人工智能对劳动的替代、极限及对策

人工智能可被视为“广义劳动力”，它与劳动者在劳动范围上存在非空交集。在相交的部分，既存在人工智能与劳动力之间的劳动替代关系，也存在人工智能补充劳动供给不足的现象；在不相交的部分，人工智能与劳动者各有所长。人工智能对劳动的替代既有积极作用，也有消极作用。从积极作用看，它有助于丰富劳动的内容与形式，增加劳动财富。具体而言，可解决三个方面的问题：一是有事“没人干”，二是劳动者 “不愿干”，三是劳动者“不能干”。从消极作用看，当人工智能与劳动者构成劳动替代关系时，会导致劳动者失业，引起诸多社会问题。在短期内，复杂的、通用性的、非重复性的、需要承担完全民事责任的劳动难以替代；在长期内，需要因果推理的劳动难以替代；人工智能永远不能替代发明创造、情感性、艺术性等方面的劳动，这些劳动构成了人工智能替代劳动的极限。人工智能对劳动的替代，受到技术、经济和制度三个因素的影响。制度可以调控人工智能发展的方向、速度、范围和深度，使人工智能的发展实现合规律性与合目的性的有机统一。因此，可通过科学的制度，促进人工智能替代劳动的积极作用，抑制其消极作用。

2021-06-30
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人工智能科学管理_智能手机领域的人工智能专利布局

人工智能技术与智能手机的融合，促进了智能手机领域的人工智能专利研发进程，加剧了智能手机硬件厂商、通讯运营商、软件开发者等主体的竞争局面。为促成智能手机领域在“人工智能+”时代形成良性竞争态势，竞争参与者应当寻求“以手机硬件与软件协调配合的人工智能专利布局模式”，形成共享人工智能数据的开元平台，在人工智能手机元件、增强现实与虚拟现实技术、物联网基础器件等领域进行延伸性专利布局，从而使智能手机领域的人工智能应用方略为智能经济的发展形成示范效应。

2021-06-29
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基于Multi-Agent的数控机床加工过程信息智能采集与监控方法研究

当前，智能制造已成为传统制造企业转型升级的重要发展方向之一。广大制造企业普遍面临着车间底层数控机床加工过程信息难以实现采集、实时交互和可视化动态监控等问题，从而影响了企业的智能化建设进程。本文在借鉴国内外研究成果的基础上，对智能制造环境下数控机床加工信息的统一描述与建模、采集与集成和可视化动态监控等技术进行探索和研究。

2021-06-29
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基于DEA模型的北京智慧城市建设投入_产出效率评价研究_姜军

运用数据包络分析方法（DEA）分析评价2010—2018年北京市智慧城市建设投入-产出效率.结果显示,效率方面,整体效率值虽然有所波动,但总体上呈现逐步上升的趋势,纯技术效率的变化较小,规模效率的增长比较明显,整体效率的提升主要源于规模效率的不断提升；投入冗余方面,规模无效的决策单元,各项投入指标均有投入剩余的情况,具有一定的改进空间.建议未来智慧城市建设工作要重视投入产出效率评价,减少投入冗余；扩大企业规模,实现规模收益；注重人才培养,加强技术研发.

2021-07-01
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水利工程智慧化运行管理探析

已建水利工程点多面广，运行管理任务繁重复杂，信息化建设严重滞后，亟需加强水利工程智慧化的运行管理，最大程度发挥工程综合效益。在分析我国水利工程信息化建设现状和存在主要问题的基础上，分析了面向智慧化运行管理的智慧化应用场景，研究提出了我国推进水利工程智慧化运行管理的发展思路，并以水库为例，提出了由信息感知、传输网络、云中心、云服务平台和智慧应用等层次构成的水利工程智慧化运行管理框架。研究成果可为完善水利工程信息化建设思路、提升水利工程现代化管理水平以及推进智慧水利建设提供参考

2021-06-23
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大数据时代高校图书馆智慧服务的逻辑与路径_左平熙

本文梳理大数据环境下高校图书馆智慧服务研究现状,构建了由物质层面、服务层面以及技术层面构成的高校图书馆智慧服务逻辑总体架构,特别研究了高校图书馆智慧服务模式的推进路径,即提出基于Hadoop的高校图书馆大数据挖掘技术支撑体系,为高校图书馆智慧服务提供有力支撑；以智慧检索、智慧挖掘与智慧知识推荐为技术突破点,提升高校图书馆智慧服务的个性化程度；完善包括高校图书馆智慧学科服务、智慧互动服务、智慧移动服务、智慧特殊群体服务以及评价反馈功能的高校图书馆智慧服务机制,重视高校图书馆业务部门的改革重组和智慧馆员的培养等。

2021-06-22
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通信网络在智能建筑中的应用研究

智能建筑的发展，是科学技术发展的产物；智能建筑在发展中，建筑技术和通信技术、控制技术、计算机技术、显示技术逐渐成为了其技术基础。通信技术是信息技术的一种，通信承担着信息的传递的任务。通信网络是智能建筑的技术基础，其广泛应用推动了智能建筑的发展。对于信息社会而言，人们对通信的要求越来越高，使得智能建筑中通信网络的应用水平也逐步提高。本文对智能建筑通信网络的应用作了分类；对智能建筑中通信网络的发展和应用情况做了论述

2021-06-21
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绿色数据中心不完备能耗大数据填补及分类算法研究

着云计算和大数据时代的到来，大规模数据中心在全球范围内得到r广泛的部署．但大规模数据中心的高能耗仍然是当今亟待解决的问题．为解决这一问题，通常采用太阳能等可再生绿色新能源为数据中心供电．绿色数据中心能够根据新能源的变化配合市电为数据中心提供高效、低能耗且稳定的电能供给，这是数据中心发展的趋势．文中针对数据收集不完善和断电等因素会造成一定程度的数据缺失情况，提出了一种基于完备相容类的不完备大数据填补算法，来填补数据中心的缺失数据；针对绿色数据中心能耗大数据的不稳定、间歇性和随时变化等特点，提出了一种基于离散弱相关的决策森林并行分类算法，通过对数据中心能耗大数据并行分类，来指导供电方式，以利于高效节能和延长电池寿命；此外进一步提出了一种增量更新决策森林的算法，来增量更新分类模型，该算法能够保障分类模型不断适应数据变化，防止分类准确率随时间而下降，从而避免电池频繁充放电，以保证稳定供电．整体来说，文中提出了一种数据中心能耗大数据管理模型，该模型针对大规模绿色数据中心的能源供给相关问题，运用不完备能耗大数据的填补、能耗大数据的并行分类、分类模型更新这三方面的技术方法，动态调控太阳能和市电供电端口，为数据中心提供高效、低能耗且稳定的电能供给．最后，采用绿色数据中心真实的能耗相关大数据集进行实验，实验结果说明文中提出的能耗大数据管理模型，能够帮助绿色数据中心有效管理太阳能和其他资源来配合市电提供稳定且充足的电能供应，从而为整个数据中心服务体系提供高效的能源服务．

2021-06-21
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