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关键词： 智能审计   挑战   人工智能   职业素养  

摘要： 科技不断发展,新技术、新手段的应用,对于新时期的审计工作带来了新的机遇。人工智能作为时代前沿技术之一,在审计工作中融合应用,能够显著降低人工工作强度,实现数据信息高效收集和处理,提升整体工作质量,在推动审计事业高质量发展方面具有积极作用。但此种智能审计方式发展时间较短,在带来了新的机遇同时,也面临着诸多新的挑战。文章主要围绕智能审计工作面临的挑战展开分析,尝试着提出有效策略以供参考,期待推动智能审计高水平发展。

关键词： 人工智能生成内容   版权客体   版权主体   非版权化路径  

摘要： 本文探讨了人工智能生成内容(AIGC)的版权化问题,特别是以ChatGPT生成内容为例,分析了人工智能生成内容在理论和实践中是否应被视为著作权法保护的作品,并指出了支持和反对版权化的主要论点。本文认为,人工智能生成内容在客体和主体方面与现有著作权体系存在不兼容性,且版权化的激励作用存疑。因此,建议采取非版权化路径,通过合同和《反不正当竞争法》来平衡各主体利益,维护法律体系的稳定性,并增加公共领域的知识财富。

关键词： 人工智能技术   电力工业   工业工程   设备维修   数据分析   智能诊断  

摘要： 近年来,随着人工智能技术的不断发展,其在各领域中都展现出了巨大的潜力和应用前景。在电力工业工程设备维修领域,人工智能技术也开始得到广泛关注和应用。传统的设备维修往往依赖于人工经验或手动检修,存在效率低下、成本高昂、安全隐患等问题。而引入人工智能技术,通过数据分析、智能诊断等手段,可以实现设备故障的快速诊断及优化决策,从而提高设备的可靠性、安全性。基于此,旨在探究人工智能技术在电力工业工程设备维修中的应用现状和具体实例,以期为推动电力工业设备维修的智能化和高效化提供理论参考和实践指导。

关键词： 数据中心机房   网络设备故障   故障排除   人工智能   机器学习  

摘要： 本文针对数据中心机房网络设备故障问题,对数据中心机房网络设备故障排除的技术进行了深入研究和应用。首先,对网络设备故障的类型进行了分类和总结,提出了基于故障类型的解决方案;其次,将人工智能和机器学习技术应用于故障排除中,通过智能化的故障诊断和预测,优化了故障处理流程,提高了故障处理的效率;最后,通过在实际机房环境中的应用,证明了这些方法的有效性和实用性。通过研究,发现故障排除技术的合理使用和智能化的辅助手段可以大大降低数据中心机房的故障率,保证了机房业务的稳定运行,对于优化机房管理,降低运营成本具有重要的参考价值。

关键词： 融资融券   风险预警   大数据   人工智能  

摘要： 随着北交所、科创板等铺开、注册制改革推行等,融资融券标的证券和可冲抵保证金证券范围迅速扩大,加之融资融券保证金比例下调、退市趋趋紧等,融资融券业务风险管理的压力和难度大幅增加。文章从融资融券业务风险监测预警与防范角度分析了融资融券业务市场新变化和风险新特征,基于日益发展成熟的大数据和人工智能技术探索融资融券业务智能风险预警方案,旨在为证券行业融资融券业务风险监测预警与风险防范提供参考。

关键词： 人工智能   电影海报   设计  

摘要： 电影海报设计经历了手绘、电脑软件绘图,以及立体渲染技术、虚拟现实技术、信息交互等技术的迭代升级,这些技术变革深刻影响了电影海报的设计过程。当前人工智能技术正在引领电影海报设计的技术变革,通过机器学习,自动生成海报,以及利用算法分析和优化设计等技术的应用,为电影海报带来更多创意和可能性。

关键词： 肺占位性病变   人工智能   CT影像特征   肺腺癌   浸润程度   鉴别价值  

摘要： 目的探讨AI定量参数、CT影像特征对肺占位性病变良恶性诊断及肺腺癌病变浸润性的评估价值,为临床诊治提供数据支持。方法收集2023年1月-2024年4月于华北理工大学附属医院接受胸腔镜手术治疗的175例肺占位性病变患者,根据术后病理结果分为良性病变组、恶性病变组,分析两组的AI定量参数、CT影像特征;进一步对恶性病变组根据浸润与否分为浸润性病变组(>0.5 cm)、非浸润性病变组(<0.5cm),比较两组参数间的差异,以ROC曲线分析各参数对肺占位性病变良恶性和肺腺癌是否浸润的评估价值。结果3D长径、分叶征、毛刺征、实性占比、CT平均值均为肺占位性病变良恶性的独立预测因子(P<0.05),联合参数评估肺占位性病变良恶性的AUC为0.884。3D长径、毛刺征、实性占比、CT最大值为肺腺癌病变浸润性的独立预测因子(P<0.05),联合参数评估浸润性的AUC为0.899。结论AI定量参数联合CT影像特征可以较好地评估肺占位性病变良恶性及肺腺癌浸润与否,且AI定量参数能为患者提供多数据支持。

关键词： 医院安装工程   造价管理   智能化技术   大数据分析   人工智能  

摘要： 医院安装工程造价管理作为医院建设的关键一环,它的效益与质量直接关系着医院经济与社会效益。文章以智能化技术为视角,对医院安装工程造价管理现状,存在问题及智能化技术潜力和挑战进行深入剖析。通过建设智能化造价管理信息系统,运用大数据分析进行决策优化,运用人工智能技术等方面,文章对医院安装工程造价管理智能化提出系列优化策略。研究显示,智能化技术应用能够有效提升造价管理效率与质量,对于促进医院建设现代化发展意义重大。本论文研究结果为医院安装工程的造价管理提供新视角与新方法,有理论价值与现实指导意义。

关键词： 译后编辑   译后编辑教学   翻译教育   人工智能  

摘要： 译后编辑已广泛应用于语言服务行业,译后编辑教学与译后编辑者培养成为翻译研究领域与语言服务行业的热点话题。大语言模型的应用,为译后编辑教学与实践提供新的驱动力,也为译后编辑教学带来了机遇与挑战。本研究基于近二十年译后编辑教学研究现状,探究译后编辑教学研究趋势,讨论人工智能时代译后编辑教学体系构建路径,以期为人工智能时代译后编辑教学体系构建和译后编辑人才培养提供参考。

关键词： 多层网络分析   Traces分析框架   数智化学习环境   关联数据   学习分析   复杂系统   人工智能   数据海洋  

摘要： 在数智时代,学习逐渐呈现出学习空间开放多元、学习过程复杂非线性的特点,学习的社会化、智能化、情境化、网络化特征愈发显著,学习发生的情境是一个复杂系统。连续的学习行为数据以不同粒度分散在多个异构学习环境中,关联这些环境中的数据是对复杂学习行为形成连续认识、系统深入把握数智化学习规律的关键,而如何对粒度不一且分散的交互数据进行关联和分析是学习分析研究中必须解决的问题。为此,研究指出基于多层网络分析法——Traces分析框架是应对这一问题的解决方案,并系统梳理了Traces分析框架的特征、核心概念、各个层级的分析过程及支持方法,进而通过案例展示了该方法既可以整体应用于识别交互会话及关键参与者、识别学习者群组(社区)、分析参与者之间的关系以及参与情况随时间的演变态势,又可以局部应用于微观层面的数据分析。研究表明,Traces分析框架能跨越多个数智化异构学习环境,从多个层次有效融合线程分析法、社会网络分析等多种方法,突破单一维度和还原论分析法的局限,关注行动者之间的复杂关系并扩展了分析对象,有助于研究者形成对复杂学习行为的连续性认识,堪称人类迈向“数据海洋”的数智时代教育研究新范式。该方法为全面地理解数智化异构学习环境中的交互规律,从整体和系统层面深度把握数智时代学习的复杂规律提供了新思路。