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河南高校图书馆人工智能准备度调查与分析

人工智能(AI)是机器复制人类行为和人类决策的能力。近年来,人工智 能正以井喷式速度发展,我国也逐步将人工智能的发展与应用提高到战略层面。 为了响应国家的人才强国战略及一系列支持人工智能发展的政策文件,教育部 于 2018 年印发了《高等学校人工智能创新行动计划》,提出要促进人工智能与 教育领域的融合,在教育领域进行深度创新应用。在“双一流”建设背景下,国内 诸多高校都积极探索人工智能在高校图书馆的应用,但鲜有人对图书馆人工智 能准备度方面进行研究,各高校图书馆在发展中陷入了无参考、无组织的窘境。 因此,本文结合图书馆人工智能应用的研究现状,对河南高校图书馆人工智能 准备度进行了调查与分析,并就提升高校图书馆人工智能准备度提出建议,以 期对高校智慧图书馆的建设提供参考。

  • 2021-06-30
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基于人工智能的网络性能管理方法研究

文针对目前网络性能管理已经具备了海量数据和高速运算能力,但由于 算法欠缺导致的很多场景仍需人工的问题,应用人工智能机器学习算法器学习算法建立 了集中性能管理端到端感知保障体系,涵盖了业务质量管理(SQM)和客户感知管理 (CEM)两个方面,主要包括事前预测、事中监控、事后溯源三个阶段。通过人工智能与 性能管理的有机结合,充分提升网络自动化、智能化运维的能力。

  • 2021-06-30
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以_善智_实现善治_人工智能助推国家治理的逻辑进路

人工智能对国家治理的理念、价值、制度、方式带来积极影响的同时,也引发了潜在的风险和挑战。 合理规避 潜在的风险和挑战及其带来的负面影响,确保人工智能开发和应用朝着提升国家治理优良性和有效性的目标迈进变得至 关重要。 为此,引入“善智”的概念,即良善的人工智能。 “善智”既是一种伦理价值标准,又内含技术开发和应用的准则, 为人工智能开发和应用描绘一种最佳状态。 从“善智”与“善治”的关系来看,人工智能向善契合优良国家治理的技术诉 求,有助于提升国家治理的有效性和精准性,二者具有紧密的内在逻辑关联。 在具体实践中,要实现人工智能助推国家治 理的目标还需要构建对人工智能的完备治理体系和建立人工智能与国家治理融合的机制,确保人工智能在正向意义上推 动国家治理体系与治理能力现代化。

  • 2021-06-30
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基于力控制的机器人轴孔装配作业实验研究

机器入主动柔顺控制是新兴智能制造中的一项关键技术,轴孔装配在企业生产中有着极其广泛的应用。为了便于对机器人的柔顺控制策略和轴孔装配实验进行研究,促进机器人智能控制的应用推广,论文针对MOToMAN—-UP6型垂直6关节机器人建立了一个相对开放的机器人柔顺控制研究平台。对该机器人轴孔装配作业进行了实验研究。利用机器人的示教编程,进行孔的位置初步定位。当机器人末端固定轴碰到孔周围的倒角时,通过程序分析机器人末端六维腕力传感器的反馈数据,进而判断孔的柔顺中心方向。利用运动学反解方程计算机器人下一步执行动作的各关节电机脉冲数,不断调整机器人位姿,使轴可以顺利插入到孔中,并达到和孔内壁零接触。验证了一种轴孔装配的柔顺控制策略一力/位混合控制策略。

  • 2021-06-30
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人工智能发展及其在情报领域中的应用趋势

在当今万众创新的时代,研究人工智能在情报领域的发展,尤其在情报 存储和传递形式上的变化,找寻人工智能和情报两者之间的关系,借以了解情报主要 汇集地图书馆的发展变化,对研究人工智能在情报领域的发展趋势有着重要作用。

  • 2021-06-30
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人工智能法律人格问题研究

不应当赋予人工智能法律人格。在否定 万方数据 人工智能法律人格的基础上,有必要继续就规范人工智能进行思考。 人工智能规范有序发展的实现,也可以有效印证人工智能不具有法律 人格理论的正当性。我们充分相信,作为法律客体的人工智能,不但 不会对人类形成威胁,反而可以辅助人类将世界建设得更加美好和繁 荣。

  • 2021-06-30
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德雷福斯的人工智能哲学思想研究 (1)

全文的重点主要体现在德雷福斯人工智能哲学思想,对人工智能发展的积 极价值上。通过对其研究背景、理论来源、内在局限性及哲学思想的脉络梳理, 说明德雷福斯这些深刻的哲学思考,在对人工智能研究者的研究纲领和路径、 思维转变及政策调整等方面具有积极的价值和意义。

  • 2021-06-30
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基于深度强化学习的离散型制造企业车间动态调度研究

为了适应变化万千、竞争激烈的市场环境,制造企业向多类型、小规模的离散制造模式转变,导致车间生产过程变得复杂动态,发生突发事件的概率大大提高。而目前离散型制造企业使用的车间调度系统,同生产实际情况相差甚远,在复杂动态场合很难应用,通常需要人工对调度方案进行适应性调整。但是人工调整的优劣取决于调度员的经验和知识水平,而且往往需要耗费大量的时间和劳动力,调度方案的稳定性及车间生产效率难以保证。所以,迫切需要改善生产车间依赖人工调整的现状。与此同时,智能制造与数字化工厂的发展,使生产车间产生大量数据,为机器字习的应用捷六」可北。 出心以不o考用深度学习、深度强化学习,开发基于这些数据的自学习、自适应车间调度系统,不仅考虑了这些数据的价值,还可以通过数据对实际调度车间的实现动态感知和智能控制,从而指导实际生产过程出现的各种动态问题,实现车间自适应调度,缓解车间对人工调整的依赖。

  • 2021-06-30
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