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论人工智能生成内容的著作权法分析

对于人工智能生成内容,从著作权法领域进行分析,首先需要分析其是否属于著作权法意义 上的作品。在认定为作品的前提下,则进一步分析该种作品的权利主体及在不同生成条件下的权利归属。 大部分人工智能生成内容形式上表现为文学、艺术和科学技术领域内的内容,切合少量创造性的要求且 具有可复制性,因而符合作品的构成要件,可以将其认定为作品。对设计者直接设定生成规则与设计者 非直接设定生成规则的生成内容,均应认定设计者为权利主体。此外,当雇佣关系介入时,应当确认人 工智能公司为著作权人;委托关系介入时,受托人为著作权人。

  • 2021-06-29
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制造物联及相关技术架构研究

综合分析制造物联需求与发展背景的基础上,论述了制造物联的概念与技术特征,提出制造物联是 在制造业服务化、协同化的发展趋势下,面向工厂(车间)、企业和产业链(企业间)实施的一种新型制造模式和信息 服务模式,提出这种新型模式下企业信息系统三种不同层次的制造物联技术架构。针对不同协议设备的通信问 题,提出建立基于制造物联协议仓库核心设备,并给出相关的企业应用案例,该研究对进一步研究发展制造物联技 术和解决方案具有一定的参考价值。

  • 2021-06-29
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我国智慧城市研究特征与趋势——基于CiteSpace知识图谱分析

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  • 2021-06-29
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中国智慧城市战略规划比较研究

中国智慧城市战略规划比较研究,对比之下可以看到很多不足

  • 2021-06-29
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区块链在智慧城市信息共享与使用中的应用研究

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  • 2021-06-29
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我国智慧城市建设满意度影响因素分析——基于结构方程模型的实证研究

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  • 2021-06-29
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基于灰色关联理论和系统聚类分析的智慧城市政府数据开放水平评价研究

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  • 2021-06-29
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智慧城市总体方案

智慧城市总体方案,高屋建瓴的谋划城市未来发展形态

  • 2021-06-29
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竞争对手分析

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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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中服云能碳管理平台V5.0

中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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中服设备健康管理系统产品介绍

中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建,面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力,全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患,实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失,简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控,保障产线高效、稳定、安全运行。

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