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关键词： 物流行业   人工智能   智能制造   融合应用   大数据   云计算   物联网   先导性产业  

摘要： 在政策与需求引导下,以及互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术的融合应用,使我国物流业朝着更加智能化、自动化的方向加速发展。智能物流是现代化供应链管理的发展方向之一,未来会迎来更大发展机遇,但也面临着一系列挑战。作为支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业,物流业发展受到我国高度重视,近年出台一系列利好政策与规划,倡导以科技为导向,软硬件相结合,促进物流行业降本增效和高质量发展。而随着新零售、智能制造等领域对物流提出更高要求,以及互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术的融合应用,使我国物流业朝着更加智能化、自动化的方向加速发展。

关键词： 人工意识   人工智能   形态计算   可实现性   适应性表征  

摘要： 人工智能的发展使得人工意识或机器意识成为一个被关注的主题。但人是机器的理念与机器是人的理念并不等同,人有意识而机器没有是基本共识。然而,人工智能的巨大成功激发人们去探讨人工意识和人工生命问题,这其中必然会面临许多挑战和争论,包括哲学的、伦理的以及科学和技术的。具体而言,这些挑战和争论涉及人工意识的可能性与不可能性,它与心智的相关性和组成的无关性,智能体的形态计算性与可实现性以及其内在世界与外在环境的耦合关系,智能体的道德地位的实在论与关系论之争,其中一个核心问题是如何知道机器有意识这个认识论难题,该问题可能通过对人工意识进行文化建构和适应性表征来解决。

关键词： 低轨卫星网络   波形   多址   接入与传输   人工智能  

摘要： 针对低轨卫星网络空口传输特征,在地面5G NR体制的基础上利用智能化网络与轻量化终端间的协同,实现用户的广域无感接入与适变传输。梳理了低轨卫星网络空口传输关键技术,认为需要采用内生智能的方法辅助空口设计,从空口赋能AI和AI辅助空口两个方面构建完整闭环的研究体系,最后展望了未来低轨卫星网络的研究趋势。

关键词： 人工智能   安全攻击   攻击检测   防御策略   模型安全  

摘要： 近年来,以深度学习为代表的人工智能技术发展迅速,在计算机视觉、自然语言处理等多个领域得到广泛应用.然而,最新研究表明这些先进的人工智能模型存在潜在的安全隐患,可能影响人工智能技术应用的可靠性.为此,深入调研了面向人工智能模型的安全攻击、攻击检测以及防御策略领域中前沿的研究成果.在模型安全攻击方面,聚焦于对抗性攻击、模型反演攻击、模型窃取攻击等方面的原理和技术现状;在模型攻击检测方面,聚焦于防御性蒸馏、正则化、异常值检测、鲁棒统计等检测方法;在模型防御策略方面,聚焦于对抗训练、模型结构防御、查询控制防御等技术手段.概括并扩展了人工智能模型安全相关的技术和方法,为模型的安全应用提供了理论支持.此外,还使研究人员能够更好地理解该领域的当前研究现状,并选择适当的未来研究方向.

关键词： 大数据   人工智能   专业基础   实验室   数智化  

摘要： 文章旨在探讨基于“互联 + 定制”的电子科学与技术专业基础实验室数智化建设。通过详细分析当前实验室建设中存在的问题,结合大数据与人工智能技术的优势,提出数智化实验室的具体建设原则、实施策略以及解决方案,以期对实验教学的改革与发展提供有益的参考与启示。This paper aims to explore the digital intelligent construction of electronic science and technology professional basic Laboratory based on “Interconnect + Customized”. It provides a detailed analysis of the inherent problems in contemporary laboratory construction. Combining the advantages of big data and AI, it proposes specific construction requirements for a digital intelligent laboratory. It also proposes implementation strategies and solutions, aiming to provide valuable references and development of experimental teaching.

关键词： 人工智能   深度学习   遥感产品   智能化生产模式  

摘要： 依靠GPU等硬件发展,人工智能技术利用大数据、云计算和互联网技术开启第五次工业革命[1]的序幕。作为人工智能的代表,深度学习技术以其强大的模式识别和数据分析能力,广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域,更是引发遥感领域的行业变革[2]。文章通过对遥感产品传统生产模式和智能化生产模式进行对比分析,研究得出不同模式下的产品生产流程,并在分析细化各阶段岗位职责的基础上,重点研究各岗位等级对应的工作内容和技能要求。同时,提出智能化生产模式下人员能力转型的需求以及相应的培养方式,为构建适应遥感智能化生产模式转型升级发展所需的专业队伍提供有益的参考。

关键词： 人工智能   数字金融   科技向善   数据安全  

摘要： 当前,人工智能(AI)在金融领域应用的政策环境持续优化,应用场景快速扩展,有效提升了金融机构内部生产效率,降低了运营成本,创新了服务模式,提升了服务效率。AI发展过程中,算法是核心,数据是基础,算力是驱动。AI发展的同时要注意以下方面:一是技术本身存在算法黑箱、算法歧视、模型缺陷等风险;二是算力成本投入大,因此算力资源须进一步统筹;三是数据隐私保护和数据质量带来的挑战。推动人工智能在金融领域的应用,要坚持以人为本、科技向善;切实加强风险监管和基础支撑建设;加强数据安全和做好消费者的保护;注意系统性提升人工智能的能力和水平;把握主动、结合实际,为金融领域带来实质性的帮助和提升。

关键词： 人工智能   融合应用   中职   非遗文化   教学中的应用   赋能教育   生成式   探究生成  

摘要： 教育部在2024年3月28日启动了人工智能赋能教育行动,旨在用人工智能推动教与学融合应用,提高全民数字教育素养与技能,各领域当前对生成式人工智能技术的应用越来越多。本文通过研究生成式人工智能在服饰非遗文化课程教学的现状,分析在服饰非遗文化课程教学中应用研究与存在的问题,探究生成式人工智能在服饰非遗文化课程教学中的应用意义,为服饰非遗文化课程教学的改革提供一定的借鉴,提高教学质量和效果,满足当前市场对人才的需求。

关键词： 数字人文   多模态转向   数据化   人工智能  

摘要： 数字人文领域正在经历从单一语言中心主义向多模态综合视角的转向,这一转向不仅契合了人类接收与处理信息的自然模式,而且揭示了单模态在解析复杂人文问题时的局限性。多模态数字人文研究强调文字、图像、声音等多元符号资源在意义构建中的互补与协同作用,通过多模态数据的融合实现对人文问题的多维度、深层次理解。随着自然语言处理、计算机视觉以及多模态大模型等技术的飞速发展,多模态数字人文研究迎来了前所未有的发展机遇。然而,人类文化与人文材料的丰富性与复杂性也为其带来了诸多技术挑战。数字人文的多模态转向不仅是自身发展的内在趋势,更是对人类文化本质和信息处理模式的必然回应。它标志着数字人文研究正迈向一个更加综合、开放和包容的新阶段,将为人文问题的数字化研究贡献新的视角。

关键词： 仓储物流   仓储系统   智能物流系统   大数据分析   人工智能   仓库内   软件系统   物联网  

摘要： 为助力仓储系统的智能化升级,各物流系统集成商与设备供应商都在努力推进仓储物流装备与技术的创新发展,使存储、拣选、搬运、装卸等各环节的智能水平提到明显提升。通过集成物联网、人工智能、大数据分析等新技术,智能仓储系统可以自动化、智能化地完成仓库内物品的存储、分拣、输送和管理等工作,提高仓储物流效率和准确性。智能物流系统通常由各子系统及相关控制系统等部分组成,智能物流之所以能具有传统物流所不具备的能力,主要就是由各种智能物流装备与软件系统所实现的。2024年,各物流系统集成商与设备供应商都在努力推进仓储物流装备与技术的创新发展,助力实现仓储系统的智能化升级。