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人工智能是否比人类更聪明_

随着计算机科学和互联网技术的发展，人工智能进步迅速。科学家和工程师已经制造出在特定认知任务或智力游戏方面能战胜人类的计算机程序。在赞叹的同时，有些人为计算机的强大能力感到担心，怕的是未来人类将要被超级聪明的机器统治；另一些人则对计算机的能力不以为然，认为类似只会下围棋的A1phaGo远谈不上聪明。要讨论人工智能是不是比人类聪明，首先要区分人工智能的含义，进而论证在狭义上，计算机确实比人聪明，最后初步探讨人工智能在通用的意义上，甚至最强的意义上是否可以达到（甚至超过）人类的水平。

  • 2021-06-15
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基于FP-growth算法与分层线性模型交互的招生数据挖掘

为了进一步提高招生数据挖掘的有效性，将 FP-growth 算法与分层线性模型相结合，用于高等院校的招生数据挖掘；利用 FP-growth 算法，通过频繁集的生成与关联规则，从高校历史招生数据中获取置信区间大的关联数据；采用单层和多层线性模型，将学生层面变量与学校层面变量相结合，确定招生数据挖掘有效变量；在分别建立单层线性模型和多层线性模型后，借助多层线性模型软件库，求解模型的系数和显著性检验水平。实例仿真结果表明，通过对比不同变量的系数和显著性检验水平，所提出的模型能够有效分析不同变量对招生录取的影响。

  • 2021-06-15
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基于机器学习的人工智能技术专利数据集构建新策略

颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看，颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群，涉及多学科、多领域。在此背景下，运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战，实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略，将专利检索任务作为机器学习的二分类任务，类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想，并提出了将 F-measure特征最大化方法与CNN （convolutionalneural networks） 模型相结合的文本分类改进方法。本文以人工智能 （artificial intelligence，AI） 技术域为例进行训练实验，实验结果的准确率、召回率和 F1 值分别达到 98.01%、97.04% 和97.89%，这表明本文提出的策略能够精准地识别人工智能专利，提高了专利检索的准确率和召回率，以利于构建精、 准、全的人工智能技术域专利数据集。

  • 2021-06-15
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移动互联技术在应用软件安全协同测试中的研究

针对当前应用软件安全协同测试结果正确率低、软件存在不安全的概率高和软件测试效率低的问题，提出一种基于 DHSC 的应用软件安全协同测试方法。基于 SVDD 方法，建立软件训练集静态超球体，获取超球体重要结构；合并软件训练集以及待测软件，对比静态以及动态超球体结构变化，实现应用软件安全协同测试。实验结果表明，所提出的方法在对应用软件安全协同测试时，测试结果的正确率高、软件存在不安全的概率低，并且还具有较高的软件测试效率。

  • 2021-05-07
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考虑智能建筑特性的多微网端对端能量交易方法

针对当前分布式交易市场未充分考虑终端用户用能特性，且市场主体之间的博弈关系仍需进一步挖掘等问题，文中提出了考虑智能建筑特性的多微网端对端（P2P）能量交易方法。首先，以智能建筑作为终端负荷载体，提出了一种新的建筑热阻-热容热平衡模型，并构建了市场主体即微网的自治调度模型。其次，分别采用非合作博弈及主从博弈模型分析了 P2P 交易过程中卖方之间以及卖方与买方之间的博弈关系，完善了对 P2P 交易各环节博弈关系的分析。最后，通过构建实际算例，分析了终端用能特性对微网经济调度及 P2P 交易的影响，同时结合具体指标量化分析了 P2P交易对微网运行带来的经济与技术效益，并分析了 P2P 交易对配电系统运行产生的影响。

  • 2021-04-25
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基于BIM技术的建筑工程高支模监测应用与研究

当前建筑工程的体量规模、设计复杂性逐渐增长,建筑物平面布局、结构类型变得新颖多样,大跨度大截面 梁、高空间建筑物增多,这对建筑施工支撑体系设计提出了更高要求,表现为支撑体系更高大、更复杂、更细致,支 撑体系施工过程中的安全、稳定是保证工程项目安全、顺利实施的关键。 结合具体案例,在高支模施工过程中运用 基于 BIM 技术的监测技术,通过对支撑体系进行受力计算、施工监测、数据分析,确保了高大模板支撑架体科学、安 全实施。

  • 2021-04-25
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工业互联网安全架构及未来发展思考

在工业互联网三大体系中，安全是保障。本文探讨了工业互联网安全的概念内涵，对比分析了相关网络安全框架的构成，探讨了如何构建符合我国工业互联网发展的安全框架，最后对我国工业互联网安全未来发展趋势进行了研判。

  • 2021-04-25
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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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