与传统监察手段相比，大数据让民生监察主体、方法、时间、空间、工具等方面都发生了巨大的变化， 让民生监察的透明度、参与度、针对性和动态性更好。本文以 T 县民生监察大数据平台为例，系统 剖析大数据驱动民生监察的独特价值、运行逻辑、现实困境及未来图景。分析发现，民生监察平台 中的大数据对权力的监察更加精准，可以实现监察主体的多元化、监察过程的透明化。究其原因， 民生监察大数据平台的运行有其独特的数据逻辑、“权力 + 权利”逻辑和技术逻辑，但也面临数据崇 拜、数据伦理、数据壁垒等困境，会带来数字监察的形式主义、个人信息的二次使用和部门监管的纵 强横弱，建议从实现人机契合、明确职责范围、建立基于区块链技术的大数据监察平台等角度出发， 解决监察中的数据崇拜、隐私保护、数据壁垒等问题。
开展高端技术技能人才贯通培养改革实验项目,是现代职业教育体系建设的重要探索,而课程体系构建则是贯通培养的核心环节。以北京劳动保障职业学院"智慧城市设施安全管理专业"为实例,在分析人才培养目标定位和探讨课程体系构建原则的基础上,按照"总体贯通,分段实施"的贯通培养项目课程设置思路,提出"高中、高职与本科"三阶段课程设置与衔接体系。
人工智能创作物具有模式化创作和综合性作品片段使用侵权的特点。在人工智能创作物著作权侵 权认定中，适用实质性相似规则需要解决判断标准客观化问题，并且应当放宽认定标准。在合理使用规则适用中， 需要考虑人工智能创作物转换性使用作品、跨类型使用作品、综合性作品片段使用量、使用作品片段质量及市场影 响因素等问题。人工智能创作物著作权侵权诉讼可以采用著作权集体管理组织诉讼和共同诉讼模式。由此，可以 使人工智能创作物著作权侵权问题得到合理认定和有效规制。
具有深度学习能力的人工智能彻底颠覆了以往的教育生态，对教师角色提出了新要求。 本研究 基于海德格尔的技术哲学视角，提出人工智能时代促进学生的生命成长需要教师突显智慧性、育人性、整全性和 群体联通性四方面角色特质。 人工智能在赋能教师教学革新的同时，也让教师陷入角色转变的困境，表现为教 师主体性缺失引发教师角色的“脱嵌”与“消匿”，“唯技术观”导致教师角色的“被促逼”与“被订造”，人文迷失 造成教师角色的“数据化”与“单一化”。 人工智能时代教师角色转变的有效进路是：教师实现自身角色由“识” 转“智”；彰显教师人文关怀，回归教育育人之本；在教育工具理性和价值理性之间保持平衡的张力，关注学生身 体和心智的全面协同发展；构建教师专业共同体，积极构建人工智能时代的教育新生态。
基于专利分析方法和技术轨迹理论，以人工智能产业组织为研究对象，采用定性分析的方式，从人工智 能核心技术、专利引用网络和专业商业化三个维度，对我国人工智能产业技术创新路径进行识别和对比分析。 通过对比我国与发达国家的人工智能产业技术创新路径，分析我国人工智能产业目前的发展阶段和瓶颈。数据 分析表明，我国人工智能产业尽管发展迅速，但相比发达国家，仍然处于知识引入到知识输出转型阶段。认为 我国人工智能产业处于基础型研究向应用型模式转变阶段，需要深入加强自主技术创新。
本文以美国好莱坞的电影制片管理为研究个案，探讨人工智能对电影制片业的影响，及其产生的原 因和可能引发的后果。通过分析人工智能对电影市场预测的维度和依据，本文提出 ：人工智能使电影制片 业管理的“绿灯系统”逐步走向“机器化”，而这将会为电影产业带来“矩阵电影”的制作态势。不同的是， 这一次是由算法策略预测并主导的。
大数据时代高校科技期刊全程数字化出版及其知识服务转型
数字化车间信息模型及其建模与标准化，数字化时代车间的特点
没有账户，需要注册
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)
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。
国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南
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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