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人工智能应用的社会性风险与监管对策

随着人工智能应用场景飞速拓展,在多元化的海量验证过程中不断反映出创新产品和服务固有的技术缺陷,也持续暴露出政策法律、伦理舆情与市场反馈等社会性风险。亟待结合域内外人工智能应用风险监管的实践经验与问题,积极完善全生命周期的监管方案,建立人工智能技术有序嵌入各行各业的最优监管模式,全面赋能数字经济健康成长,促进社会健康发展。

  • 2022-01-18
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构建安全保障体系,护航人工智能新基建发展

人工智能作为新基建的核心组成部分,在垂直行业融合应用日趋广泛和持续深化,正在催生出众多智能化新产品和新业态,为经济社会高质量发展注入新动能。亟需构建安全保障体系,全面应对人工智能新基建风险挑战,推动国家战略顺利实施和经济社会转型发展。立足于推进我国人工智能新基建健康发展,基于文献研究方法,结合产业问题调研,归纳总结人工智能新基建发展过程中面临的国际博弈、技术局限、安全问题、治理体系等诸多挑战,研提安全保障体系建设的思路建议,旨在为智能产业稳步发展提供参考借鉴。

  • 2022-01-18
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新发展阶段下的我国人工智能产业人才培养研究

当前,我国进入了新发展阶段,作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,人工智能在塑造发展新优势方面正在发挥积极作用,但一些关键环节仍然存在“卡脖子”问题。要继续发挥人工智能推动我国经济高质量发展的作用,解决当前人工智能“卡脖子”问题,关键在于人才。以人工智能领域产业人才为切入口,分析人才发展现状、人才培养实践及存在的问题,提出了我国人工智能产业人才培养的4个立足点:围绕国家战略、坚持产业导向、强化知识融合、加强技能提升,以更好适应新发展阶段人才需求。

  • 2022-01-18
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人工智能在ETC中的应用研究

ETC为用户交通出行带来了十分便利的服务。ETC作为一种信息技术的服务模式,在交互过程中产生的大量数据信息还没有被挖掘利用。当前,ETC需要结合人工智能技术实现应用拓展,赋能于智慧交通的建设,提升车主车生活行业服务质量。介绍了ETC的发展现状以及人工智能落地机遇,重点分析了ETC拓展应用方法与结合人工智能技术应用为ETC实现产业升级的思路,最后对人工智能结合ETC的未来进行了展望。

  • 2022-01-18
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基于AI及大数据技术的新能源电站智能运维解决方案

基于AI及大数据技术的新能源电站智能运维解决方案,电站设计和建设质量是保证电站收益的基础,电站运维才是保证电站收益的关键!提升发电量、降低运维成本是电站收益的保证!

  • 2021-12-16
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智能语音交互:大众身边的AI

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  • 2021-12-06
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百度-车路智行-新基建-新交通32页

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  • 2021-12-06
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208页新一代智能制造-中国机械工程学会

208页新一代智能制造 - 中国机械工程学会

  • 2021-12-06
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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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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

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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CNESA中国能源研究会储能专委会 China Energy StoregeAliance 中关村储能产业技术联盟 新型储能产业发展现状及趋势 暨CNESA DataLink 2025年度储能数据发布 中关村储能产业技术联盟 2026年1月

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2025年人工智能高质量数据集建设指南

随着大模型技术的迅猛发展,数据集作为人工智能核心三要素之一,在算法趋同、算力普惠的竞争环境中正在构建难以复制的差异化壁垒。人工智能发展正在进入“数据驱动”新阶段,高质量数据集的建设不仅是提升AI模型性能的关键,也是推动“人工智能+”行动落地的重要保障。然而现阶段,大量机构在高质量数据集建设中面临目标定位模糊化、实施路径碎片化与技术底座薄弱化三重挑战,不知道需要什么数据集、如何建设数据集、怎样评估数据集质量,制约了人工智能应用落地。《人工智能高质量数据集建设指南》正是在此背景下启动起草,旨在为业界建设高质量数据集提供有实操价值的指导和参考.

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