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转变观念_走出人工智能威胁论的误区

对人工智能威胁论的担忧集中体现于人类劳动、理性和控制技术的能力三个方面,其中有两大误 区:一是劳动和理性并非人类永恒的特征,二是控制技术本身就是人类的幻想。 误区之所以产生,是因 为人类对劳动和理性以及人类中心主义的旧观念在作祟。 为了更好地促进人工智能发展,就应当及时 转变观念,走出威胁论的误区,树立与人工智能“共生”的新观念,同时加速推进“人机共生时代”的社会 管理和治理制度的建设。

  • 2021-04-23
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AI赋能教师培训_教育意蕴及实践向度

人工智能的教育应用成为相关领域的技术趋势和研究热点。为探讨 AI 赋能教师培训的教育意蕴及其实践向度,从分析人工智能技术促进教师培训理念和实践方式变革入手,分析 AI 赋能教师培训促使培训和教学实践有机融合,培训目标指向教育智慧的生成和教师自身的完满发展,并在多元关联的知识域、主体域、智能系统中解析 AI 赋能教师培训的心理场与物理场、自主与规约、冲击与张力等问题,以及培训过程中所蕴含的多维实践意义及关系建构。 实践向度上,提出应精准设置学习路径以实现长善救失,坚持实践导向支持对教学实践探索的螺旋上升,将智能信息技术与教学实践深度融合促进教师教学能力提升,注重人性涵养以丰盈教师个体生命。

  • 2021-04-23
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绸缪AI时代的失业潮——哲学之维的观照

在AI时代,将出现由AI技术运用引发的失业潮问题。这个问题关乎三个层面的思考,即它会是什么样的失业潮、对之应如何评价和如何应对?由于这些思考既要做事实判断。也要做价值判断,而做价值判断时还会关涉对未来应有社会的设定。这就只能由哲学来予以观照。这里给出的哲学思考是:AI性失业潮是不可逆的绝对失业潮.同时也是我们所期盼的自由王国即将到来的象征,因而对之根本无须惶恐,更不要加以阻止,而应积极推进。只是在推进过程中,也就是从必然王国加速向自由王国驶入的过程中.要通过缩短工作时间、轮换工作和尊严保障金为主的制度安排,来防止社会就业机会的不平等分配和社会贫富差距的扩大,维护社会公正,从而实现向自由王国的平稳过渡。

  • 2021-04-23
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雾计算在物联网中的应用

雾计算是指一种分散的计算结构。资源(包括数据和应用程序)被放置在数据源和云之间的逻辑位置。雾计算的优点之一是可以在同一时间上维持多用户连接的状态。本质上,它提供了与基于云的解决方案相同的网络和服务,但是它增加了分散网络的安全性。

  • 2021-04-23
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FAT-AI人脸识别应用测试结果及基线报告

近年来。随着公安信息化的不断推进,人脸识别技术不断成熟,与大数据的融合逐渐深化。同时,计算机、光学成像等相关技术高速发展,人脸识别在各个领域尤其是公共安全领域的应用不断解锁,在很大程度上提升了社会治安的智能化发展水平。

  • 2021-04-22
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论AI时代新型人机生态建构及其意义

人工智能开始全面介入人类社会, 并以其自身的优势, 成为人类的竞争对手。 面对强大的竞争对手, 人机之间的寄生关系已被竞争关系取代。 因此, 在 AI 时代, 建 构新型人机生态势在必行。 由于人机关系已由传统的寄生关系转向竞争关系, 因而新型 人机生态必然是一种人机共生共荣的新样态。 人机之间的竞争关系也决定了新型人机生 态的建构只能遵循人机有别的原则, 坚持走人机共进之路。 唯有如此, 在 AI 时代才能 真正实现人机共生共荣。 而人机共生共荣不仅能够化解人机矛盾, 推进人工智能健康发 展, 而且能使人类真正过上智慧的生活。

  • 2021-04-22
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物联网的未来:值得关注的6个趋势和预测

物联网已经经历了它的新兴阶段,一些组织想要成为炒作的一部分,但并不一定知道如何使用这项技术。现在,组织以实现具体目标和更有效的支持技术开始物联网计划。

  • 2021-04-22
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物联网里的寻宝图

在互联网的浪潮里,两名斯坦福的教授在1984年,在自己家的车库里发明了在自家的车库里设计和制造出了第一个'多协议路由器',并用于斯坦福大学的网络。这一举措,克服了各种电脑不兼容的问题,成功地连接了斯坦福大学里的5000台电脑,创建了第一个真正的局域网系统(LAN),使得不同机器之间可以交流。

  • 2021-04-22
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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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2026科研分类与结构化数据的价值研究报告

无论是在自然科学、工程技术,还是经济与社会科学领域,高质量的科研分析均依赖经过验证且结构化的数据。一个管理得当的数据库,如果同时具备全面的元数据,能够与其他数据源实现互操作,其用途将更加广泛。科研本身如此,科研信息与分析亦然。本报告聚焦科睿唯安及其科学信息研究所(ISI)所采用的一系列方法与流程,旨在确保数据、分类结构及相关元数据等关键要素,始终处于Webof Science文献计量数据库及其相关产品的核心位置。

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2026年从供给焦虑到需求韧性—大变局下的中国能源安全与战略重构白皮书

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