关键词： 技术标准   人工智能   合作规制   自我规制   规制工具  

摘要： 如何对人工智能进行有效治理是当前学界重点关注但又尚未形成广泛共识的问题。从国家治理的角度看,技术标准的规制效能逐渐获得理论与实践的肯认,成为一种重要的人工智能规制工具。在理论上,将技术标准嵌入人工智能治理体系中,契合嵌入式伦理、治理生态、知识共创、分层治理等治理逻辑。然而,在实践中,人工智能标准化治理也面临正当性、科学性、协调性和有效性方面的困境,难以最大限度地发挥治理效能,需要选择一个合适的规制模式进行重新构造。相比纯粹的行政规制和自我规制模式,合作规制模式不仅契合人工智能标准本身的内在规律,而且可以有效解决人工智能标准面临的现实困境。基于此,可以通过对人工智能标准的功能地位、内容设计、制定程序和实施监督进行制度设计,实现基于合作规制的人工智能标准化治理。

关键词： 人工智能   大数据   教学模式创新   个性化学习   教学效率  

摘要： 人工智能技术在个性化学习路径、智能辅导与评估、自动化教学等方面发挥着重要作用,能够帮助学生根据其需求和学习进度获得量身定制的学习资源,同时为教师提供实时反馈与支持。大数据技术则通过收集和分析学生的学习数据,帮助教育管理者进行精准的决策和资源配置,推动教学策略的优化。文章将探讨人工智能和大数据技术在高等教育中的应用现状,并分析它们推动教学模式创新的作用,旨在为未来高等教育的数字化转型提供参考。

关键词： 产业链重构   制造业升级   国内增加值   智能制造   经济效应  

摘要： 随着全球产业链重构加速,中国制造业面临价值链分工调整、技术升级和市场竞争加剧的挑战。本文研究了国际产业链调整对中国制造业国内增加值和贸易竞争力的影响,分析了技术创新、智能制造与供应链优化在制造业升级中的作用,探讨了制造业升级对就业结构、附加值和出口市场格局的经济效应。研究表明,提升技术自主性、优化供应链配置能够增强制造业竞争力,提高附加值回流比重,促进出口结构优化。基于研究结果,提出强化产业链自主可控能力、深化全球供应链合作的政策建议,以增强中国制造业的韧性和国际竞争力。

关键词： 低温CMOS   存内计算   人工智能   量子纠错   量子计算   存储器  

摘要： 随着人工智能、量子计算等前沿技术的快速发展,对高性能计算芯片的需求不断提升。然而,传统冯·诺依曼架构受限于存储墙和功耗墙等因素,已难以满足数据密集型计算应用的算力需求。低温存内计算结合了低温CMOS器件的优异电学特性与存内计算架构的高带宽、低延迟优势,为突破算力瓶颈提供了一种新的解决方案。综述了低温环境下CMOS器件及多种存储介质的关键特性,系统梳理了低温存内计算在人工智能与量子计算领域的典型架构、关键实现及性能表现,并分析了其在器件工艺、电路系统、EDA工具等层面的挑战及未来发展趋势。

关键词： 大模型   人工智能   军事应用   指挥控制  

摘要： 大模型是当前人工智能研究的一个热点,在指挥控制、智能分析和战术培训等诸多领域有着广阔的应用前景。但是,其在实际应用中还存在着计算资源需求、模型可解释性、数据安全等问题。为更好地挖掘其在军事应用中的潜能,文章基于对大模型的概述,分析其在军事领域的实际运用,并对大模型技术面临的挑战与后续发展做出深层次探讨。

关键词： 飞行器振动预示   机器学习   飞行数据   高斯过程回归   气动激励  

摘要： 针对飞行器发展中振动预示经验公式不准确、数值仿真方法难以获得准确激励源、不能满足高频部分振动预示需要的问题,文章提出基于已有飞行数据的机器学习方法作为飞行振动预示的解决方案。针对飞行器速度和动力形式变化,引入气动激励源和动力激励源相关的多种飞行参数及状态信息参与振动预示模型训练,并使用飞行器不同位置的振动测量结果作为振动预示目标,以体现飞行器结构形式的变化。根据预测误差对输入训练参数进行调试,完成了多物理量预测模型的优化,并使用部分测量数据进行验证。结果表明,不同方向的振动预示精度较经验公式方法的提高5倍以上。该方法具备进一步研究和推广使用的价值。

关键词： 人工智能   电子工程   深度学习   机器学习   自动驾驶  

摘要： 文章探讨了人工智能在电子工程领域的发展与应用。首先,介绍了人工智能在该领域的关键技术进展,包括深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉等核心技术;其次,详细阐述了人工智能在电子工程中的主要应用场景,如自动驾驶与智能交通系统、智能物联网与智慧家居、电子产品的质量检测与缺陷识别,以及机器人组装与自动化生产线等。这些应用不仅显著提升了生产效率,也推动了技术创新和产品升级。最后,强调了人工智能在促进科技进步和可持续发展中的重要作用,同时呼吁重视其在伦理和社会层面的潜在影响。

关键词： 人工智能   计算机通信技术   融合应用  

摘要： 当前,人工智能技术的迅猛发展,推动了计算机通信朝着智能化方向发展。不仅在网络信息安全方面发挥着不可替代的作用,还有助于提升系统自适应能力,进而降低人为干预成本。将人工智能与通信技术深度融合,可使原本依赖静态规则运行的通信体系逐步转向动态响应的系统架构,为计算机通信优化带来质的飞跃。文章主要分析人工智能及计算机通信技术的内涵,探讨人工智能在计算机通信中的融合应用,以期借助多元化的通信技术手段,促进人工智能的多渠道应用,为计算机安全高效通信提供更多支持,同时,为今后通信系统的优化升级提供支撑。

关键词： 人工智能   绿电绿证市场   价格波动   波动预测  

摘要： 本文提出了一种基于人工智能的绿电绿证市场价格波动预测方法,从数据处理、驱动因素分析、波动模式识别到预测模型构建进行全面研究。,基于市场经济理论对价格结构和历史波动数据进行分析,提取核心特征。通过长短期记忆网络(LSTM)和时间卷积网络(TCN)构建动态交互模型,实现多时间尺度下价格波动的精准预测。通过实验对模型性能进行评估,验证了其在不同场景中的适用性和预测精度。结果表明,该方法能够有效捕捉绿电绿证市场价格波动特性,为政策制定和市场决策提供科学依据。

关键词： 脑机接口   安全风险   伦理道德   算法   人工智能  

摘要： 作为一种颠覆性前沿技术,脑机接口技术的“双刃剑”效应日益凸显。在医学、科技、军事等方面取得新突破的同时,该技术也带来了伦理、管理、法律等方面的新安全风险。脑机接口技术安全风险的产生主要受以下因素影响:算法黑箱致使脑机接口天然存在风险因子;脑机接口的发展必然会冲击现有伦理道德;脑机接口的普及使得社会问题日益加剧;法律的滞后性导致对脑机接口的规制存在困难等。基于这些因素的综合考量,应从以下几个方面着力应对:推动脑机接口算法透明化并使其具有意义;创新脑机接口的道德规范;建立脑机接口技术公平公正发展机制;构建脑机接口技术应用的权利保障机制等,从而推动脑机接口技术安全发展与应用。