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美国医疗人工智能概况、问题及愿景分析——基于美国人工智能系列报告的解析

为进一步引领人工智能(AI)应用与研发,美国从2016年开始先后发布了一系列战略报告。医疗人工智能作 为人工智能应用的一个重要领域,在报告中对其概况、存在问题、关键技术、愿景等都有相关涉及。文章在 战略报告的基础上,结合相关研究,对美国医疗人工智能概况、问题及背景等进行分析。

  • 2021-06-29
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智慧城市建设能力评估模型与实证研究

智慧城市建设能力评估模型与实证研究

  • 2021-06-29
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电机智能制造远程运维系统设计与试验平台研究

对电机智能制造远程运维的需求,设计了基于云平台的电机智能制造远程运维系统。从远程 运维系统的整体架构、信息架构及试验验证平台等方面进行了详细阐述。远程运维系统可以对电机制造过程 和现场应用过程中的电机参数信息进行实时采集,实现电机全生命周期的运维管理。平台的应用有助于企业 提高电机生产质量,减少了电机运维成本,加快了电机运维服务响应速度,提升了售后服务水平,提高了电机 的智能制造水平。

  • 2021-06-29
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人工智能对专利制度的影响研究

随着人工智能的发展和深入应用 ,生产力水平和自动化程度均得到提高 ,发明创造领域也迎来新面貌 。 对于专利 制度来说 ,人工智能产物应当具有可专利权 ,而专利权需要从专利产品的产生过程分析 ,应当注意避免专利逃逸 。 在专 利侵权方面需要明确侵权主体和侵权证据 。 同时人工智能应当成为很好的工具 ,解放人的简单劳动 ,让人专注于核心 问题 ,加速专利审查速度 ,促进专利市场化 。

  • 2021-06-29
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涉人工智能产品犯罪的刑法规制研究

工智能技术的发展,必然会给传统刑法带来新的挑战。在弱人工智能时代,亟需考虑如何 将传统刑法和人工智能技术有效衔接,不必要通过大量立法规制人工智能产品涉嫌犯罪问题。在强人工智 能时代,可适时考虑赋予人工智能产品刑事责任主体资格,当传统刑法罪名和刑罚类型无法处理时,应正 确区分不同状态下强人工智能产品的刑事责任能力,通过增设人工智能事故罪、破坏人工智能体罪等罪名 和删除数据、修改程序、无偿回收、永久销毁等刑罚措施规制,但在设定刑罚措施时,必须遵守罪责刑相 适应原则,保障人工智能技术健康发展。

  • 2021-06-29
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“纺织行业 人工智能”的探讨

介绍了人工智能的内涵及我国人工智能的主要研究领域和发展过程,阐述计算机视觉、自 然语言理解与交流、认知与推理等当前人工智能主要涵盖的6个学科;分析知识发现与机器学 习,人工神经网络,计算机视觉,专家系统,大数据、云计算与人工智能的关系,人工智能与传统计 算机程序的区别等主要研究领域;以纺织行业为例,探讨智能工厂和数字化车间、纺织品智能分 析与设计、计算机视觉技术、人工神经网络、专家系统等技术在纺织领域的应用与前景。指出:人 工智能是一门涉及包括图像识别、语言识别、自然语言处理、机器人、专家系统等研究领域的新技 术科学,是新一代工业革命的核心驱动力;“行业+人工智能”模式将成为智能产业发展的主流。

  • 2021-06-29
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人工智能行为的入刑化思考 ——以人工智能汽车肇事为切入点

近几年,大数据与人工智能成为学术研究的热点话题,但是,对于人工智能的研究范围只集中在民事 责任和经济法规制等方面,对于其刑事法方面的研究却甚少。 以人工智能汽车为例,人工智能汽车肇事不仅会造 成人员伤亡,还会导致重大财产损失,具有法益侵害性,应当受到刑法的规制。 因此,应当按照肇事行为的不同情 况确定刑事责任的主体;根据人工智能汽车全自动与半自动的类型和运作模式判断故意过失的主观责任要件;在 分则中,根据故意与过失来设立滥用人工智能罪与过失导致人工智能事故罪的具体罪名。

  • 2021-06-29
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智慧城市参与式治理模式与实施路径——基于山东省的实证数据

智慧城市参与式治理模式与实施路径——基于山东省的实证数据

  • 2021-06-29
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竞争对手分析

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)

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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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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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香港财富管理2026年展望报告

我们的情景分析显示,由于资金流入强劲、投资回报改善以及港府出台旨在吸引富裕移民和家族办公室的政策措施,到2031年香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模(AUM)有望增长近一倍,达到2.6万亿美元。2024年,香港私人银行及私人财富管理业务的资产管理规模增长了15%,增速高于2024年10月我们首份专题报告中给出的10%年复合增长率(CAGR)。目前,我们仍预计2025-2031年的CAGR为10%。在主要行业参与者中,随着近期招聘企稳,瑞银的亚洲财富管理市场份额有望回升,而汇丰、渣打和星展的客户资金流入料将保持强劲,尤其是内地客户的资金流入。

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重塑人工智能主权:通过战略投资提升竞争力的途径

最初以创新竞赛为起点的竞争,已经演变为AI基础设施的竞赛--各国经济正竟争加强控制、确保AI竟争力并决定谁制定规则、谁捕获价值、谁维持长期优势。虽然数据中心继续吸引着AI投资的重要份额,但许多经济体正面临一个更根本的问题:如何在加速的竞赛中有意义地参与。与此同时,等待清晰并非选项。不采取行动的风险在于加剧市场间AI和经济差距。在这个关键节点,经济体必须重新思考其对AI主权的策略,并确定如何明智地投资。

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智慧楼宇信息化综合解决方案

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埃森哲-化工行业数字化转型分享(108页PPT)

通过层层系统建设和互联,用技术互联助力管理习惯的生成,实现企业经营决策层在一个计划体系内形成闭环管理,为未来业务的快速增长做好准备

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