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人工智能物的民事侵权责任探析

人工智能的发展迎来了高潮,但也引发 了一系列法律难题。从人工智能的概念和机理看,人工智能 物具有抽象的思维理性与行为理性,这与德国法律人格制 度的法哲学基础相契合,因此,高级人工智能物完全有可能 成为民事侵权责任主体。鉴于人工智能物与其它民法主体 的差异,人工智能物在承担民事侵权责任时的主观心理、归 责原则和责任形态等方面具有自身的特性。在人工智能物 民事侵权责任的规定上,应引入人工智能物注册制度,设立 人工智能物民事侵权责任赔偿基金,着重解决无人驾驶汽 车和智能机器人的民事侵权责任法律问题。

  • 2021-06-29
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支撑智能制造的PLCopen规范和技术

Copen长期致力于提高工业控制软件的效率,在构建结构化、模块化的软件架构的基础上,促使运动控制、横向通信和纵向 通信、功能安全、不同软件的数据交换等诸多方面趋向标准化、规范化和高效率。因此可以得出以下结论:PLCopen在软件规范方面的 工作完全能够满足智能制造环境下对工业控制软件的要求,使未来所要求的技术现在就可以使用。

  • 2021-06-29
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面向智能制造的车间大数据关键技术

随着“智能制造”理念的深入人心,制造业也开始逐步向智能化方向发展,大量数据采集设备在车间投入 使用,采集了车间生产过程中的海量数据。大数据技术通过对这些数据进行分析处理,从而充分发挥数据的价值, 提高企业的生产管理水平,进而提高企业的竞争力~通过对大数据在制造企业的应用进行分析,提出具有通用性 的智能车间大数据处理平台架构,从数据集成、数据处理、数据分析3方面讨论了车间大数据技术,给出了大数据 技术在智能车间的应用方向二大数据技术在车间的广泛应用必将给制造行业带来变革,将智能制造的发展推向新 的阶段。

  • 2021-06-29
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人工智能时代刑罚体系的重构初探

人工智能产品依据其是否具有辨认能力和控制能力,将其分为弱人工智能产品和强人 工智能产品。具有辨认能力和控制能力的强人工智能产品,可在独立的意识与意志支配下做出行为。 强人工智能产品具有应受刑罚处罚的必然性。我国目前刑罚体系在这方面具有局限性,应予以重构。 在刑罚体系的重构的过程中要遵循一定的刑罚原则并针对强人工智能产品的特性设置刑罚方式

  • 2021-06-29
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关注人类思维方式的变化--关于人工智能语境下文化传播学研究的一点思考

本文在人工智能语境下讨论了人工智能的发展对于文化传播学研究新时代的意义,认为人工智能的新技术为文化传播学研究带来了思维方式与研究方法的转变,但同时人文社会研究也应对人工智能的发展前景保持清醒的认识。

  • 2021-06-29
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可视化技术在智能制造中的作用

如今的制造业具有巨大的市场需求,只有降低成本和用最少的资源才能变得更具备竞争性。在当前内 外环境压力之下,在不同设施或者设备之间进行数据汇聚并且保持连通性,然后反映出制造过程中实 时状态,再进行分析并且加以优化就变得十分的重要。最近,可视化技术在把带有高速处理图形图像 的硬件融合到商业产品上面有了巨大的跨越。这直接导致了提供高价值的可视化技术应用成为一项非 常有竞争力的优势。文章将阐述可视化技术。以及这项技术如何在智能制造中发挥巨大的作用。

  • 2021-06-29
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人工智能在基层医疗卫生领域应用的利益相关者分析

人工智能在基层医疗卫生领域的应用能有效提高医生诊疗水平,规避过度检查与过度用药,弥补基层医疗卫 生机构优质医疗资源先天短缺问题。本文以人工智能在基层医疗卫生领域的应用为出发点,分析现有应用模式及典型案 例,研究其主要利益相关者、利益诉求与面临问题,为人工智能在基层医疗卫生领域的应用提供对策建议。

  • 2021-06-29
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基于多源数据空间句法分析的数字化城市设计——以武汉三阳路城市更新项目为例

实现数字化城市设计的理想需要立足 于以数据为基础的实证研究及将研究成果应 用于设计的工作方法。本文以武汉三阳路地区 城市更新项目为例,介绍空间句法模型如何综 合利用网络开放数据、无人机航拍、实地调研 等多种数据源,在城市尺度初步概念设计阶段 和街区尺度设计方案深化阶段对这些数据进 行空间分析,并将结论应用于基地潜力评测、 方案比较和优化等辅助设计工作中。

  • 2021-06-29
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竞争对手分析

母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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国内重点工业物联网平台四类厂商分类及选型指南

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工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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智能网联汽车(车联网)蓝皮书(2025年)

报告围绕智能网联汽车产业高质量发展主题,从全球态势、场景应用、技术趋势三大维度系统梳理了产业发展现状,深入剖析了智能网联汽车在汽车、交通、城市治理等领域的价值释放路径,提出了推动产业高质量发展的举措建议与发展展望。

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AI4SE行业现状调查报告(2026年)

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