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AI换脸技术的法律风险评估_——从APP_ZAO_谈起

AI 换脸技术作为一种对人物面部图像进行替换的技术工具,因其深度拟真、低制作门槛的特点,在互联网时代呈现出了强大的传播力和影响力。在服务影视制作、满足公众社交、娱乐等需求的同时,AI 换脸技术的应用也给现代社会带来诸多潜在危险和不安全性。不当利用这一技术可能会给个人信息保护带来难题、增加侵权问题、诱发刑事犯罪,对此我们应当以客观中立的态度看待 AI 技术的应用,理性地分析并防范由此带来的法律风险,这样才能更好地享受技术进步的成果与福利。

  • 2021-06-18
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数学教学辅助软件关键技术探讨——以数学题库建库为例

针对网络、计算机、手机辅助学习的现实要求和网络特点,结合数学题库建库、学习软件研制等项目,探讨数学辅助学习类软件研制的关键技术,包括:数学题库各题型的数据特点和结构设计等数据库建库i'a1题,软件编程技术要点,辅助学习软件使用中的交互处理等。探讨成果初步应用于数学题库和多个专业题库的建设和教学辅导软件的研制,对于提高建库速度和质量、运用软件辅助教学和提高学习效果产生了明显效益

  • 2021-05-07
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高速铁路智能基础设施发展关键技术研究

针对高速铁路基础设施运维现状及需求,深入调研各类智能系统体系架构设计思路以及各类前沿智能化技术的功能发展趋势。阐明智能基础设施的概念、内涵及特征。给出智能基础设施总体构架及关键技术,对智能感知体系、智能分析处理平台、智能运维系统三大核心模块的关键技术及应用方法进行阐述;结合各技术在各时间节点的成熟度预期,提出2020—2035年的智能高速铁路基础设施分阶段实施的技术路线,为各时间段进行智能基础设施研究及建设提供参考。

  • 2021-04-25
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基于物联网技术的新一代居民侧智能断路器研究

技术发展带动了居民侧微型断路器的智能升级,新一代居民智能断路器具备电气安全关键指标的实时监测功能。利用物联网技术,居民用户可通过手机或智慧大屏(如电视)获取家庭实时用电信息及报警信息,确保家庭用电安全,、该文主要介绍了新一代微型断路器的主要功能及设计方案,介绍了漏电流监测及保护技术、故障电弧技术、电参量测量计量技术、温度采集技术、电机防堵转技术以及其他保护功能。

  • 2021-04-26
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基于_边缘智能计算_的智慧校园设计

新基建视域下,针对校园云计算与大数据中心集中部署计算资源所产生的诸多困境,文章依据边缘智能计算的理论研究,设计了基于“边缘智能计算”的智慧校园:首先对智慧校园“端、边、云”计算进行整体部署,随后从边—云协同和智慧校园事务处理的角度进行智慧校园边—云协同计算架构的设计,最后将人工智能技术嵌入边缘计算节点,实现智慧校园的分布式智能“大脑”。在此基础上,文章梳理了基于“边缘智能计算”的智慧校园发展场景,并提出发展建议,以期推进边缘智能计算在智慧校园的应用与发展

  • 2021-06-22
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面向大数据的政府舆情监测分析可视化模型与方案设计

从大数据可视化分析的视角,审视了政府舆情监测分析工作,以 解决新形势下舆情服务质量及效率提升的问题;通过对舆情监测分析主 体、环境、手段、呈现形式的现状进行探讨,设计了政府舆情监测分析可视 化模型与可视化方案;指出政府舆情监测分析可视化概念体系包含机理 层、模型层、应用层、支撑层4个层次;以监测信息为信息分类对象,选取 单指标推动力结构模型为可视化数据结构表达模型;将舆情分析指标设 定为舆情总量、舆情推动力、舆情增速及百分比;通过数学公式将舆情总 量及推动力指标按照维度分解到从节点的推动力、增速与百分比上;将舆 情总量与分解后的一级维度和二级维度进行叠加制定建模方案;选择静 态数据以多视图关联交互为可视化方案的呈现形式。

  • 2021-06-21
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高速铁路场景中基于MAB模型的多信道选择算法

针对高速列车越区切换过程中,切换带为多信道分布的问题,提出一种基于多臂老虎 机(multi-armed bandit,MAB)模型的信道选择算法.首先,以置信区间上界(UCB)算法为基 础,通过设置信道空闲差异因子,使算法快速收敛于最优信道;其次,通过引入满意通信概 率(SCP),衡量移动列车的通信质量,分析与切换过程中误码率之间的关系;最后,利用最优 信道选择比率、成功传输率和累积接入损失作为评判标准,分析算法的性能.仿真结果表明, 该算法的累积接入损失比原始 UCB 算法减少了约 1 8.5%;对比随机选择算法与原始 UCB 算法,成功传输率提高了约 3 0.2%和 3.3%;最优选择比率提高了约 88.3%和 1 3.5%

  • 2021-06-15
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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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工业时序基础大模型技术发展综述

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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面向高性能实时计算场景分布式对象数据库技术报告(2026年)

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