关键词： 人工智能   就业   位移效应   极化效应  

摘要： 人工智能对就业的影响究竟是“就业升级”还是“就业极化”受到普遍关注,理论上人工智能替代工人的本质在于其相对劳动具有比较优势。本文通过上市公司人工智能使用水平和就业数据考察人工智能对中国制造业就业的影响机制。研究发现,人工智能从多个维度重塑中国制造业的就业格局,在技术行业层面和劳动者技能层面呈现“背离之谜”。从技术行业层面来看,人工智能使制造业就业产生位移效应,替代低技术行业的就业,增加中、高技术行业的就业。从劳动者技能层面来看,人工智能则使就业呈现明显的极化效应,提升高、低技能劳动者就业,降低中技能劳动者就业。异质性分析表明,增加高技能劳动力供给和设定较高的最低工资均能促进人工智能对就业产生位移效应,加速制造业转型升级和就业升级。进一步研究显示,人工智能提升高、中技术行业的劳动收入份额,减少低技术行业的劳动收入份额,加剧行业收入分化。为应对人工智能冲击,本文建议实施“就业优先战略”,把稳就业置于经济的中心位置。

关键词： 新质生产力   智能制造   技能人才   耦合逻辑   培养路径  

摘要： 在智能制造行业技能人才供需矛盾凸显的现实背景下,文章运用数据挖掘等方法,基于产业需求视角提炼出“技能性-统筹性-全链性”的技能人才胜任力模型,并以此对标新质生产力“高科技、高效能、高质量”的发展特征,从学理上揭示“智能制造行业技能人才”与“新质生产力”之间“技术-系统-发展”三重耦合逻辑。基于此逻辑,提出智能制造行业技能人才培养的行动路径:以技术逻辑为“源”,共探“科技”演进的人力需求;以系统逻辑为“基”,共商“教育”供给的培育范式;以发展逻辑为“渠”,共创“人才”供需的制度环境。

关键词： 人工智能   可版权性   有限控制   AIGC  

摘要： 在版权法中,人类控制性通常是一个重要但隐藏性的要件;但在AI技术背景下,控制性要件成为一柄“亮剑”,成为AIGC可版权性认定中一项重要前提,将发挥重要作用,我国最新司法实践即是例证。在随机因素介入创作的场景中,控制性要件将被委以重任;而生成式AI辅助创作作为这样一种特殊的介入场景,为控制性要件提供了展示的绝佳舞台。为此,有必要首先剖析随机因素介入对控制性认定的影响程度及效应,再结合AI随机介入创作的具体情境,分析其对控制性认定的影响。“有限控制”应当成为AIGC司法判定人类控制性要件时的应然标准,其正当性包括人类智力投入可能性、独创性人类表达要素审查、创作主体个人意志体现、AI工具高度智能化乃技术发展使然等。“有限控制”标准的考察重点主要应包括:受AI技术框架限制的创作空间大小、人类智力投入能否以及是否导致了AIGC中关键表达的形成、此种关键表达能否为人类所感知或识别。最后,有限控制标准的具体适用,应强调基于不同场景的类型化分析:创作者有控制力时,AIGC很可能获得版权法保护,尽管控制力有强弱之分,尽管此时版权保护应当是有限的,通常仅限于体现人类贡献的部分;而在缺乏控制力时,AIGC将难以被赋予版权,但在特定条件下可以诉诸反不正当竞争法等其他保护路径,尤其是能证明AIGC形成过程中人类劳动成果有被他人掠夺之危险或后果等不正当行为时。

关键词： 洪水易发性   机器学习模型   采样方法   逆频率比   伊河流域  

摘要： 为提高洪水易发性建模精度,针对非洪水点样本选择问题,提出一种考虑空间依赖性的非洪水点采样方法(逆频率比采样法)。以伊河流域为例,首先将逆频率比采样法与两种传统采样方法(随机采样法和分层采样法)进行比较;然后将其分别应用于随机森林(RF)和多层感知机(MLP)两种机器学习模型进行洪水易发性建模。结果表明:1)与随机采样和分层采样相比,基于逆频率比采样法生成的非洪水点空间分布格局出现显著差异,与高程呈现反向梯度关系;2)基于逆频率比采样法的机器学习模型精度皆高于分层采样与随机采样。对于RF模型而言,基于逆频率比采样、分层采样和随机采样构建模型的ROC曲线下面积AUC值分别为0.97、0.94和0.90;而对于MLP模型,其值分别为0.90、0.87和0.86。提出的非洪水点采样方法一定程度上提升了基于机器学习洪水易发性建模精度。

关键词： 电力系统   智能化   故障诊断   故障恢复   人工智能  

摘要： 随着电力系统规模的扩大和复杂度的提高,传统故障诊断与恢复方法已难以满足现代电网的需求。智能化技术的引入为电力系统故障诊断与恢复提供了新的解决方案。围绕电力系统智能化故障诊断与恢复策略展开研究,分析基于人工智能(AI)、大数据分析、深度学习和多智能体协同的故障诊断方法,并探讨自适应恢复、动态重构和分布式协同恢复等智能化恢复策略。通过仿真实验和案例分析,验证智能化策略在提高电力系统可靠性和效率方面的优势。研究结果表明,智能化技术能够显著提升故障诊断的准确性和恢复速度,为未来智能电网的发展提供重要支撑。

关键词： 智慧纪检监察   技术治理   人工智能   智慧法治   纪检监察规范化  

摘要： 智慧纪检监察既是应对数字时代权力监督的需要,又是实现国家反腐败目标的有效途径。相较于数字监察,智慧纪检监察这一概念更加强调智能化的技术运用与技术所展现的人文关怀。目前,智慧纪检监察呈现出工作流程型、预警分析型和辅助办案型的实践样态,其本质在于构建一体化、精准化、要素化和全息化的纪检监察体系。然而,智慧纪检监察也在制度维度呈现为技术与制度的关系失衡、权力维度呈现为监察权力扩张效应、程序维度呈现为对监察程序的解构、技术维度呈现为算法技术的封闭性难题。在未来,智慧纪检监察应明确技术赋能推动纪检监察体制机制革新和“技术驱动+法治引领”的逻辑理路,并以智慧与法治的双重发展面向进行体系构建:在制度层面健全智慧纪检监察规范体系,在权力层面重塑智慧纪检监察权力与权利之间关系,在程序方面控制技术运用程序,在算法层面推动算法技术的回应性与责任性。

关键词： 人工智能   三教协同创新   动态调适机制   产教融合  

摘要： 人工智能技术引发的产业变革催生新型人才需求,职业教育传统“三教”体系面临复合型技术人才培养的结构性挑战。研究提出,应建构“教师转型教材重构—教法创新”协同转型体系,推进适应型人才培养机制的生态化演进。首先,教师角色转向学习生态架构者,依托校企合作强化产业技术对接能力,促进产教协同发展;其次,教材形态突破静态编排逻辑,构建模块化知识图谱与动态化数字资源池,支撑个性化学习轨迹设计;最后,教法创新聚焦虚实联动教学场域,搭建认知实践贯通的多元教学模式,培育技术应用与问题解决的双重能力。研究同时揭示,职业教育数字化转型隐含三重张力:智能教育伦理监管机制滞后、技术应用与育人规律的适配失衡、教育主体性面临技术异化风险。对此需建立制度创新、技术治理与价值引领的三维框架,通过动态调适机制实现教育系统与技术环境的有机互嵌,为智能时代职业教育改革提供理论参照与实践路向。

关键词： 电子信息技术   人工智能   应用策略  

摘要： 人工智能技术的持续发展,改变了电子信息系统的运行方式。早期系统处理数据时依赖人为设定规则,过程固定,调整不够灵活。人工智能应用到其中后,系统能够对大量信息进行分析判断,并根据不同情况做出相应处理,从而提升整体运行效率。文章围绕人工智能的主要使用场景,结合其在电子信息技术中的具体作用,探讨其在技术融合过程中带来的变化,并为后续的系统优化提供参考思路。

关键词： 人工智能   信息化系统   医学检验质量控制   融合应用  

摘要： 通过分析医学检验质量控制的重要性及当前面临的挑战,阐述了人工智能与信息化系统融合的必要性。详细介绍了人工智能技术在医学检验质量控制中的具体应用,包括智能诊断、样本管理和仪器维护等方面,以及信息化系统在检验流程优化与数据管理中的重要作用。通过案例分析,验证了人工智能与信息化系统融合应用在提高医学检验质量、效率和准确性方面的显著效果。

关键词： DeepSeek   新质生产力   适配性   高质量发展   人工智能  

摘要： 在数字空间新实践场域中,经济高质量发展的核心在于技术—生产力适配性变革。DeepSeek作为典型AI生产力工具,其技术嵌入可驱动生产要素重构并引致新质生产力跃迁。然技术扩散加速与生产关系调整滞后的冲突,形成适配困境,阻滞社会生产力进步。破解此困境需推动技术—制度—市场协同演进,其本质是构建技术与制度双轮驱动的新发展范式:技术维度重构生产函数,实现要素智能化重组;制度层面革新资源配置机制,精准对接需求。双重变革通过产业结构升级、区域协同与治理提升等多维路径,推动增长模式由规模扩张向提质增效转型,实现经济高质量发展目标。