关键词： 人工智能   人的交往   人的解放   交往关系   交往异化  

摘要： 全面丰富的交往关系是实现人的解放的前提条件。在物质生产实践中,人工智能是人与人相互协作的结果,而通过对物质生产、交换、分配和消费等不同领域的介入,人工智能也在不同程度上塑造和巩固人与人之间的交往关系。同时,数据成为新的生产要素,人与人之间的交往变得更加便捷和密切。在精神生产实践中,人工智能一方面创设新的交往模式,为深化人的精神交往提供了基础支撑;另一方面通过助力文化产业创新生成智能文化产品,为丰富人的精神交往活动提供了重要载体。但人工智能也不可避免地导致人的交往异化,表现在虚拟交往引发人际关系的疏离、智能算法操纵招致多维交往异化、人工智能鸿沟加剧交往权利不平等方面。辩证把握人工智能时代人的交往,是推进人的解放历史进程的重要理论任务。

关键词： 人工智能   网络安全   安全威胁响应与防御  

摘要： 本文简要阐述了人工智能在网络安全应用中的必要性,通过将人工智能技术与网络安全应用的深度结合,使网络安全威胁响应、威胁分析、威胁防御能力进一步提升,为后续网络安全工作提供可行性建议。

关键词： 航空发动机   人工智能技术   飞行安全   预测性维护   供应链优化   提升效率   缺陷检测   快速预测  

摘要： 2024年,人工智能技术深度渗透航空发动机领域,从性能快速预测、缺陷检测、预测性维护到供应链优化,全面推动行业智能化升级。人工智能不仅提升效率与精度,更成为保障飞行安全、降低运维成本的核心驱动力。2024年,人工智能(AI)技术已在航空发动机领域实现初步应用。

关键词： 生成式人工智能服务提供者   著作权侵权   间接侵权   注意义务  

摘要： 生成式人工智能服务提供者不能简单以“技术中立”作为免责事由,从成本效益的经济理性、危险控制理论来看,服务提供者承担著作权侵权责任具有必要性基础。对生成式人工智能服务提供者可以采取解释论立场,确立其作为新型网络服务提供者的主体地位,并结合生成式人工智能特性与侵权场景适当调整其侵权责任认定,包括引入过错推定作为归责原则和探索注意义务的重构。注意义务的认定应遵循一种客观、动态的认定标准,具体内容涉及数据来源合法、算法优化训练、监督用户合规使用义务。实践中,生成式人工智能侵权表现为不同行为形态、违反不同注意义务内容,因而有必要类型化构建生成式人工智能服务提供者的著作权侵权责任规则。同时,为维系利益平衡与促进技术发展,需要构建包括意思自治保留下责任分配、用户免责下侵权阻却等责任限制规则。

关键词： 人工智能   资源分配   医疗保健   运行方式   世界银行   包容性  

摘要： 人工智能(Al)从优化资源分配到加强教育、医疗保健和经济机会,可以从根本上重塑社会的运行方式。如果操作得当,人工智能可以成为促进包容性,扩大边缘化群体声音的有力杠杆,可以拓宽基本服务柔道,缩小发展差距。世界银行警告说,2020-2030年可能成为“失去的十年”。

关键词： 人工智能   传统播音主持   创新发展  

摘要： 人工智能技术在传媒领域的应用日益广泛。本文探讨了人工智能技术对播音主持工作的影响,提出了播音主持创新发展策略,包括提高语言表达能力、增强观众的情感共鸣、拓展职业发展空间等,为观众带来优质的节目内容和视听体验。

关键词： 森林防火   遥感技术   无人机   大数据   人工智能  

摘要： 传统的森林防灭火方法面临着效率低下、响应不及时等问题。本文利用现代科技改善森林防灭火效率的可行性和有效性,重点分析了遥感技术、人工智能、大数据分析、无人机技术、自动灭火系统和智能机器人等新兴技术的应用,展示出它们在火灾预防、监测、评估和灭火等方面的独特优势。这些新技术和新设备能够显著提高森林防灭火的效率和效果,为森林火灾管理提供了新的解决方案。

关键词： 多元异质性   NSFC   科研基金资助   科研产出绩效   资助策略优化   差异化目标选择  

摘要： 科技项目经费的投入日益增多,因此对于政府资助效果和资助优化的研究越发重要。以国家自然科学基金委员会(NSFC)中的人工智能领域为例,构建“学者属性-主题特征-资助模式”的多元异质性框架,运用负二项回归模型识别了多元异质性影响要素及其影响机制,通过多目标组合和带有精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)探索了使得科研产出绩效达到最大值的最优解集,进而探究了人才培养导向-前沿引领导向的差异化目标选择的最优策略。研究发现,职称较高的学者、男性学者以及年轻学者更容易获得资助,资助类型和金额与学者合作能力、引用强度以及研究主题的前沿性和学科交叉性密切相关,差异化目标导向的资助兼具人才培养与前沿引领的双重功能。据此,为科研管理政策的制定与资助政策的改进策略提供量化性、可预见性的参考,从而推动科技进步。

关键词： 智能制造工程专业   教赛融合   人才培养模式   人工智能技术  

摘要： 我国制造业正面临前所未有的变革与挑战,培养创新型工程技术人才是我国应对人工智能时代挑战的重要保障。为切实提升智能制造专业人才培养质量,结合智能制造工程专业特点,以“以教促赛,以赛促教”为指导原则,利用人工智能技术辅助教学和竞赛,打造课堂内外的学与赛共同体,构建教赛融合为驱动力的智能制造工程专业创新型人才培养新模式,全面强化学生的专业知识储备和提升学生的实践创新能力。