在人工智能时代，传统教育受到极大挑战，它让我们重新定义人性、重新思考知识的价值、重新反思教 育的本质。文章首先回顾了历史上人类利用技术改变教育的尝试，探讨了那些在教育中无法被技术改变的本质 性因素；然后，文章从人的限度、技术的限度出发，提出“人只能由人来教，人不能由机器来教”的观点；最 后，文章以技术为镜，重新思考教育的本质，认为所有的教育都是自我教育，教育是人与人之间面对面的、从 身体到精神的双向交流，人工智能时代教育的目的是让人区别于机器、保持人性。文章的研究有助于教育工作 者透过纷繁复杂的教育现象认识教育的本质，并对学校教育进行准确的定位。
着安防监控产业和人工智能技术的发展，安防全面智能化的趋势方兴未艾。而人工智能芯片。特别是ASIC芯 片以其高性能、低功耗、高集成度的特点为此奠定了坚实的基础。
从区域经济发展维度，运用协整检验方法测算分析人工智能产业对国内区域经济发展的实际影响。研究结果 表明：无论从短期还是长期看，人工智能产业对国内区域经济均具有强大的影响，而城市，特别是超大城市通过强 大的科技资源聚集效应，进一步提高地区经济发展中的生产自动化和智能化程度，同时越来越多的资本替代劳动促 进了全要素生产率提升，推动区域经济高质量发展；国内各区域经济的蓬勃发展促进了人工智能产业良性发展，但 人工智能发展进一步扩大了各区域的经济发展差异。最后，为推动人工智能产业促进区域经济高质量发展，提出进 一步为人工智能发展营造良好创新环境、加强人工智能产业关键技术自主创新。加大人工智能教育投入、培养和壮 大人工智能领域人才队伍，促进人工智能融合行业应用、发挥人工智能技术对新型商业模式发展驱动作用等政策建议。
“新工科”建设是深化我国工程教育改革的新机遇，为我国人工智能领域研究生培养提供了新思 路。从对35所高校人才培养的现状分析入手，揭示了我国人工智能领域研究生培养存在的人才培养思路目 标、学科建设交叉融合、课程教学方式方法等现实困境。从转变人工智能人才培养理念、加强人工智能学 科建设、深化人工智能教学改革、优化人工智能教育生态等方面提出了系统提升人工智能领域研究生培养 质量的路径。
人工智能产业的发展在文学艺术领域催生出大量的人工智能生成物。 从配合国家战略实施、 著作权法 宗旨来考量, 不难得出人工智能生成物可版权性的结论。 究竟以狭义著作权还是以邻接权来保护人工智能生成 物, 涉及到客观主义的独创性判断标准及法第二性视角下智力成果的适用。 以狭义著作权而不是以创设著作权 法新客体的方式来保护人工智能生成物, 也可从立法成本效益分析中得出答案。
智能制造是制造技术与信息技术的结合，并朝着自动化、集成化、信息化、绿色化的趋势发展。智 能制造中的感知、分析、决策等重要环节都离不开状态监测技术。智能制造就是以信息流全局监控为基 本线索，通过制造与服役过程的精确调控加以体现，而状态监测传感技术是其中的重要环节。论述了刀 具磨损、数控机床健康状态、几何量、智能传动装置及油液状态等在线监测应用中的监测技术，详细介绍 了其特点以及国内外的研究热点，并总结与展望了其未来的发展趋势。
回溯中世纪西欧动物审判历史，法院承认动物作为刑事责任主体，引发学者对动物只具有工 具性法律物格的质疑。近代以来，刑事责任理论摒弃动物审判的结果责任，认为只有具备意志自由的主 体，才能通过自由决定具备刑法意义上的辨认能力与控制能力，成为刑事责任主体。作为人工智能运行基 础的语言、算法决定人工智能不具备他行为可能性，将人工智能作为刑事责任主体有违“最小化原则”并有 “民刑倒挂”之忧，同时可能引发风险社会下“有组织的不负责任”。因此，现阶段应否定人工智能具备刑事 责任主体地位。
人工智能与教育的融合引发教育领域新一轮研究热潮。本文选取国内近十年来教育技术学专业领域 CSSCI 检索源期 刊中与人工智能教育相关的 239 篇论文为研究对象，利用 Bicomb 2.0、Ucinet 6.0 及 SPSS 20.0 软件，采取共词聚类、词频 分析、多维尺度分析及社会网络分析等方法，对我国人工智能教育的研究现状与研究热点进行了详细分析，最后对未来研究 趋势进行了讨论。
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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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