与人工智能相关的法律问题，是近些年学界研究的热点课题，人工智能生成物的保 护路径就是其中热点课题之一。2017 年 7 月 5 日，微软宣布放弃小冰创作诗歌的版权， 引发热议。我国首例因人工智能生成物引起的著作权纠纷案——菲林律师事务所诉百度 网讯科技公司侵害其著作权一案，法院虽然依法作出了判决，但对于判决结果依然存在 诸多争议之处。人工智能生成物的相关权益是否需要法律手段予以保障？它是否可以纳 入作品保护范围？如果不可，应该采取何种保护模式？人工智能生成物的权利归属于 谁？以现有的研究成果来看，学者们对于人工智能生成物意见的分歧点聚焦在，法律属 性、保护模式以及权利归属的法律问题上。而这些问题涉及伦理道德、技术发展以及国 家政策等重要因素，使得解决问题的过程有些复杂。
目前，在强大的数据资源背景以及人工神经网络、自然语言识别等关键技术 的支持下，人工智能已经能够执行以往必须依靠人类智能才能完成的任务，例如 图像识别、语言、语音识别、做出决策等，人工智能已经得到了高速的发展。人 工智能在各行各业的应用进程都在不断推进，教育领域作为生产生活中一个关键 部门，也在因为人工智能技术而处于转型之中
分析当前我国在智慧城市建设中公民参与的突出问题,选取在智慧城市的建设上取得了相对显著成果的美国、新加坡、巴塞罗那等地区,总结其做法,并且通过研究我国的相关案例,提出利用网络社群和推进电子政务建设等有助于在智慧城市建设中提高公民参与度的建议。
＜正＞一、智慧城市建设市场发展现状与短板1.智慧城市建设情况我国城市建设先后经历了数字城市、无线城市、智慧城市、新型智慧城市的发展道路。从2010年IBM正式提出了"智慧的城市"愿景开始算起,智慧城市建设在全国各地如火如荼地开展已历时近10年时间。最初的前5年（2010-2015年）,由于智慧城市建设没
随着新一轮科技革命的不断发展，以网络、大数据与人工智能为代表的高新 技术在这一轮科技狂潮中占据了举足轻重的位置。尤其是人工智能技术，更是融 合了移动互联网、大数据、机器人等诸多前沿领域，深刻影响了人们的生活方式 甚至生存方式，人类的价值观甚至将因此而逐渐改变。可以说，人类目前已经进 入了人工智能时代
］“万物一体”是传统中国哲学提供的理解人与世界关系的一种视角，中 国哲学里存在着以“合异齐同”的视角看待人与世界关系的传统。 人工智能及其衍 生物是人类智力的成果，本质上仍然是人类机能的延展，既具有主体性意义，也具有 对象性意义。 从主体性意义上说，人工智能及其衍生物依旧是人类智力的产物，受人 类意志控制；从对象性意义上说，人工智能及其衍生物在一定意义上是人类意志的 “异化”，成为人需要面对的对象物之一。 人工智能的这一特性，与“万物一体”视域 下的人与世界的关系有着类似之处。 在“万物一体”的视域下，我们既可以将人工智 能看作人类主体世界的延伸，也可看作人与对象世界的融合。 面对汹涌而至的人工 智能浪潮，人类应该以“廓然大公、物来顺应”的情怀对待之。
人工智能技术发展至今如火如荼，给整个社会带来了重大的影响，使人们的生产 生活变得便利，人类已经步入或正在步入人工智能化时代。 然而，人工智能技术在推动社会发展的同时，也给原本作为创造社会财富的主力 军的劳动者带来了巨大的压力。那就是现如今各大工厂或企业的“智能代工”现象越 来越普遍，很多人担心这会导致大量劳动者丢掉维持生计的饭碗。尤其是随着人工智 能技术的不断向前发展，即从弱人工智能到强人工智能，乃至将来可能创造出的超级 人工智能，人类的整个就业的前景已然不被看好。
不应当赋予人工智能法律人格。在否定 万方数据 人工智能法律人格的基础上，有必要继续就规范人工智能进行思考。 人工智能规范有序发展的实现，也可以有效印证人工智能不具有法律 人格理论的正当性。我们充分相信，作为法律客体的人工智能，不但 不会对人类形成威胁，反而可以辅助人类将世界建设得更加美好和繁 荣。
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本工程建筑为办公生产大楼，由地上32层、地下3层组成；其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房；地上部分：主楼一层含公共大厅；5为设备转换层，11、22层为避难层，33层设置机房；6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展，能源系统智能化特征越来越突出，能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升，所 涉及的设备和系统将数以亿计，在 规划和运行过程中将产生海量数据， 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节，蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累，在推进数字技术不断取得新突破的同时，也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
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大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。大模型以其在模型精度和泛化能力等多个指标上超越传统AI模型的表现，以及赋能千行百业的巨大潜力，成为当今世界各国人工智能技术发展的核心方向。
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