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道德人工智能_基础、原则与设计

随着技术的快速进步,人工智能的决策和行为开始从外部设定转向内在发展,智能主体逐渐具有不同程度的自适 应能力、决策能力和行为能力,它的自主能力也不断增强。 出于道德考量,自主决策和行为的人工智能开始被视为道德主体。 因此,传统道德如何在智能技术中自主发挥作用就成为一个必须面对的问题;后果论、道义论和美德论都具有解决此问题的潜 力。 要构建能够进行道德决策的人工智能系统,需要确保人工智能的自主推理能够受人类社会道德和价值观约束,与人类价 值观保持一致,担负起决策“责任”。 实现有“道德”的人工智能是一个复杂的系统工程,价值敏感设计、透明度设计及道德学 习设计是开发道德人工智能的三种重要方法。

  • 2021-06-30
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基于熵权-TOP SIS的人工智能行业上市公司投资价值动态评价研究

随着人工智能技术的发展, 人工智能行业在 A 股市场受到广泛关注。 然而, 当前关于投 资价值评价的方法没有考虑评价指标不同阶段的动态变化, 而且专门面向人工智能行业上市公司的评价方 法也很少, 因此, 本文旨在提出针对人工智能行业上市公司的投资价值动态评价方法。 本文提炼出人工智 能行业上市公司的评价指标体系, 采用熵权法确定指标权重; 使用 TOPSIS 方法衡量指标之间的差异性和 变化趋势, 同时利用时间加权法得到动态评价值并排序; 最后, 选取我国 A 股 2013 ~ 2018 年人工智能概 念股进行实证研究, 研究结果表明, 本文提出的投资价值的动态评价方法能更好地筛选出表现优异的人工 智能公司, 进而帮助投资者进行决策。

  • 2021-06-29
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人工智能视域下的非形式逻辑

非形式逻辑研究人们日常生活中的论证实践,关注论证的论辩性、程序性和语用特点。基 于人工智能的形式论证理论研究人工主体间的抽象论证活动,它在吸收非形式逻辑特性的基础 上重构了非形式逻辑的诸多理论,这间接导致非形式逻辑的学科作用和理论诉求遭受质疑。然 而,这种观点并没有把握非形式逻辑的本质,它与人工智能并不冲突,两者是互相补充的关系。 非形式逻辑启发了人工智能的发展,为其提供了理论源泉和哲学辩护;人工智能使得非形式逻 辑的理论得到了更好的推广和应用,而且一些重要概念和研究对象在人工语言的形式表达下得 到了更准确的刻画。

  • 2021-06-29
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装备工业转型升级中的智能制造策略研究

改革开放以来,我国以装备工业为代表的制造业经历了一段高速发展的时期,迅速成长为全球第二制造大国。随 着我国经济进入新常态,装备工业在创新、品牌、技术、人才等方面低质量发展的劣势逐渐显露,亟待转型升级。智能制造 作为产业转型升级的主攻方向,是我国装备工业紧跟世界发展趋势、构筑竞争新优势的关键所在。文章总结了我国装备 工业发展历程和现状,阐明了智能制造是我国装备制造业转型升级的必然选择。针对装备工业智能制造发展,从宏观和 技术两个层面提出了具体策略,为我国装备工业发展智能制造提供了有益的分析和建议。

  • 2021-06-29
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论人工智能生成物之邻接权保护

人工智能生成物是人工智能应用于文学、艺术创作中的产物。从法教义学的视角看,人工智能生成 物不符合独创性的标准,不构成著作权法意义上的作品。人工智能生成物与邻接权的耦合,使人工智能生 成物邻接权的创设成为.-q-赍g,也为人工智能生成物的著作权法保护提供了新思路。

  • 2021-06-29
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智慧城市如何治理创新?——面向城市“痛点”的系统设计

智慧城市如何治理创新?——面向城市“痛点”的系统设计

  • 2021-06-29
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美国《科技与未来城市报告》对中国智慧城市建设的启示

美国《科技与未来城市报告》对中国智慧城市建设的启示

  • 2021-06-29
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人工智能下一个数字前沿

本文探究了人工智能 (AI) 领域的投资,描述了公司是如何开始在各个领域部署人工智能的, 是探索其主导商业变革的潜力。为了做到这一点,本文透过几个不同的角度观察了人工智能,包括 分析了其整体投资环境,把来自大公司的投资与风险资本和私募基金的资金结合起来,回顾了主要 互联网公司的投资组合方法,人工智能生态系统从深圳到纽约的动态,并进行了广泛的案例研究。 作为主要研究的一部分,本文调查了 3000 多名高级管理人员对使用人工智能技术、其所属公司进一 步部署的前景、以及人工智能对市场、政府和个人影响的观点。

  • 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

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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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