新闻生产智能化_——论语言科技对新闻传媒业的影响

人工智能时代各项技术不断革新，落地场景不断丰富。其中语音转写、机器写作、AI主播和短视频智能生产融合了语言科技的多项技术，如语音识别、语音合成、语言生成、语义理解、机器翻译等，其相关产品和应用进入新闻生产中采编、写稿、播报等各个环节，使新闻生产模式向智能化方向发展。

2021-05-12
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贝尔实验室和周公_掰手腕__AI算法解梦成为现实

几百年前的爱尔兰。有一对夫妻，他们彼此相爱。丈夫的头发是浅棕红色的、卷曲的，妻子也是卷发。他们是牧羊人，靠用绵羊毛织布来谋生。妻子甚至把还在羊背上的羊毛直接织成了布。这个冬季对于绵羊而言非常温暖，因为新的羊毛从紧贴皮肤的编织羊毛下生长出来了。然后，出现了几个富人，抢走了他们的土地，还砍断了男人的腿。

2021-05-12
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AI技术在化工领域的前沿和基础技术情报研究

随着世界各工业强国工业智能化改造战略的提出，通过“大数据+AI”解决传统化工行业问题和技术瓶颈成为新一代化工建设探索的主要方向。文章调查了化工安全环保生产中的热点需求、难点问题、新技术进展，通过分析国内外化工企业在化工安全环保生产中所采用的技术及高校的研究方向和课程体系建设，给出前沿技术论证方向、课题申报和技术攻关相关建议。研究结果表明，当前业界和学术界基于神经网络强大的非线性拟合能力实现生产模型建模和机器视觉系统, 用以解决传统化工安全环保生产中面临的难点问题和技术瓶颈，提高化工行业的智能化水平。以人工神经网络为主的AI 前沿技术在化工安全环保生产的智能化改造中成为技术主体，掌握“大数据+AI”赋能化工行业的应用策略和模式将占据未来化工行业的制高点。

2021-05-12
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基于AI大数据技术的涉众型犯罪管控应用研究

围绕涉众型群体经济犯罪，通过刖视觉结构化、多维大数据、针码技术、攻防技术构建涉众型传销关注人员“全息档案”，形成关注人员实体身份与虚拟身份的充分融合，刻画关注人员的全量行为为公共安全部门在预防、预警、处置、研判等实战业务提供依据，结合区县级公安部门打击涉众犯罪的技术特点，解决区县级线上、线下传销典型案件。

2021-05-12
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《人工智能初步》模块的项目式教学实践——以_AI助力垃圾分类_单元为例

人工智能的迅速发展对人工智能的教育教学提出了新的要求。2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》提出在中小学阶段设置人工智能相关课程。2018年，教育部发布普通高中课程标准，在高中信息技术选择性必修模块里单独列出人工智能初步模块。新课标指出，普通高中信息技术课程需围绕信息技术学科核心素养（信息意识、计算思维、数字化学习与创新、信息社会责任），构建具有时代特征的学习内容，鼓励学生在数字化环境中学习与实践，倡导基于项目的学习方式，让学生参与到信息技口韩思瑶术支持的沟通、共享、合作与协商中，培养信息意识，理解信息技术对人类社会的影响，提高信息社会参与的责任感与行为能力。因此，如何设计人工智能相关课程，在落实课程内容的同时提升学生的学科核心素养就成为一个值得探索和实践的课题。

2021-05-12
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智能机器的视觉生产与AI艺术

在全球化的日常生活中，由智能机器生产的图像变得越来越普遍，图像在算法的驱动下，让机器的行为呈现出智能化的表现。智能机器的视觉生产改变了社会中个体观看和认识世界的模型。各种机器设备积极地介入社会系统的运行框架中，机器视觉以一种非自然的方式观看着世界，并将它们所看到的以图像形式呈现给人类，观看者正在学习并且越来越习惯这种观看方式。本文基于科学观看的历史，分析机器视觉的演变过程和特点，以及在艺术创作领域，艺术家如何利用智能机器的视觉生产，打开我们认知世界的各种新的方式。

2021-05-12
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新基建_中台能力支撑智慧媒体发展

全国新基建产业按下快进键，移动化、数据化、智能化成为驱动行业进展的基础支撑，如何利用新一代信息技术手段，实现媒体行业自身基础能力的优化与升级，成为智慧媒体建设的新引擎和支撑？本文通过大数据与 AI 驱动的技术中台研究与实践，系统阐释如何在技术端发力，打造智慧媒体的“新基建”中台能力，并进一步支撑智慧媒体的发展。

2021-05-12
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基于动态特性研究的堆内测量格架组件试验件优化设计

作为一种新的设计，CAP1400 堆内测量格架组件的流致振动需要进行试验验证。研究过程中，分析了堆内测量格架组件的振动特性，通过湍流随机振动分析发现堆测导管响应最大，在此基础上分析各阶模态对堆内测量格架组件流致振动的贡献，提取出其主要模态，作为试验件模型优化的依据。随后共提出了四种简化模型，通过对比简化模型和实际结构的模态频率和振动响应，确认了简化模型的合理性；综合考虑经济型和准确性，选择了一种最优的简化模型，为 CAP1400 堆内测量格架组件流致振动试验件的设计提供支持。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。