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关键词： 无过错责任   注意水平   行为水平   事前监管   音效隔离  

摘要： 如何制定人工智能致害的侵权责任规则,是人工智能立法领域的一个困难议题。由于黑箱系统的作用机制难以解释,以及致害过程有多方参与,人工智能致害侵权如适用过失责任,将产生较高制度成本。适用无过错责任不仅制度成本更低、救济效果更好,而且结合法律经济分析有关责任规则影响注意水平和行为水平的原理,可知其未必会导致对人工智能创新活动的过度抑制。同时,尽管基于行政监管的风险规制是应对人工智能致害风险的最主要制度形态,但侵权赔偿责任,特别是无过错责任的设置,将有助于维护社会对人工智能产业及人工智能监管体制的信任。

关键词： 皮肤病   诊断   卷积神经网络   人工智能  

摘要： 皮肤病种类繁多,临床诊断和鉴别诊断困难,辅助诊疗手段有限。而近年来兴起的基于深度学习的卷积神经网络人工智能在皮肤病的诊断与鉴别诊断中表现出了与皮肤科医生相似的水平,特别是在皮肤恶性肿瘤、色素障碍性皮肤病、炎症性及感染性皮肤病中均有重要的应用价值和前景。该文主要对卷积神经网络的基本原理及结构、常见模型、卷积神经网络在皮肤病诊断中的应用,以及卷积神经网络的优势和局限性进行综述。未来人工智能将有可能为更多的临床医生提供帮助,解决部分医疗水平欠发达地区看病难问题,为慢性皮肤病患者提供居家护理服务,以及自动跟踪和监测皮肤病等。

关键词： 龋齿筛查   人工智能图像识别   口内照片   数字化单反相机   智能手机  

摘要： 目的基于人工智能(AI)图像识别技术,评估智能手机(Sp)和数字化单反相机(DSLR)两种设备采集的口内实景照片用于龋齿筛查的效能研究。方法建设“益生牙kid”AI龋齿筛查云平台,通过AI图像识别深度学习算法不断迭代学习口腔临床医生筛查龋齿的方法,并用混合矩阵验证其识别效果。使用Sp及DSLR两种设备,同时采集27位受试者口内照片。每位受试者按照采集标准,Sp和DSLR分别获取3张、5张不同牙位照片,两组照片提取上传至龋齿筛查云平台,分别获得359、480个牙位龋齿筛查结果。受试者同时接受口腔医师使用WHO龋齿分级评判标准进行临床龋齿筛查。采用敏感度、特异度及曲线下面积(AUC)等作为AI龋齿图像识别效果的评价指标。结果混淆矩阵结果显示低风险早期龋和高风险成洞龋识别准确度高达90%以上,而中风险釉质轻度缺损龋齿识别准确度仅为32%。口腔医师采用WHO龋齿评判标准与AI筛查龋齿结果比较,Sp拍摄的口内照片诊断龋齿敏感度、特异度及AUC值分别为75.6%、85.8%及0.849;DSLR拍摄的口内照片诊断龋齿敏感度、特异度及AUC值分别为80.0%、86.2%及0.859。结论AI口腔实景图像识别龋齿筛查技术与临床医生龋齿诊断结果接近。Sp拍摄龋齿照片更便捷高效,与临床DSLR相比筛查正确率接近,实际推广应用价值更高。

关键词： 人工智能   财务会计   管理会计   转型策略  

摘要： 随着人工智能技术的不断发展与应用,财务会计向管理会计转型已成为一个热门话题。本文将探讨人工智能时代财务会计向管理会计转型的路径,从财务会计与管理会计概述入手,分析转型的重要性、转型所面临的挑战和机遇,以及对企业和组织的影响,同时提出了转型的相关策略,包括企业内部转型策略和外部合作策略,以期为实现财务会计与管理会计的有效融合提供参考。

关键词： 人形机器人   人工智能   高端制造   科幻场景   前沿技术   火热   核心部件  

摘要： 科幻场景正逐渐变为现实,人形机器人概念火热!今年,机器人赛道成为风口,尤其是人形机器人,成为资本争相“扫货”的对象。人形机器人集成了人工智能、高端制造、新材料等前沿技术,资本更倾向于选择拥有较强的核心部件自研能力和垂直技术整合能力的企业。

关键词： 生成式人工智能   在先作品   可版权性   主体性   独创性   背书机制  

摘要： 生成式人工智能常态化爬取海量在先作品诱发侵权风险,长距离文本语义理解意欲掩盖侵权痕迹,开放式的跨域泛化推理为实施侵权提供技术便利。在作品数据投喂方面,生成式人工智能逾越合理使用制度的边界,或将使在先作品走向无保护或过度保护的极端;在生成内容可版权性方面,生成式人工智能凭借其生成内容的“广度”与“厚度”解耦著作权主体性,挑战现有独创性标准。重释适当引用制度和建立使用在先作品背书机制,应对合理使用制度适用难题;推动“作者中心主义”向“作品中心主义”横向过渡,使以人格权为出发点向财产权转向;建立基于可解释性的生成式人工智能独创性评估机制,重释独创性标准。

关键词： 人工智能治理   范式变革   政策研究   主题建模  

摘要： 人工智能治理范式是在人工智能技术治理中面对责任分配、资源配置、规则制定及挑战应对等问题时逐步形成的具有指导性、规范性及系统性的范例。文章通过引入范式变革理论,认为人工智能技术发展过程中不断产生的问题,以及人工智能治理导向、主体、内容的持续修正和调节需求是人工智能治理范式具有进步性和动态性的理论根源。基于此,对全球主要国家和国际组织发布的人工智能政策进行量化分析,通过量化政策发布机构、文件类型的时序变化,以及采用BERTopic主题建模归纳总结不同阶段人工智能治理内容的侧重点,解构人工智能治理范式的变革趋势,洞察人工智能治理复杂性。

关键词： 人工智能   导航工程   人才培养   模式创新  

摘要： 人工智能正引领着新一轮的科技革命及产业变革,对导航工程领域产生深刻影响,该领域的传统导航技术正处于向智能化、自主化转变的过程中,对从业人员的知识结构和能力要求也相应发生改变。然而,导航工程专业当前的人才培养模式主要集中于传授既有技术,尚难以满足人工智能时代下的新需求。探究符合新时代标准的人才培养方法,已成为亟须解决的课题。本文将针对人工智能时代导航工程专业面临的问题进行分析,并探寻教育模式的创新路径,旨在为培养适应智能化导航时代所需的人才提供参考意见。

关键词： 中医诊断   人工智能   脉诊仪   智能化设备   算法模型  

摘要： 近年来中医诊断智能化的研究火热,其中脉诊的智能化更是研究重点。脉诊的智能化主要集中在采脉与数据处理两个方面,采脉的难点主要集中在传感器及采集指,其数据来源以及处理方式目前行业内无统一标准,目前相关研究主要聚焦在脉图变化以及桡动脉超声方面。介绍基于脉诊八要素(脉位、脉力、至数、脉律、脉长、脉宽、流利度及紧张度)的数据标注的方法,比较脉图及桡动脉超声的优缺点,并提出三维脉图作为脉诊数据标注形式的可行性,进一步探讨目前对于脉图的前端处理方法及人工智能、机器学习等应用于脉图数据标注的现状以及建议,以期为脉诊客观化提供新的研究思路。

关键词： 人工智能   主轴   故障诊断   CNN   LSTM   AE  

摘要： 随着信息通信技术(ICT)的发展,人工智能技术在机械故障诊断中的应用引起了研究人员的关注。为了验证人工智能技术在机床主轴故障诊断方面的适用性,通过构建机床测试台,收集人为改变主轴偏心的故障数据,并采用3种人工智能模型(CNN、LSTM和AE)进行学习,分析比较了它们对主轴7种故障状态分类的准确性。实验结果表明:CNN和LSTM模型均具有较高的准确性,其中CNN模型的准确率最高,达到了99.3%,而AE模型的准确性相对较低,只有76.9%。验证了在机床主轴故障诊断中应用人工智能技术的可行性。