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乳化炸药新型物理敏化及装药设备的智能制造技术研究

通过新型物理敏化装药设备、新型珍珠岩输送技术及设备的研究，开发出乳化炸药生产线新型物理敏化技术，使乳化炸药在生产过程中实现产品的半成品性能的自动检测，装药过程中的产品品种、规格、数量实现等实现自动记录，从而使敏化及装药生产过程达到智能制造，便于工厂管理。该技术使乳化炸药生产中的产品性能得到很大提高，尤其是储存性能大大提高，减少了生产线在线人数，降低了产品原材料成本，提高了生产线的本质安全性。

  • 2021-07-01
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论人工智能对著作权制度的冲击与应对

:众多案例告诉我们,人工智能生成物已经能媲美人类创作的作品,成为具备独创性的作品。 人工 智能创作相关的神经网络算法之设计、学习数据之筛选最终体现的是人的创造性劳动,人工智能作品是对 人类精神文化领域的有益补充与丰富,是创作生产效率提高的重要成果,应当对人工智能作品予以著作权 法层面上的保护。 对于人工智能作品的具体保护,应参考电影制片人模式,将著作权赋予投资者；作品价值 应交给市场评判,同时基于作品的来源难以区分的考虑,应对人工智能作品赋予与一般作品同等的权利保 护期限。

  • 2021-06-30
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人工智能如何_无偏见_地助力刑事司法——由_证据指引_转向_证明辅助

在我国刑事司法领域，人工智能已高调介入，其初衷是“推进以审判为中心的诉讼制度改革”，而 两大具体要点则是“统一证据标准”和“防范冤假错案”。但在实践中，却面临着“简易案件不需要，复杂案件不敢 用”以及“补课而非升级”的尴尬境遇，效果不如预期。在探讨所谓算法、技术之前，首先需要解决人工智能介入刑 事司法的方向性问题，反思其与传统刑事诉讼的基本原则和理论教义能否兼容。否则，人类的认知偏见即可能转 移给人工智能产品，进而形成“算法偏见”。确保人工智能“无偏见”地助力刑事司法，应当从形式意义上的证据指 引转向实质意义上的证明辅助，实现基于证明原理的全面升级、基于证据评价的概率测算以及基于整体主义的认 知监控；同时，不得动摇人类作为司法决策者的主体地位，接受来自算法的支持而非支配，避免隐藏在人工智能产 品中的“认知偏见”对司法实践带来难以控制的负面效应。

  • 2021-06-30
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情报学领域人工智能相关研究的文献计量分析及探析

］ ［目的／意义］作为一门与信息技术密切关联的学科，近年来快速发展的人工智能为情报学带来了诸多影响。 有效梳理和整合这些影响的发展脉络与应用场景，强化人工智能在当前情报工作中的角色与作用，能为情报学相关研 究的发展提供一定的参考与启示。 ［研究设计／方法］聚焦情报学领域人工智能相关研究，从高被引论文、文献共引、 主题词共现三个维度对人工智能在情报学中的知识基础及其演化和研究热点予以分析与解读。 倐 ［结论／发现］ * 归纳了人 工智能研究对情报学的影响，主要包括促进情报学研究主题的衍生和情报学研究方法的革新两方面，并从理论创新、 研究对象拓展、信息服务提升与学科建设四个方面探讨人工智能在情报学领域可能的应用。 ［创新／价值］通过对情报 学领域人工智能相关研究进行深入量化分析和定性研究，探讨和揭示了该主题下研究热点、研究趋势和相关发展规 律，为相关领域学者提供一定借鉴与启发

  • 2021-06-30
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算法维度下人工智能嵌入治理的风险研判及政策因应

以算法为技术框架的人工智能变革了人类社会治理本身的运作模式。基于算法维度进行审视,人工 智能引发的治理范式逻辑转向是以算法的治理与治理的算法为基础向度,而这也是回答人工智能时代“治理什 么”和“如何治理”的关键性问题。作为一项颠覆性技术,人工智能不仅引发了治理范式的逻辑转向,更形成了新 的风险社会,突出表现为效率逻辑下治理人格的非自主性、深度学习驱动下治理方式的不可预测性、黑箱效应下 治理规则的不可解释性以及个体微粒化下治理价值的不确定性。为了避免技术与制度的互动进入规则和意义上 的“真空层”,基于风险研判之下作出的政策因应不可或缺,这也为人工智能时代的治理转型奠定了重要的制度 基石。

  • 2021-06-30
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论人工智能领域个人信息安全法律保护

人工智能时代的个人数据和信息支撑着人工智能系统的运行,个人信息在当下的重要性和具 有的价值已不言而喻。 个人信息的识别要素包括“可识别性”和“可固定性”,人工智能领域的个人信息 在此基础上呈现出不同形式,包括被“智能物”收集的个人信息和被智能系统分析得出的个人信息。 而 人工智能在不同情形中侵犯个人信息,其侵权主体在现行法律的规定下难以判定。 “智造时代”,人工智 能严重威胁着个人信息的安全。 因此,在人工智能时代到来的同时,更应当对人工智能领域中的个人信 息安全问题提供有效的法律保障。

  • 2021-06-30
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论源于人性的人工智能监管难题

人工智能的监管包括法律层面的规制、伦理层面的引导和公共管理层面的治理,但所有的监管都不能回 避人工智能的“类人性”问题。 因为,人工智能问题的起点是人性,来源于人性的“做人难”会不断地在人工智能发展 过程中呈现出来。 赫舍尔的《人是谁》一书揭示了来源于人性的“做人难”及其主要表现:人用思维行动却难把握情 绪；人用价值判断却难自我认同；人难以承认现状却要服从现实。 在“后人类”阶段,当人类通过人工智能技术比拟上 帝“造人”时,其深层动机是展示“智慧”；当人类利用人类基因工程比拟上帝“造人” 时,其深层动机是突破“有限 性”。 人工智能时代来源于人性的人工智能监管难题主要表现为三个方面:一是来源于“类人”决策能力的“统治性” 监管难题；二是来源于“类人”自主性认同的冲突性监管难题；三是基于“类人”情感与意义追寻的“重叠性”监管难 题。 为促进人类和“类人”的可持续发展,人工智能监管理论要思考监管对象的新特性。 只有从人性的“做人难”来 思考人工智能的监管难题,才能有效解决“类人”社会化、组织化后所形成的“人机共生”困境。

  • 2021-06-30
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谈大数据时代的“云控制”摄影测量

在当今大数据时代，影像数据采集方式的多样化、高效化、便捷化产生的摄影测量影像大数据需 要高效、自动与智能的处理。然而，作为传统摄影测量几何定位主要控制数据的外业控制点，其获取的 复杂性与低效性仍然是制约摄影测量处理效率的关键因素。针对该问题，本文提出了“云控制”摄影测 量的概念，以带有地理空间信息的数据作为几何控制替代外业控制点，通过自动匹配（或配准）获取大量 密集的控制信息；并介绍了基于影像、矢量和LiDAR点云的3种“云控制”摄影测量技术；最后对“云控 制”摄影测量的应用前景进行了展望并对其问题进行了讨论。

  • 2021-06-30
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