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论人工智能领域个人信息安全法律保护

人工智能时代的个人数据和信息支撑着人工智能系统的运行,个人信息在当下的重要性和具 有的价值已不言而喻。 个人信息的识别要素包括“可识别性”和“可固定性”,人工智能领域的个人信息 在此基础上呈现出不同形式,包括被“智能物”收集的个人信息和被智能系统分析得出的个人信息。 而 人工智能在不同情形中侵犯个人信息,其侵权主体在现行法律的规定下难以判定。 “智造时代”,人工智 能严重威胁着个人信息的安全。 因此,在人工智能时代到来的同时,更应当对人工智能领域中的个人信 息安全问题提供有效的法律保障。

  • 2021-06-30
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人工智能视域下的大学内部治理_逻辑、困境与路径

在自身技术段位和国家态度支持下,启发式搜索、机器学习、专家系统和人机交互四种人工智能技术在 大学内部治理领域的应用,呈现出智能挖掘数据信息和知识、智慧提供备选治理方案、系统优化具体治理行为 等技术逻辑。 但透过人工智能视域看,大学内部治理既存在参与不足与功能缺位的治理主体之困,也存在行政 主导与垂直领导的治理结构之困和工具理性与技术依赖的治理德性之困,从而也就限制了人工智能在其领域 的应用。 从大学内部治理的主体功用、组织结构、德性秩序三个维度探讨大学内部治理的优化路径,并对人工 智能在大学内部治理领域的“交互”应用作技术伦理批判,以推动人工智能与大学内部治理的深度融合,为促进 教育治理现代化及至新时代人才培养进行有益探索。

  • 2021-06-30
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人工智能发展的科技伦理反思

人工智能发展导致的算法桎梏与偏见、工具理性与价值理性的失衡、道德地位判定障碍以及用 户数据透明化与去隐私化等伦理维度偏差逐渐显现,同时催生了改善社会治理盲区的现象、构建伦理责任机 制、公共话语体系再价值化的时代诉求。人工智能的健康良性发展与科技伦理的指导有着明显正相关关系, 应充分提升公众对科技伦理的认知,深化马克思主义思想指导下的科技伦理观,通过切实地加强技术责任 制度建设来提高科技人员对伦理规范的践行程度,并将人文主义思想融入人工智能研究过程,实现人工智 能的健康良性发展。

  • 2021-06-30
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人工智能法律人格探析

:赋予人工智能以法律人格,也就是赋予人工智能以法律规定的权利与义务。 现代民法中,法律人格并不局限于生物学意义上的人。 “生物人”与“法律人”分离的立法 技术肇始于古罗马法时代。 法人、国家乃至河流等均因“更有效地实现特定社会需求”而 获得了法律人格,成为法律上的“人”。 随着机器学习等新技术的兴起,人工智能已突破 辅助性工具的角色,拥有了一定程度的自主性。 现行法律体系无法解决人工智能自主行 为场景中的权利、责任与实际控制人之间的衔接问题。 一条可能有效的建议是赋予人工 智能以法律人格。 人工智能的法律人格应该是一种以法人制度为参考,以限定性、工具性 为特征的电子人格。 人工智能法律人格的设计,应以人类利益为中心、符合社会伦理规 范,并以民法制度稳定性、社会秩序与安全为主要考量因素。 源于自然法的伦理性要求不 必然成为人工智能法律人格的绝对阻碍,技术局限性也不妨碍法律分析的前瞻性视角。

  • 2021-06-30
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基于LDA模型的人工智能领域前沿识别研究

人工智能已成为全球科技的重要战略发展方向,及时准确地把握人工智能领域前沿,可以在 科技竞争中掌握主动权。本文采用主题模型分析、社会网络分析、专家评价、比较研究相结合的 方法,开展人工智能领域前沿识别研究。基于人工智能领域的重要期刊和会议文献,采用 LDA 主题模型的方法,从语义层面探测人工智能领域的研究前沿,论文主要工作如下

  • 2021-06-30
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论人工智能缺陷产品生产者的刑事责任

在生产环节,人工智能缺陷产品生产者主要承担故意责任,即构成生产不符合安全标准的产品罪。 但目前尚未形成人工智能产品安全标准体系,需要进行增补;同时,算法黑箱导致因果判断失灵,应结合刑 法理论、先进技术与相关政策予以破解。在流通环节,人工智能缺陷产品生产者主要承担不作为责任,其 作为义务的来源,不仅限于利用信息优势而取得的对事故发生因果进程的间接支配,还包括通过主服务 器、信息网络实现的对流通领域中人工智能缺陷产品的直接掌控。另外,作为义务的内容增加了远程禁用 与修复,作为可能性也得到相应的提升。在产品缺陷是由于当前技术条件下无法发现,或者是由于介入因 素所导致,或者在生产者发出警示公告后,使用者不听劝阻、继续使用所导致的情况下,人工智能缺陷产品 生产者的刑事责任得以阻却。

  • 2021-06-30
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论人工智能时代的教师角色再造

人工智能在给教育带来革命性变化的同时,也带来了诸如人工智能是否会取代教师、教师角色将会如 何变化等讨论。通过分析人工智能与人脑的区别,进而重新思考教育议题中的核心概念“知识”“学习”与“教育”, 可知当今世界教育的格局已经发生变化,人工智能不会完全取代教师但是会代替教师承担部分工作,从而促使传 统教师的角色再造。在人工智能时代,教师应该把握住“育人”的教育本质,成为帮助学生掌握终身学习能力的向 导与示范者、正确价值的引导者、个性化教育的实现者、心理与情感发展的沟通者和教育理论的创新者。

  • 2021-06-30
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人工智能创造的技术方案可专利性及其权利归属

随着深度学习技术的成熟,人工智能掀起了第三次热潮。在专利领域,计算 机开始参与到发明过程中,并生成了一些符合专利授权条件的发明。在现有法律 框架下,人工智能的发明人身份并不能获得认可,因而其创造的技术方案也不能 得到专利法保护。这一现象对专利制度产生巨大的挑战。

  • 2021-06-30
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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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《中国半导体激光设备白皮书》

先进制程扩产叠加国产化替代风口,半导体激光设备大有可为 1.半导体激光设备概述 激光凭借高能量密度、非接触加工以及对材料适应性强等优势,被广泛应用于消费电子、汽车制造、新能源和半导体产业链等领域。随着半导体制造和封装工艺的发展,激光设备在半导体行业中发挥越来越重要的作用。

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华创证券_算力芯片行业深度研究报告:算力革命叠浪起,国产+GPU+奋楫笃行

GPU并行计算能力适用于AI训推需求,大模型发展催化GPU需求。GPU不仅仅负责图形处理,也能执行通用计算任务。其核心由大量简单的计算单元构成,这些单元被组织成强大的计算阵列,能够同时对海量数据执行相同的简单操作,因此相比CPU更擅长处理并行计算任务。当前主流的AI计算加速芯片主要有四种技术架构,相较于ASIC和FPGA,GPU在通用计算性能和开发友好性上更具优势,也比仍处探索阶段的NPU更为成熟,因而成为大模型训练和推理的主力。近年来,人工智能取得突破性进展,多模态大模型不断涌现。大语言模型的进化遵循ScalingLaw法则,其能力提升高度依赖海量算力供给。未来,随着AI大模型向多模态、强推理、数据合成等方向演进,算力将继续作为核心驱动力,推动模型能力不断突破,加速AI应用的广泛落地

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中文大模型基准测评2025年9月报告

1.海外模型保持头部优势,国内模型继续追赶。 在本次9月通用测评中,海外模型占据了榜单前6,其中GPT-5(high)以69.37分遥遥领先,o4-mini(high) (65.91分) 、 Claude-Sonnet-4.5-Reasoning (65.62分) Claude-Opus-4.1-Reasoning(64.87分)、Gemini-2.5-Pro (64.68分)等紧随其后。国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking、 Doubao-Seed-1.6-thinking-250715分别62.62分和60.96分并列国内第一。 2.国内开源模型优势显著。 国内的DeepSeek-V3.2-Exp-Thinking (62.62分)、openPangu-Ultra-MoE-718B(58.87分)和Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507(57.73分)分别位于开源模型榜单前三,大幅度领先海外开源最好模型gpt-oss-120b(53.05分)。 3.国内模型更具性价比,海外模型推理效率更高。 国内模型的API价格大多数处于0-10元/百万Tokens,平均API价格为3.88元/百万Tokens,而海外模型的API价格比较分散,从2-200元/百万Tokens不等,海外模型平均API价格为20.46元/百万Tokens,是国内模型API价格的5倍以上。国内推理模型平均每题的推理耗时为101.07秒,而海外推理模型仅有41.60秒,海外推理模型的推理效率远高于国内推理模型。

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新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求

新能源行业剖析行业前瞻洞察系列:太空光伏远期空间巨大,太空数据中心有望推动需求:全球商业航天规模快速增长,随着AI算力需求爆发式增长,太空数据中心有望推动商业航天需求。光伏是航天活动中性价比最高的电源解决方案,太空光伏相比地面光伏优势明显。LE0卫星短期首选HJT晶硅电池,钙钛矿为未来首选。我们预计太空光伏电池市场空间短期内较为有限,但若发射成本急剧下降导致太空数据中心成本低于地面,届时年发射功率将爆发式增长。太空光伏的市场规模将高度取决于发射成本下降速度

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