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基于新一代人工智能的量化金融实践教学研究

通过调研新一代人工智能技术实践教学发展,提出新一代人工智能技术实践教学改革的关键 问题,并以量化金融为目标、以学科竞赛为抓手、以双创活动为载体、以人工智能实验室建设为契机, 结合产学研项目的实践,搭建基于新一代人工智能的量化金融实践教学平台,构建基于新一代人工智 能的量化金融实践教学改革方案,并说明实施过程

  • 2021-06-29
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全球知名智库对中国《新一代人工智能发展规划》发布与实施情况的评价及启示

2017 年 7 月中国发布《新一代人工智能发展规划》,提出“到 2030 年人工智能理论、技术 与应用总体达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心”的宏伟目标。对近期中国人工智能 的迅速崛起,以及中国政府面向未来的系统性全局性顶层设计,全球给予高度关注。本文聚焦新美国 安全中心、美国战略与国际研究中心和人类未来研究所三大智库,梳理出他们对中国人工智能规划的 总体评价,对中国和美国人工智能竞争实力的研判,以及中国仍有明显不足的关键环节,最后得到我 国下一步推进人工智能发展的几点启示。

  • 2021-06-29
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我国人工智能发展的伦理诉求探析

人工智能为社会发展带来了新的机遇与挑战。在全球一体化背景下,人工智能的发展 使全世界感受到人机关系遭到挑战、人工智能道德编码困难,社会稳定性遭到动摇。而我国自 身的人工智能技术发展基础良好,但仍与世界先进水平存在差距。综合世界普遍的人工智能 伦理问题和我国国情,我国的人工智能发展产生了以人为本、坚持公平与正义以及以和谐发展 为目标的伦理诉求。基于我国人工智能发展的伦理诉求,可以以国际间交流合作、跨学科融合 研究和政府统筹布局作为实现诉求的初步导向。

  • 2021-06-29
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人工智能发展中的伦理问题研究

人工智能的迅猛发展和广泛应用,推动了社会生产和人类生活的进步和发展,为 人的发展提供了广阔的空间和新的可能。与此同时,也给当代人类带来了前所未有的 挑战和新的问题。它不仅带来了经济、法律、社会等方面的问题,也对人类伦理道德 生活产生了新的挑战和冲击,并引发了许多新的伦理道德问题。如何准确把握人工智 能发展中面临的伦理挑战,深刻反思人工智能导致的伦理道德问题,并提出合理而具 有前瞻性的伦理道德规范体系,以促进人工智能的良性健康发展和社会的不断进步。 这是摆在当代人类面前亟待解决的重大问题

  • 2021-06-29
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人工智能发展政策与法律的选择

人工智能的快速发展给人类社会带来了严峻的考验,政策与法律如何应对, 成为法律研究的应有之义。本文从人工智能概念厘清着手,分类讨论弱人工智能与强人 工智能可能给人类带来的现实或潜在的影响,进而提出可能的应对人工智能发展的政策 与法律选择。

  • 2021-06-29
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人工智能发展更容易替代哪些工作岗位_

什么样的工作更容易被人工智能替代, 是人工智能发展过程中备受关注的问题。 由于不同岗位 有不同的任职要求和行业特征, 被人工智能技术替代的难易程度也存在差异。 总的来看, 简单重复的程 序化工作替代成本较低, 更容易被替代; 高附加值产业的岗位替代收益较高, 也更容易被替代。 本文总 结了可能和不可能被人工智能替代的工作岗位类型, 以及这些岗位的特点。 从人工智能对不同岗位的替 代过程来看, 人工智能替代传统岗位的速度和规模最终取决于人工智能自身的发展速度、 劳动力成本上 涨速度, 以及不同岗位应用人工智能对收益的提高程度, 在人工智能替代传统岗位的过程中将加剧未来 劳动力市场的两极分化。

  • 2021-06-29
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基于专利计量的人工智能发展现状研究及关键技术分析

以incoPat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据从时间、地 域分布和技术分类等方面进行比较分析,得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术 发展方向,并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国的不同专利类型利用ucinet软件进行关键技术分析,比 较3个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况,分析国际人工智能领域的发展趋势,再通过对我国国 内人工智能领域专利申请人的技术分布、地域分布等情况进行分析,发现我国国内人工智能领域技术的现状。

  • 2021-06-29
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基于行为树的游戏AI系统的设计与实现

随着智能手机硬件技术的不断发展,手机上运行大型网络游戏已经成为了可能, 多数年轻人也将手机游戏作为了日常娱乐消遣的主要方式之一,很多游戏厂商也逐 渐开始开发大型网络手游以及各种品类的手机游戏,手机游戏行业也逐渐开拓了市 场。为了提高游戏玩家的游戏体验,游戏中还会添加很多角色 AI 逻辑,例如野怪 AI、英雄挂机 AI,一方面可以丰富游戏逻辑和玩法,另一方面也可以解决一些网络 游戏中的平衡性问题,例如挂机现象等,因此游戏 AI 的开发也逐渐成为了游戏开发 的重要组成之一。

  • 2021-06-29
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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)

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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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模型架构是大语言模型处理和理解信息的“大脑结构”,其创新直接决定了模型的认知上限与应用边界。 2025 年,我们实现了若干核心突破:在注意力机制方面,通过引入门控注意力机制与线性注意力优化, 显著缓解了长序列处理中的注意力沉没与计算效率问题;在稀疏化架构方面,提出全局批次负载平衡 策略,释放了 MoE 模型中专家的深度专业化潜力。这些基于模型底层逻辑的创新,为大模型在长文 档分析、复杂任务处理和多模态交互等业务场景的深度应用奠定了坚实可靠的技术基石。

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