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关键词： 燃气企业   信息化管理   采购效率   人工智能   信息技术   大数据   环境保护   云计算  

摘要： 一、前言在全球能源结构转型和环境保护的背景下,天然气作为一种清洁能源,其需求日益增长。在这一过程中,燃气物资采购作为天然气供应链的重要组成部分,其管理效率和效果直接关系到燃气企业的经济效益和市场竞争力。随着信息技术的快速发展,特别是云计算、大数据、人工智能等技术的应用,信息化管理已成为优化燃气物资采购流程、提高采购效率的关键。

关键词： 双碳   中央空调   节能改造   人工智能技术  

摘要： 本文探讨了“双碳”背景下中央空调系统节能改造中人工智能技术的集成应用。基于中央空调系统在当前能耗高、效率低的现状,指出了实现节能减排的迫切性,阐述了人工智能技术如何通过优化控制策略、预测负荷需求、故障诊断等手段,提高中央空调系统的能效。通过实际案例分析,展示了人工智能技术在节能改造中的具体应用和显著效果,包括能耗降低、经济效益提升和对环境的影响,并展望了中央空调系统节能优化的未来发展趋势进行,强调了人工智能技术在推动节能改造、实现双碳目标中的重要作用。

关键词： 财务共享中心   人工智能   数字化   智能化  

摘要： 数字化技术与智能制造的快速发展给企业带来了巨大的增长潜力,也给企业带来了巨大的竞争压力。财务共享中心作为重要的数据归集部门,承担财务监督、财务核算、财务预测等职能,应当善用技术手段,重视数字能力,以数据推动决策,支持业务发展,助力企业提升经营业绩。

关键词： 人工智能   高校   商务英语   视听说教学  

摘要： 在人工智能的时代背景下,高校商务英语视听说教学模式的构建成为教育领域的一个创新点。通过对人工智能视域下高校商务英语视听说教学的转型价值分析,即打造个性化学习路径、激发学生对商务英语学习的兴趣,深入探讨人工智能视域下高校商务英语视听说教学的转型困境,从人工智能技术的整合与应用、教学模式的创新与实施、持续评估与改进几方面提出转型路径。通过结合最新的人工智能技术与传统的语言教学方法,提高高校商务英语视听说教学效率和质量。

关键词： 大数据   人工智能   算法歧视   算法歧视治理   算法问责  

摘要： 算法、数据与算力是数字时代重要的资源,但算法开源、黑箱与数据,外部的经济、文化与法律等因素带来了算法歧视风险。应聚焦科技与法律的双阶层治理结构,在技术治理上建立核心价值根嵌入算法设计中,从源头上避免算法歧视;建立客观、公正的人工标注数据池,在逻辑输入上驯服算法,从过程上避免算法歧视。在法律治理上逐步建立算法安全审查机制,在动态中检验算法;保障公众的算法知情权,建立算法歧视问责机制、算法歧视救济机制,以应对算法歧视。

关键词： Sora   生成式人工智能   司法鉴定   证据   刑事诉讼  

摘要： Sora等生成式人工智能的出现与发展让犯罪分子具备可乘之机,将其运用到诈骗等各类刑事案件中去,带来巨大的刑事风险。应用Sora等生成式人工智能的案件数量增加,给我国的司法鉴定也带来巨大的挑战,其一对我国现有的鉴定技术造成冲击,传统鉴定技术不再奏效,鉴定人员需要采取更为先进的技术手段;其二Sora等生成视频司法鉴定标准缺失,造成此类视频鉴定过程中的混乱;其三Sora等生成视频鉴定结论的司法认定也会受到影响,相关的鉴定结论可能因为不符合证据的要求而无法获得司法认定。因此,面对新的挑战,我国司法鉴定行业应当做出应对,一方面要完善法律法规及相关的行业标准,另一方面要加大资金投入,引进先进设备,培养高技能的鉴定人才。

关键词： 数字艺术   科学技术   人工智能   技术艺术论  

摘要： 在科技发展日新月异的今天,数字艺术在艺术品类中日益突显其独特的气质。数字艺术是一种与前沿科学技术紧密结合的艺术表现形式,人们在探讨这类艺术时需要面对与它关系紧密的技术层面的积累,然后分析这项技术对数字艺术的艺术性产生的各类影响。数字艺术的发展历史也是人类在科学技术发展中不断追求美的过程。现在的数字艺术到了人工智能的时代风口,AIGC(生成式人工智能)的出现给数字艺术的发展带来了更多可能。该文作者讨论数字艺术的技术与艺术的对比、互融,并在新时代的数字艺术语境下畅想未来的技术与艺术的展现形式。

关键词： 人工智能   仪器仪表   故障分析   自动化   机器学习  

摘要： 近年来,随着人工智能的不断发展,越来越多地被用于设备的故障诊断,并成为一种有效的故障诊断方法。随着人工智能技术的不断发展,实现了对设备故障的智能、自动分析,从而大大提高了设备的故障诊断效率,缩短了故障诊断的周期。人工智能技术的运用,能够科学地归纳、处理海量的仪器设备的检测数据以及专家的经验,并将其运用到智能技术中,对其进行分析与判定,从而为仪器的故障诊断提供一种有效的手段。随着人工智能技术的飞速发展,测试数据的规模越来越大,这就为人工智能的应用提供了大量的数据资源。在此背景下,利用人工智能技术对仪器进行故障诊断就显得尤为必要。

关键词： 大语言模型   自然语言处理   人工智能   应用趋势  

摘要： 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)始于上世纪50年代,是人工智能(AI)研究的重要方向。2018年以来,NLP从预训练语言模型PLMs (Pre-trained Language Models)进化到大规模语言模型LLMs (Large Language Models),语料库达到百亿规模,参数超过千亿,特别是随着ChatGPT 3.5和GPT 4的横空出世,LLMs的发展和应用进入新纪元,以其为代表的AI已成为经济社会发展的重要驱动力。本文首先回顾了AI、NLP的发展过程,对LLMs发展现状、训练优化、创新应用、发展趋势进行了全面综述,总结了LLMs的发展进程、模型规模、技术架构,分析了LLMs的训练数据集构建、训练优化技术,讨论了LLMs创新形态—智能体的典型案例,梳理了LLMs在制造、金融、医疗、教育、营销、外贸等行业的应用情况,最后探讨了LLMs的发展趋势。LLMs以其强大的能力,赋能众多行业和场景,必将成为我国经济高质量发展的重要抓手。