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人工智能的工作机理及其局限性

〕人工智能是数字经济发展的战略抓手,是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。 然而欲 充分发展人工智能促进科技革命和产业变革,就必须弄明人工智能的工作机理,把握其局限性,这样才能理性地 发展人工智能,扬长避短。 人工智能有三种基本的工作机理,即符号主义、联结主义和行为主义。 这三种基本的 工作机理各有优长,也各有局限性。 人工智能的发展,一方面可沿着各自的工作机理加以发展、完善和创新,另 一方面这三种基本的工作机理可以不同的方式相互组合、相互渗透、相互补充。 人工智能与人类智能是两种不 同的智能,两者有交集,相互之间既能形成替代关系,也能形成互补关系。 充分利用两种智能的替代关系和互补 关系,有助于扩展智能,促进科技革命和产业变革。 在发展人工智能促进科技革命和产业变革的同时,需要加强 人工智能发展的潜在风险研判和防范,确保人工智能安全、可靠、可控。

  • 2021-07-01
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基于时空相关性的交通流故障数据修复方法

为及时对高速公路交通流故障数据进行有效修复,综合考虑交通流数据的时空特性,提出基于3D 形函数 的时空插值修复方法.以时间间隔、距离和时滞参数作为相关数据的提取依据,以高速公路实际数据对所提出方法 进行验证;将实验结果与采用时间序列法、空间插值法、基于灰色残差 GM 模型以及基于统计相关分析的方法得到 的结果进行对比.结果表明,该方法的修复结果优于时间序列法和空间插值法,并且修复误差低于其他方法.其中, 与基于灰色残差 GM 模型和基于统计相关分析的方法相比,该方法的修复结果的均绝对误差分别降低了21.33% 和43.54%,均方根误差分别降低了12.87%和35.08%.该方法的修复结果的平均绝对值误差率比基于统计相关 分析的方法降低了40%.这表明研究中所提方法的修复精度更高,是一种有效的数据修复方法.

  • 2021-06-30
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创意人工智能与学生创造创新能力的培养与发展

创造创新能力是21世纪人才培养的重要内容,学校是培养这一能力的重 要场所。人工智能在创造创新领域所表现出的潜能开拓了我们的思维,为探究人类 创造力的内涵提供了新的方法,同时也为学校培养与发展学生创造创新能力提供了 新的方案。人工智能回归现实舞台,并不是以人类智能或是专家(教师)的“替代 品”登场,而是为增强人类智力与创造力而新生。学校教育亟待改革来培养具有 21世纪核心能力的人才,要想真正破解学校教育在创造与创新能力培养上的难题, 可充分发挥人工智能在创设智能环境、支持个性化学习、打破原有知识框架与支持 人机协作方面的作用,使其服务于学生创造创新能力的培养。

  • 2021-06-30
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数字化生存——数字时代的挑战与教育应对

数字化生存——数字时代的挑战与教育应对,如何面对全新挑战

  • 2021-06-30
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数字化游戏学习环境下的学生心流体验探讨

数字化游戏学习环境下的学生心流体验探讨,全新环境下的全新体验

  • 2021-06-30
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基于人工智能的网络性能管理方法研究

文针对目前网络性能管理已经具备了海量数据和高速运算能力,但由于 算法欠缺导致的很多场景仍需人工的问题,应用人工智能机器学习算法器学习算法建立 了集中性能管理端到端感知保障体系,涵盖了业务质量管理(SQM)和客户感知管理 (CEM)两个方面,主要包括事前预测、事中监控、事后溯源三个阶段。通过人工智能与 性能管理的有机结合,充分提升网络自动化、智能化运维的能力。

  • 2021-06-30
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以_善智_实现善治_人工智能助推国家治理的逻辑进路

人工智能对国家治理的理念、价值、制度、方式带来积极影响的同时,也引发了潜在的风险和挑战。 合理规避 潜在的风险和挑战及其带来的负面影响,确保人工智能开发和应用朝着提升国家治理优良性和有效性的目标迈进变得至 关重要。 为此,引入“善智”的概念,即良善的人工智能。 “善智”既是一种伦理价值标准,又内含技术开发和应用的准则, 为人工智能开发和应用描绘一种最佳状态。 从“善智”与“善治”的关系来看,人工智能向善契合优良国家治理的技术诉 求,有助于提升国家治理的有效性和精准性,二者具有紧密的内在逻辑关联。 在具体实践中,要实现人工智能助推国家治 理的目标还需要构建对人工智能的完备治理体系和建立人工智能与国家治理融合的机制,确保人工智能在正向意义上推 动国家治理体系与治理能力现代化。

  • 2021-06-30
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基于文献计量的中外人工智能政策研究现状及启示

:[目的/ 意义]人工智能已成为推动新一轮科技革命和产业变革的重要技术力量,世界各国加紧出台了相关 政策。 通过对当前研究进行及时梳理,可为今后国内人工智能政策的理论推进及政策出台和完善等提供指导。 [方 法/ 过程]以国外 SSCI 和国内 CSSCI 期刊数据库收录的 395 篇研究论文为样本,采用文献计量分析和比较研究法对 中外人工智能政策研究的高共被引文献、热点主题及演进趋势等进行深入探索。 [结果/ 结论]与国外相比,国内研 究起步较晚但势头迅猛;高共被引文献反映了人工智能领域存在的问题和风险、应用前景、技术革新及对社会的影 响;国外研究热点涵盖了知识管理等十二类主题,而国内研究热点则包括国家治理背景下人工智能政策发展路径等 三类主题;国外研究的演进特征体现在三个方面,而国内研究则体现在两个方面。 最后,从加快形成和构建人工智 能政策研究的理论框架体系等三个方面提出对国内研究的启示。

  • 2021-06-30
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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结构调整,经济增速阶段性下降

2026年二季度,GDP同比增长4.7%,低于第一季度0.7个百分点,经济增速阶段性下 降,经济走势“量”轻“质”重。政策调整初见成效,高技术产业规模持续增长,传统产业 过剩产能去化加速。第二季度,尽管国际地缘风险加剧,但随着多国领导人率代表团集体访 华,双边贸易沟通增加,叠加中国经济结构调整,外贸产品结构变化,高技术产品贸易成为 新的增加引擎,进、出口额增速明显上涨,外需贡献增加。

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