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有关行为主义人工智能研究综述

<通过与传统人工智能的比较A介绍了基于行为的智能模拟技术的发展及现状A并详细评述了行为主义人工 智能的研究方向以及在研究过程中涉及到的前沿技术’最后给出了基于行为主义人工智能构建智能主体系统的设计 原则

  • 2021-06-29
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人工智能创作物的版权保护与规制

现实生活中已出现各种类型的人工智能创作物 ,对人工智能创作物的可版权性和 版权保护 ,已引发学界的激烈讨论 。 现阶段的人工智能仍然属于人类工具的范畴 ,其创作物本 质上还是人类劳动成果 ,所以可以将其纳入现行版权制度探讨 。 但随着人工智能技术的发展 , 人工智能的学习方式从监督学习转向自主学习 ,同时人工智能公民的出现也会改变原有的版权 归属 ,传统版权制度面临诸多挑战 。

  • 2021-06-29
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人工智能与艺术创作——人工智能能够取代艺术家吗_

艺术概念的创新性要件与深度学习AI的“经验回溯”机制之间存在原则上的不相容性。所以像 AlphaGo这样的人工智能体在原则上不可能在艺术领域取得对人类的绝对优势并取代人类艺术家。产生这 个事实的原因在于深度学习式AI与人类艺术家的作品有着不同的形而上学来源,前者来源于被给予的有限 样本范围,而后者则来自于人类艺术家的自由意志,而这种理解还牵扯到了更深层次上心灵哲学观点的论 证。但同时,AI依然能够参与到人类艺术家的艺术创作中来并产生助益。

  • 2021-06-29
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人工智能著作权问题的文献综述

人工智能的时代已经到来,人32智能虽然给文化艺术领域带来了新的生机和朝气,但是也对传统的著作权制度 带来新的冲击和挑战。人工智能著作权问题涉及人工智能创作物的法律地位、保护模式及权利归属等问题,当前理论界 和实务界对此问题的研究莫衷一是,并未达成普遍共识,本文对近年来国内外的相关文献进行了梳理

  • 2021-06-29
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我国高性能化智能制造发展战略研究

我国制造业大而不强,其中重要零部件的寿命低、可靠性差,这为我国制造业的致命伤。本文作者及研究团队通 过对企业的大量调研,发现我国大量生产没有竞争力的低附加值产品,付出沉重的资源与环境代价,难以持续发 展,高端装备与关键零部件仍然依赖进口,威胁国家的经济安全和国防安全。因此,大力推动高性能化智能制造 对我国制造业的健康转型和科学发展具有重大意义。本文分析了我国开展高性能化智能制造的可行性,提出了高 性能化智能制造总体框架和主要内容,最后提出了发展高性能化智能制造的几点建议。

  • 2021-06-29
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面向智能制造的航空发动机协同设计与制造

智能制造技术是在信息化、数字化、网络化基础上,将人工智能引入制造理论及生产运行过程中,形成以存 储、计算、逻辑、推理为特征的机器智能所驱动的产品制造技术。目前,统一模型驱动下的协同研制已经成为航空发 动机产品研制的未来发展模式。在此背景下首先分析航空发动机产品研制的现状,从基于模型的数据集成、基于工 艺系统协同的智能加工技术、基于CoE模式的组织协同、工业大数据驱动下的过程协同和基于CPS的协同优化等方 面探讨了智能制造环境下协同设计制造发展趋势,为航空发动机协同研制技术的发展提供了有益的参考。

  • 2021-06-29
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更好的新闻业,还是更坏的新闻业_——人工智能时代传媒业的新挑战

人工智能、社会化媒体、大数据、物联网、VR/AR 等技术的进展,将为未来的传媒 业带来用户分析的场景化、精准化与智能化,新闻生产的机器化、智能化与分布式, 新闻分发的社交化、个性化,新闻体验的临场化,互动反馈的传感化与智能化,这 些变化都意味着媒体正在进入智能化时代。但另一方面,新媒体时代,后真相的困 扰进一步凸显,信息茧房问题和回声室效应也愈加突出。智能化媒体会带来更好的 新闻业,还是更坏的新闻业,决定者仍然是人。专业主义的坚持与升级、公民媒介 素养的扩展、人与人连接模式的优化、人与机器的协同以及机器时代新的约束与伦 理,都是在智能时代创造一个更好的新闻业的可能路径。

  • 2021-06-29
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面向智能制造的数字仓储系统设计

目的 从设计的角度探究如何运用数字仓储系统满足智能制造发展需求的相关理论,以期为制造 企业提供智能化生产服务。方法 运用文献研究和典型案例分析法,通过系统架构、管理模块、数据流 等方面对数字仓储系统进行全面设计,揭示出数字化仓储技术与装备的功能特点,进而提出数字仓储系 统实现路径。结果 数字仓储系统实现了对物料、成品从订单发出到在途、上架、入库、出库全流程的 追踪监控,对仓储、物流资源进行了一体化管理,实现了智能制造信息深度自感知、智慧优化自决策、 精准控制自执行。结论 在智能制造的大环境下,数字仓储系统能够满足制造企业大规模定制生产要求, 具备高柔性的全流程数字化管理模式,助推智能制造进一步发展。

  • 2021-06-29
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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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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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全球绿色航运发展报告(2024-2025)

2024年至2025年上半年,国际海事组织批准了MARPOL公约附则VI关于“IM0净零框架”的修正案草案、通过了《2024年船用燃料全生命周期温室气体强度导则》(2024LCA导则)(MEPC.391(81))、批准增设了排放控制区域(ECA)及特别敏感海域(PSSAs)。

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当前,国际局势变乱交织,大国竞争愈演愈烈,全球南方加快崛起,新兴技术复杂影响更加突出,全球治理体系面临深刻调整。习近平主席在“上海合作组织+”会议提出“全球治理倡议”,相关概念文件指出,要优先考虑在人工智能、网络空间、外空等治理紧迫性突出、治理赤字较大的领域,以及支持联合国落实《未来契约》等方面加大沟通合作,积极凝聚共识、锁定成果,争取早期收获。

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