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情报学领域人工智能相关研究的文献计量分析及探析

] [目的/意义]作为一门与信息技术密切关联的学科,近年来快速发展的人工智能为情报学带来了诸多影响。 有效梳理和整合这些影响的发展脉络与应用场景,强化人工智能在当前情报工作中的角色与作用,能为情报学相关研 究的发展提供一定的参考与启示。 [研究设计/方法]聚焦情报学领域人工智能相关研究,从高被引论文、文献共引、 主题词共现三个维度对人工智能在情报学中的知识基础及其演化和研究热点予以分析与解读。 倐 [结论/发现] * 归纳了人 工智能研究对情报学的影响,主要包括促进情报学研究主题的衍生和情报学研究方法的革新两方面,并从理论创新、 研究对象拓展、信息服务提升与学科建设四个方面探讨人工智能在情报学领域可能的应用。 [创新/价值]通过对情报 学领域人工智能相关研究进行深入量化分析和定性研究,探讨和揭示了该主题下研究热点、研究趋势和相关发展规 律,为相关领域学者提供一定借鉴与启发

  • 2021-06-30
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算法维度下人工智能嵌入治理的风险研判及政策因应

以算法为技术框架的人工智能变革了人类社会治理本身的运作模式。基于算法维度进行审视,人工 智能引发的治理范式逻辑转向是以算法的治理与治理的算法为基础向度,而这也是回答人工智能时代“治理什 么”和“如何治理”的关键性问题。作为一项颠覆性技术,人工智能不仅引发了治理范式的逻辑转向,更形成了新 的风险社会,突出表现为效率逻辑下治理人格的非自主性、深度学习驱动下治理方式的不可预测性、黑箱效应下 治理规则的不可解释性以及个体微粒化下治理价值的不确定性。为了避免技术与制度的互动进入规则和意义上 的“真空层”,基于风险研判之下作出的政策因应不可或缺,这也为人工智能时代的治理转型奠定了重要的制度 基石。

  • 2021-06-30
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论人工智能领域个人信息安全法律保护

人工智能时代的个人数据和信息支撑着人工智能系统的运行,个人信息在当下的重要性和具 有的价值已不言而喻。 个人信息的识别要素包括“可识别性”和“可固定性”,人工智能领域的个人信息 在此基础上呈现出不同形式,包括被“智能物”收集的个人信息和被智能系统分析得出的个人信息。 而 人工智能在不同情形中侵犯个人信息,其侵权主体在现行法律的规定下难以判定。 “智造时代”,人工智 能严重威胁着个人信息的安全。 因此,在人工智能时代到来的同时,更应当对人工智能领域中的个人信 息安全问题提供有效的法律保障。

  • 2021-06-30
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论源于人性的人工智能监管难题

人工智能的监管包括法律层面的规制、伦理层面的引导和公共管理层面的治理,但所有的监管都不能回 避人工智能的“类人性”问题。 因为,人工智能问题的起点是人性,来源于人性的“做人难”会不断地在人工智能发展 过程中呈现出来。 赫舍尔的《人是谁》一书揭示了来源于人性的“做人难”及其主要表现:人用思维行动却难把握情 绪;人用价值判断却难自我认同;人难以承认现状却要服从现实。 在“后人类”阶段,当人类通过人工智能技术比拟上 帝“造人”时,其深层动机是展示“智慧”;当人类利用人类基因工程比拟上帝“造人” 时,其深层动机是突破“有限 性”。 人工智能时代来源于人性的人工智能监管难题主要表现为三个方面:一是来源于“类人”决策能力的“统治性” 监管难题;二是来源于“类人”自主性认同的冲突性监管难题;三是基于“类人”情感与意义追寻的“重叠性”监管难 题。 为促进人类和“类人”的可持续发展,人工智能监管理论要思考监管对象的新特性。 只有从人性的“做人难”来 思考人工智能的监管难题,才能有效解决“类人”社会化、组织化后所形成的“人机共生”困境。

  • 2021-06-30
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谈大数据时代的“云控制”摄影测量

在当今大数据时代,影像数据采集方式的多样化、高效化、便捷化产生的摄影测量影像大数据需 要高效、自动与智能的处理。然而,作为传统摄影测量几何定位主要控制数据的外业控制点,其获取的 复杂性与低效性仍然是制约摄影测量处理效率的关键因素。针对该问题,本文提出了“云控制”摄影测 量的概念,以带有地理空间信息的数据作为几何控制替代外业控制点,通过自动匹配(或配准)获取大量 密集的控制信息;并介绍了基于影像、矢量和LiDAR点云的3种“云控制”摄影测量技术;最后对“云控 制”摄影测量的应用前景进行了展望并对其问题进行了讨论。

  • 2021-06-30
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国际比较视野下机器人在医疗卫生领域的应用政策研究_毛子骏

国际比较视野下机器人在医疗卫生领域的应用政策研究国际比较视野下机器人在医疗卫生领域的应用政策研究国际比较视野下机器人在医疗卫生领域的应用政策研究国际比较视野下机器人在医疗卫生领域的应用政策研究国际比较视野下机器人在医疗卫生领域的应用政策研究

  • 2021-06-30
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基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台_贺耀宜

基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台基于工业物联网的智能矿山基础信息采集关键技术与平台

  • 2021-06-30
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人工智能产业发展及全球化资源配置研究

从人工智能产业对社会经济的影响入手,分析全球人工智能产业的发展与布局,对未来产业发展规模及 融资需求进行了测度,并从主要国家的总体战略与资金部署、产业界科技巨头并购行动,以及全球风险投资等 方面对行业发展的全球资源配置进行梳理与分析。 研究认为,从目前全球资金配置情况来看,中国亟需在 人工智能领域,特别是基础性研究阶段进行战略性资金部署,形成财政资金、金融资本、社会资本等多方 支持的局面。

  • 2021-06-30
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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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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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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