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人工智能技术的军事应用边界研究

与国际上其他军事强国相比,我国军事智能化发展还处于起步和探索阶段。当前军事智能化发展呈现出技术增长点随机发散与关键技术领域不聚焦等特征,阻碍了人工智能技术在军事领域的应用。人工智能技术在军事应用中应本着“有所为有所不为”的原则。为了增强对“为军所用”人工智能核心技术的评价能力,推动高需求匹配度的核心技术发展,本文对军事智能化的边界问题进行了探索研究,通过将军事智能“五性”与现有武器装备“六性”和作战试验与鉴定相结合,并基于“封闭性”准则,提出了将“军事智能化”这一开放性问题进行边界收敛,以促进军事智能技术创新发展呈现收敛状态并逐步形成有序的体系。

  • 2021-11-26
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盘点人工智能重点技术领域

从人工智能阶梯的角度来看,梯级会匆忙掠过,甚至完全跳过。当组织开始意识到并认可这种范式的时候,他们必须重新审视分析的基础,以便为其达到理想的未来状态和获得从人工智能获益的能力做好准备。他们不一定要从零开始,但他们需要评估自己的能力,以确定可以从哪个梯级开始。他们需要的许多技术部件可能已经到位。

  • 2021-11-25
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应用人工智能技术挖掘文本数据 体悟学科数据分析新方法

数据是信息技术学科大概念,数据处理是贯穿初、高中信息技术教学的重要内容。初中学段数据处理的教学内容是应用Excel表格处理软件对数据进行获取、编辑、统计分析、绘制图表,并依据数据表和图表进行数据分析。数据处理对象是以数值型数据为主。高中阶段的相关教学强调要应用不同数据分析工具,对多种类型数据进行处理。随着人工智能技术的发展和应用,生活中出现了很多对各种数据类型进行处理和分析的新技术与新方法。如何在初中信息技术课堂上引导学生学习这些前沿知识,应用新技术,感悟信息技术学科数据分析的新方法,并与高中阶段数据处理的教学做好衔接,落实学科核心素养呢?经过教学实践的探索,本文以初中信息技术课“挖掘数据‘金矿’—— 在线词频统计分析”为例进行阐述。

  • 2021-11-25
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人工智能教练:“硬”技能VS“软”技能

人工智能教练是一种计算机软件程序,该软件借助先进的人工智能技术收集各方面的语言和行为信息、建立数据管理平台,并基于人工智能技术挖掘数据背后的规律,最后建立实时反馈系统,对学员的个人能力进行评估,并提出改进建议,提升学员的技能。

  • 2021-11-25
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《在自动驾驶中采用人工智能技术的网络安全挑战及相关建议》

“ 报告梳理了人工智能技术在自动驾驶汽车中的应用现状,通过5个攻击场景深入分析了人工智能技术在自动驾驶中产生的网络安全威胁和挑战,并提出加强人工智能网络安全供应链安全、开发端到端的人工智能安全解决方案、提升人工智能相关事件处置和漏洞发现能力、加强汽车行业人工智能安全培训等多项对策建议。该报告旨在提高人们对人工智能技术潜在风险的认识并有效化解风险。

  • 2021-11-25
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使用人工智能技术检测猪群病变

在养猪小神器:仔猪保温车和为每个猪栏都安装一个摄像头?中为大家推荐了非常好用的仔猪保温车以及神器摄像头,前期文章也有很多猪场小神器的文章,大家可自行查阅本系列文章。本文重点探讨使用人工智能技术检测和评估猪群病变。

  • 2021-11-25
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人工智能技术在乳腺疾病超声诊断中的新应用与思考

2018年全球癌症统计数据报告指出,乳腺癌病死率位列所有肿瘤中的第2位,全球发病率位列第10位,且呈逐年上升的趋势。早期发现及诊治可有效改善乳腺癌患者的生存预后,延长其生存年限。超声是乳腺癌筛查的主要手段,但常规超声检查具有显著的主观性及操作者依赖性,且对早期病变的诊断敏感度欠佳,难以符合新时代下精准医学的发展要求。

  • 2021-11-25
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人工智能技术下的伦理风险问题与政府的应对之策

现今的我们生活在算法时代,例如我们在使用美团时,美团会通过AI算法计算我们的个人喜好,并根据算法结果向我们推送我们有可能会进行消费的商家;又例如某企业信息APP,当你多次搜索某公司的信息时,它会认定你对该公司较为关注,并在此后当该公司的企业信息有更新时,向你发送短信“您浏览过的某公司近期有新公告更新,请查看”。AI算法时代的到来,为我们的生活提供了不少的便利,但从另一角度看,AI算法风险也伴随着我们,例如前段时间的购物消费APP“大数据杀熟”、某APP在运行过程中收集用户的个人信息并造成信息泄露等......为了维持社会的正常秩序,面对AI算法风险,政府应如何应对?本文将从何为AI算法风险、AI算法风险的具体表现特征、政府如何面对AI算法风险三个方面进行展开,希望可以对大家有所帮助。

  • 2021-11-25
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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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人工智能赋能应用实践指南

当前,人类正处在新一轮科技革命和产业变革的历史关口,人工智能正以前所未有的速度重塑世界,为千行万业注入新动能。从工业制造的智能产线到农业生产的精准种植,从金融服务的智能风控到医疗健康的远程诊断,人工智能推动着生产效率的跃升与产业形态的迭代。正如《指南》所展望的那样,未来,随着网络通信、前沿算法、存储算力等多元技术的深度融合,以及海量数据与前沿知识的双重加持,人工智能将彻底突破单一技术工具的局限,蜕变为贯穿千行万业生产链条的关键枢纽,融入千家万户的日常起居,成为人类社会高效运转不可或缺的底层支撑。

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