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泛在电力物联网释义与研究展望

泛在电力物联网是什么,通过研究,他的未来前景如何

  • 2021-06-17
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构筑“人工智能 教育”的生态系统

在人工智能教育形成的生态系统中,老师 学生 优质教育资源如何衔接

  • 2021-06-17
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人工智能嵌入政府治理的伦理风险及其防控

人工智能的快速发展为革新政府治理提供了技术支持,其在技术跃进、能力提升和价值理念等层面深刻 嵌入政府治理结构和政府运作过程。 但在实践中人工智能嵌入政府治理可能因为失去伦理规制而陷入智能技术偏 轨的泥潭,呈现出隐私侵犯、公平损益、责任模糊、技术依赖以及参与缺失等伦理风险样态。 人工智能嵌入政府治理 的伦理风险不是人为想象,而是根植于政府治理实践之中,其生成是系统内外多重因素互动的结果。 因此,需要以维 护人民安全为宗旨,从技术突围、完善政府治理结构、提高公众伦理风险感知能力等方面加强对人工智能的伦理风险 防控

  • 2021-06-15
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5G+教育_内涵、关键特征与传播模型

作为新兴移动通信技术引领者,5G对教育的变革作用不容忽视。教育传播学为5G与教育建立了连接点并提供分析视角。首先,利用描述性定义法对5G+教育的内涵进行解析,并探讨在5G三大应用场景下5G+教育的五大特征;其次,以联通主义为指导,从教育传播视域构筑5G-4-教育传播模型。在传播内容上,创新传统网络传播内容且具有5G特性;在传播定位上,借鉴长尾理论划分教育市场、发挥国家与地方本土化优势以锚定5G 4-教育定位;在传播平台建设上,从5G 4-教育上、中、下游产业链入手剖析知识支持方、资源支持方及技术支持方对平台的建设作用;在传播载体上,在分析传统传播载体八大问题的前提下,建立跨媒、融媒、创媒的5G+教育多元传播载体。在传播内容、平台、栽体等创新的基础上,5G 4-教育传播效果也将在信息、情感、态度与行为等4个层面协同显现。5G 4-教育未来发展应把握发展窗口、强调超前谋划、营造创新环境和加强国际合作。

  • 2021-05-07
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基于内容分析法的中国人工智能产业政策分析_——供给、需求、环境框架视角

文章从供给、需求、环境三维分析框架的视角,以中国 2015—2018 年间东部、中部、西部地区 出台的 69 项有关人工智能、智能制造等相关产业政策文件为样本,采用内容分析法对各项政策进行了 分析。 研究表明:从总体看,已颁布的有关人工智能产业政策以环境类政策和供给类政策为主,需求类 政策相对较少;在环境类政策方面,东部、中部、西部地区都注重目标规划对产业发展的重要作用,此外, 东部地区主要以法规管制为主,中部地区则提供较多金融支持,西部地区更偏重策略性措施;在供给类 政策方面,东部、中部地区注重人力资源管理、资金投入与科技基础建设相关政策工具的使用;在需求类 政策方面,东部地区鼓励国际合作并进行贸易管制,政府采购对中部地区人工智能产业发展发挥了较大 作用,西部地区更重视国际合作对产业发展的促进作用。 最后,结合三类政策工具的使用情况,提出了 未来中国人工智能产业发展的政策建议。

  • 2021-04-26
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境身合一_沉浸式体验的内涵建构、实现机制与教育应用_——兼论AI+沉浸式学习的新场域

伴随着移动互联网+、扩展现实(XR)、泛在智能、大数据、5G、全息与传感等新技术的飞速发展,极大地赋能了人类的学习、工作与生活方式,沉浸式体验已越来越受到重视与应用。 尤其在教育领域,沉浸式体验所具有的无边界、交互性、愉悦性、具身性等特征,创造出了更优质的学习空间,学习者可进行各种模拟体验,为其主动投入学习、提升认知、培养移情与关联能力等提供可能。 沉浸式体验是由技术、内容、交互三大机制相互作用所共同构成“境身合一”般的场景与感官感受。 这种境身合一的沉浸式学习体验,不仅可应用于认知领域、动作技能领域与情感领域的教与学;也可用于培养学习者的创新性思维和想象力,还可从游戏化智慧学习、XR+CPS 仿真实验室、泛在协作学习场域、全域学习生态链、沉浸式群体探究学习和高自由度生成叙事学习空间等方面,进一步赋能 AI+沉浸式学习新场域。

  • 2021-04-26
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智慧城市论文:关于建设智慧城市的战略思考

建设智慧城市不仅是治理城市问题和城市病的内在需求,而且是主动实现城市跨越式和创新式发展的难得机遇。它可以激发科技创新,转变经济增长方式、推进产业转型升级和经济结构调整,转变政府的行为方式、提高政府的效率,也有利于提高城市管理水平、提升城市的综合竞争力, 使我们的城市运行更安全、更高效、更便捷、更绿色、更和谐。

  • 2021-04-18
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工业互联网的智能制造模式与企业平台建设——基于海尔集团的案例研究

工业互联网是中国制造业智能化转型的核心,实施智能制造,建设工业互联网企业级平台也是中国制造 业企业转型升级的主要方向。本文厘清了智能制造的内涵与主要维度,基于海尔集团智能制造 COSMO 平台的探索性案例研究,结合技术平台相关理论,深度剖析了中国企业的智能制造实施模式与企业平台建设过程与治理体系。本研究完善了智能制造相关研究,弥补了现有平台研究忽视企业级平台治理的不足,为中国制造业企业实施智能制造、搭建工业互联网企业级平台提供了理论依据与实践参考,对于探索“互联网 + ”与先进制造业的深度融合具有重要的理论启示与方法论意义。

  • 2021-04-17
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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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