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关键词： 人工智能   家禽业   管理  

摘要： 人工智能已存在多年,但直到2023年才成为主流。分析人士认为,这些技术将为家禽业的未来赋能,因为它们可以极大地改变家禽养殖场的管理方式。

关键词： 人工智能   财务报表   改进策略  

摘要： 随着大数据和智能计算技术的广泛使用和进步,人工智能技术为财务报表分析提供了新的可能性,技术的应用不仅使得财务报表分析更加高效,还提升了其准确性和深度.但是,人工智能技术除了为财务报表分析带来诸多好处以外,也存在一系列的挑战和改进空间.本文以人工智能技术在财务报表分析中的应用为研究对象,分析了该技术在财务报表分析中的应用价值、存在的问题,并提出改进策略,希望能为该领域的研究人员提供参考和借鉴.

关键词： 数字孪生医生   人工智能   版权   侵权  

摘要： “数字孪生医生”已应用于临床实践,并在多个场景实现专业作品创作和信息传播。其专业作品权利主体、客体明确,具备“独创性”要素。作品内容生成借助的非原创内容是易触发侵权的重要风险点,素材再创作和公益性非商业盈利不能作为引用加工未取得授权的他人作品的免责理由。实践中,医疗主体应根据现有相关法律法规,前瞻界定生物人医生在“数字孪生医生”专业作品中的权利义务,制定作品生成和传播行业规范,并形成标准化审核流程和多部门协作机制,实现对其版权风险的有效防控。

关键词： 知识图谱   人工智能技术   职业教育   实践  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在教育领域的应用日益广泛,特别是在职业教育领域,人工智能技术的应用不仅改变了传统的教学模式,还为职业教育的改革和发展提供了新的动力和方向。知识图谱作为人工智能技术的重要组成部分,通过构建和优化知识库,为职业教育提供了丰富的教育资源和个性化的学习方案,极大地提高了教育质量和效率。本文首先介绍了知识图谱的基本概念及其在教育领域的应用场景。其次阐述了基于知识图谱的人工智能技术在职业教育的重要作用。最后总结了基于知识图谱的人工智能技术在职业教育的实践策略,以供业内相关人士借鉴及参考。

关键词： 人工智能   未来教育   教育转型   教育重塑   智能科技时代  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)对传统的教育思想、理念、目的、方法、评价等带来颠覆性影响。它在为教育带来挑战的同时,也为教育创新发展带来机遇。因工业革命而构建的传统教育体系迎来最严峻的挑战,并将引发教育系统的转型和重塑,这是当前教育理论和实践中迫切需要面对和解决的问题。研究基于对AI发展的系统分析和教育发展的内在逻辑,解释了AI时代教育转型的内在因素,以及教育重塑所面对的主要问题。

关键词： 人工智能技术   电力营销系统   市场竞争力  

摘要： 近年来,人工智能技术迅速发展,并在诸多领域展现出巨大的潜力和优势。电力行业作为与人们日常生活息息相关且对国家经济发展至关重要的领域,迫切需要利用人工智能技术来提高效率和优化服务。在电力行业中,营销系统是极其关键的组成部分,它直接关系到电力企业的市场竞争力及客户服务质量。因此,研究与设计基于人工智能技术的电力营销系统不仅具有重要的现实意义,还具备显著的应用价值。鉴于此,主要针对基于人工智能技术的电力营销系统展开了研究与设计。

关键词： 算法合谋   自主学习算法   默示合谋   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术逐渐在商业领域的广泛运用,算法对于市场竞争的影响也在日益显著。根据算法在价格协议中的作用不同,可将其分为监控算法、平行算法、信号算法和自主学习算法,由此形成了四种算法合谋类型。这四类算法合谋为执法机关对垄断协议的违法性认定以及归责原则带来挑战。针对算法合谋所造成的反竞争效果和反垄断困境,执法机构应当基于算法的技术原理,对事前监管、事后归责以及违法认定三个方面的体系进行完善或构建,从而为算法合谋的反垄断规制选择一条行之有效的路径。With the gradual and extensive use of artificial intelligence technology in business, the impact of algorithms on market competition is becoming increasingly significant. According to the different roles of algorithms in price agreements, they can be categorized into monitoring algorithms, parallel algorithms, signaling algorithms, and self-learning algorithms, which results in four types of algorithmic collusion. These four types of algorithmic collusion bring challenges for law enforcement agencies to determine the illegality of monopoly agreements and the principle of attribution. In view of the anti-competitive effect and antitrust dilemma caused by algorithmic collusion, law enforcement agencies should improve or construct the system of ex ante supervision, ex post attribution of responsibility, and determination of violation of law based on the technical principle of algorithmic collusion, so as to choose an effective path for the antitrust regulation of algorithmic collusion.

关键词： 计算机科学   人工智能   深度学习   机器学习   图像识别   自然语言处理  

摘要： 作为未来智能交通系统的重要组成部分,自动驾驶技术旨在实现对复杂交通环境的全面感知和精准决策。多传感器融合技术通过整合来自不同传感器的信息,能够显著提升自动驾驶系统对环境的感知能力,为车辆提供更为准确、全面的环境信息。

关键词： 数据标注   人工智能   大模型   模型算法  

摘要： 围绕数据标注技术,对数据标注行业现状、特点及其在人工智能大模型中的应用场景进行研究,总结数据标注技术的主要类型及面临的挑战,结合案例进一步验证自动化数据标注技术在人工智能模型中的实际应用及成效,对未来的技术发展趋势进行展望。

关键词： 一阶逻辑   定理证明   人工智能   多元演绎   组合优化  

摘要： 一阶逻辑自动定理证明是人工智能领域重要的研究分支,其中子句选择策略对于提升定理证明能力具有重要作用。多元矛盾体分离演绎具有许多良好的演绎特性。为更好地指导多元演绎中的子句选择,提出了一种策略动态组合优化多元演绎方法,通过将子句文字数大小和函数项深度进行动态组合并迭代优化,在充分发掘现有多元演绎启发式策略的同时,提升策略应对不同问题的自适应性,实现多元演绎中的子句高效选择。基于该方法给出了相应的算法实现,根据不同问题的演绎过程动态调整子句的选择策略,提升了多元演绎的定理证明能力。同时,将该算法应用于国际先进的证明器Eprover 2.6,形成了改进的证明器SDCO_E,进一步通过2组实验评估SDCO_E的性能。实验1用2021—2023年国际一阶逻辑自动定理证明器竞赛组的共1500个问题进行测试,结果表明,SDCO_E比Eprover 2.6多证明了35个问题,证明定理总数增加了3.06%;实验2用TPTP库中难度系数为1的问题进行测试,结果表明,SDCO_E能证明其他证明器无法证明的6个数论与集合论领域的问题。实验结果表明,策略动态组合优化多元演绎算法能有效应用于一阶逻辑自动定理证明。