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AI时代的未来学校_机遇、形态与特征

面对具有“独特智慧”的人工智能(AI),未来学校很可能会变得不同,它也需要非常不同的解释。AI时代未来学校的机遇在于:首先,借助AI的技术赋能,推动实践创新;其次,藉由AI的思想智化,实现理论创新;再者,通过AI的管理赋权,尝试政策创新。以此为据,AI时代未来学校具有以下三种形态:第一,智能学校,在技术上表现为学校智能化+智能化学校;第二,智慧学校,在思想上表现为注重价值的阐释、超越技术的想象、积极主动的创新;第三,智联学校,在管理上表现为有可实现的共同目标、与环境密切互动、自主创新、自我迭代。而这也使得AI时代的未来学校具有人机一体、非线性、超学科、有选择的个性化等不同以往的特征。

  • 2021-04-23
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基于单片机控制的数控X-Y工作台系统设计—总体设计

本设计是基于单片机控制的数控X-Y工作台系统设计一总体设计,首先根据设计任务对机械传动部件进行计算与选型,其次是步进电动机的计算选型:由于系统采用的是半闭环控制,因此机械系统装配有增量式旋转编码器。

  • 2021-04-22
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互联网发展对中国区域创新能力的影响及地区差异研究

在阐述互联网发展影响区域创新能力理论的基础上,从互联网的建设、普及、应用与融合层面 重构互联网发展的综合指标体系,同时,基于 2006—2017 年中国 30 个省份的面板数据,从线性、非线性 和约束机制三个维度实证考察了互联网发展对区域创新能力的影响及其地区差异。 研究发现:(1)在控 制对外开放度、城市化、金融发展等条件下,互联网发展能够显著提升中国的区域创新能力,尤其是对于 西部和中部地区而言;(2)互联网发展对区域创新能力的影响具有显著的非线性门槛特征,随着互联网 发展水平的提升,其对区域创新能力的影响呈现先升后降的倒“U”形趋势,且这种门槛特征存在着明显 的地区差异;(3)互联网发展对区域创新能力的影响受要素禀赋和知识产权保护等创新内外部环境的约 束,且存在复杂的地区差异。 以期有利于明确互联网发展的战略方向与差异化路径。

  • 2021-04-21
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疫情之下,AI商业化的解决之道

伴随着产业互联网浪潮席卷传统行业,人工智能技术、产品和应用早已成为资本市场炙手可 热的投资赛道,而“新基建”的提出再度助力产业互联网。 然而,由于 2020 年初的疫情爆发以及资本市 场渐入寒冬,投资者信心不足开始导致 AI 企业的融资难度陡增以及行业大规模洗牌。 此时,AI 商业化 便成为该领域创业者不得不正视的关键问题。 为顺利落地实现商业化,AI 企业必须立足于“掌握核心 技术;提供端到端的产品或解决方案;刚需规模化;迅速完成技术、产品、商业和数据的正向闭环”以提 高场景的可控性。 与此同时,文章还建议 AI 企业采取 4 大策略以加速商业化的进程,包括“寻找绝对可 规模化的刚需;引进行业优秀人才;解决敢于碰硬件,敢于做重以及实现数据反馈的闭环”,从而帮助企 业顺利渡过当前的危机。

  • 2021-06-18
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不确定环境下的群智能时域鲁棒优化研究

不确定环境下的群智能时域鲁棒优化研究成果

  • 2022-05-12
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人工智能在地震滑坡危险性评价中的应用_陈晓利

人工智能在地震滑坡危险性评价中的应用介绍

  • 2022-05-12
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人工智能时代机器人执法的理念、风险与规制

人工智能时代的到来使行政主体运用智能化机器和系统从事行政活动成为可能, 其中机器人在行政执法中的运用尤其引人关注。 在弱人工智能时代,执法机器人已经广泛运用于 行政执法的各个环节,但其仅属于行政机关辅助执法的工具和手段。 展望强人工智能时代,人工 智能机器人或将具备独立进行行政执法的能力和权力,并能够承担相应的法律责任。 机器人执法 有利于提高行政效率、保证行政行为的公正性,但也面临着执法结果不公正、机器人算法设定不透 明、行政职能弱化等法律风险。 只有通过补强法律依据、保障相对人权利、厘清机器人定位、打破 机器人算法歧视等方式,才能对机器人执法行为进行有效规制。

  • 2021-06-29
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大数据视域下高校数据治理优化路径研究_周炜

大数据背景下,高校信息化建设进入了一个新的发展阶段,如何全面提升数据质量、高效整合数据资源、快速形成数据资产、创新深化数据应用更好地服务于高校的精准管理和科学决策是亟需解决的现实问题。开展数据治理是提升数据管理和应用能力的有效途经,文章在阐述高校数据治理内涵和实施意义的基础上,采用问卷调查法对当前国内高校数据治理机构设置及职能定位进行调查分析,归纳总结了四类数据治理牵头部门的主要功能以及国内高校在实施数据治理时普遍面临的五个问题。从数据全生命周期管理的角度提出了高校数据治理框架,并在此基础上构建了优化数据治理实施路径四要素模型,从体制机制、统一数据平台、数据标准、队伍建设四个维度就高校如何高效实施数据治理进行了探讨,对推动高校数据治理工作进一步发展具有借鉴和参考作用。

  • 2021-06-21
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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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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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