现网监测数据浅析 下一步工作计划 下一步工作计划

  • 2021-06-28
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“人工智能+制造”产业发展趋势分析报告

智能行为产生于主体与环境交互过程中,可分解,主体根据环境刺激产生相应的反应,并反馈情况,采用这种快速“感知-行动”替代传统人工智能中精确的数学模型,从而达到适应复杂环境目的。

  • 2021-06-28
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物联网产业链利益分配机制研究

面对着如此巨大的市场空间,研究物联网产业链的利益分配机制有利于各成 员企业认清自身的定位,对物联网产业的整体布局具有指导性的作用。本文首先 对产业链和利益分配理论进行了研究。在总结前人文献的基础上,说明产业链是 一个价值链、企业链、供需链和空间链四个维度的概念。同时对产业链和供应链 之间的区别和联系从几个方面进行了分析,总结了目前对产业链和供应链利益分 配的相关研究方法。对物联网产业链进行了概述,说明了物联网产业链的构成和 发展阶段。本文的第三部分主要是构建物联网产业链的利益分配机制,分析了物 联网产业链利益分配的意义和原则,以及物联网产业链利益分配的主体、客体和 模式。构建了以运营商为主导者的物联网产业链的利益分配机制。第四部分建立 了物联网产业链利益分配的模型。并运用不同的博弈分析方法,研究了运营商为 主导者和企业处于平等地位的物联网产业链利益分配比例。

  • 2021-06-28
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大数据时代政府公共数据开放的法律规制研究

随着大数据时代的到来,数据日益成为重要的生产资料,成为国家的战略性资源。政府掌握了大量基础性、关键性的数据资源,由于部门利益、或基于技术阻碍,政府部门之间未能实现数据的共享流通,数据闲置、数据孤岛现象还比较突出。政府公共数据本质上是一种公共产品,政府公共数据开放是政府应当履行的一项基本职能。近年来,政府公共数据开放已经成为全社会关注的热点,相关实践在全球范围内迅速推进。政府公共数据开放能够创造巨大的政治、经济和社会价值。发达国家较早开始实践政府公共数据开放,同时也取得了令人瞩目的成就。我国政府近年来也开始意识到政府公共数据蕴含的巨大价值,也积极推动政府公共数据开放进程。但是,由于数据开放法律规制的不完善,实践中政府公共数据开放仍然面临着种种障碍,我国政府公共数据开放还处于起步阶段。必须加快政府公共数据开放的立法步伐,为政府公共数据开放提供强有力的法制动力与制度保障。

  • 2021-06-25
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楼宇自动化系统BAS的网络互联及信息集成

楼宇自控系统(BAS)是近年开发并逐步推行的一项高科技楼宇管理系统,包括先进的硬件系统设备及优化的软件管理思维,与以往的楼宇设备常规管理比较,它有着明显的优越性及显著的经济效益。 楼宇自控系统即将楼宇中所有的设备(包括空调、变配电、给排水、电梯、照明等系统)进行监视并通过计算对以上设备进行最优控制。

  • 2021-06-24
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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

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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