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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包括集团管控系统、工厂系统、开发发布系统、运维管理系统、网关系统5大子系统，旨在实现集团内部多工厂、多部门之间的协同管理和数据共享。通过构建一体化的工业物联网平台，整合各工厂的生产、设备数据和资源，打造集团统一的工业操作系统底座，为集团提供统一的管理视角和决策依据，提升集团整体运营效率和协同效应
清华之后，北大也不甘示弱，推出了DeepSeek教程。清华的教程是传媒学院出的，而北大的这份文件是人工智能学院和计算机学院出的，所以总体上内容更加专业、全面和深入，尤其还提到了AI时代工作和技能需求的变化，可以说是不可多得的优质资料。
成都市作为中国国家中心城市，秉承“创新、协调、绿色、开放、 共享”理念，运用 CIM 平台+免接口数据集成技术，打造城市大脑， 推行网络理政。通过接入市、区（市）县两级部门信息系统，融合政 府、企业和社会数据，以网络理政为城市大脑中枢，构建能在线监测、 能分析预测、能应急指挥的智能城市治理运行体系，提升城市治理能 力。
本书在实践积累与行业洞察基础上，试图对一系列关键问题做出解答:工业大模型与通用大模型有何不同?工业大模型的技术体系与关键技术何在?工业大模型赋能的重点领域和主要场景包括哪些?我国和全球工业大模型的产业生态如何?
具身智能的定义:一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。
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0 延迟要求高:典型要求百微秒级读取延迟以满足数据分析、模型训练等应用的需求因元数据瓶颈，现有系统延迟在毫秒级，如 Ceph
在企业数字化转型和政府数字化改革大背景下，数据分析带来的决策能力，已经变成每一个组织需要具备的核心能力。对于决策者来说，如何高效的看见和理解数据，并基于数据快速做出决策和指挥，也越来越成为一个基本要求。因此，数据分析的可视化逐渐成为普遍需求，由此进一步演进到数据李生技术，构建和物理世界一一映射的数字孪生体，
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