关键词： 人工智能   编辑出版   智能化   出版流程   内容创作  

摘要： 在科技日新月异的时代背景下,人工智能技术正以前所未有的广度与深度,渗透并重塑着各行各业的发展格局。作为信息传播与知识传承的重要载体,出版业同样迎来了人工智能技术的深刻变革。本文旨在探讨与分析人工智能在编辑出版领域的应用现状,凸显其独特优势,直面挑战,并展望发展前景,以期为从业者提供深度洞察与策略参考。

关键词： 西门子股份公司   自由现金流   提升竞争力   领先优势   董事会主席   首席执行官   人工智能   欧元  

摘要： 西门子2025财年第一季度(截至2024年12月31日)业绩强劲,为进一步增长创造积极势头。西门子股份公司董事会主席、总裁兼首席执行官博乐仁(Roland Busch)表示:“2025财年开局良好,我们为股东持续创造价值。西门子的技术赋能客户深度融合现实世界与数字世界,提升竞争力、韧性和可持续性。凭借在工业人工智能领域的领先优势,我们将对现实世界产生深远影响。”西门子股份公司首席财务官***表示:“西门子自由现金流达到16亿欧元,显著超越去年同期,这为2025财年取得成功奠定了坚实基础。出售茵梦达所得的31亿欧元收入进一步加强了西门子的财务优势。我们将延续卓越的执行力,为股东创造长期价值。对于2025财年,我们确认业绩目标指引。”

关键词： 人机分工   高职教育   人才培养   人工智能  

摘要： 社会分工是职业教育存续的重要基础,并且决定着职业教育的组织形态。AI技术的普及将催生各种新型职业,并推动教育教学领域从技术技能向技术人文迁移,客观上驱使高等职业教育人才培养理念从单一的“育才”模式向更为全面的“育人”模式过渡。AI时代,高等职业教育人才培养面临着技术技能的工具化可能导致人机同质竞争、职业人格教育缺位将使人丧失对AI的把控、专业和课程不能满足AI时代素质能力培养的要求、AI技术改变当前教学组织形式等现实问题。因此,职业院校应以技术人文教育为基础,提升学生思维的三大能力;以职业人格培养为驱动,创新教学标准和育人模式;以人机分工协同为要义,优化专业设置和课程体系;以数字生成技术为平台,重构人机互补的教学组织。

关键词： 能量管理   深度学习   强化学习   运载工具   混合动力系统   人工智能   交通电气化  

摘要： 近年来,随着数据科学的不断发展,越来越多的研究尝试使用强化学习来解决多源混合动力无人运载工具能量管理问题。首先,结合国内外的研究现状,分析了地面、轨道、水路及航空运载工具的动力总成结构,并综述了使用强化学习进行能量管理的研究。其次,创新性地依据算法类型,将相关研究归为传统强化学习与改进强化学习两类,并针对状态-动作空间划分、超参数调节、奖励函数设计及算法适用性等关键维度展开探讨。然后,汇总分析运用强化学习解决运载工具能量管理问题的挑战。最后,对该领域未来发展予以展望,大模型、多模态学习、多传感器信息融合等技术,或许会为混合动力运载工具能量管理问题的优化与落地提供更多可能。

关键词： 人工智能   企业   新质生产力  

摘要： “新质生产力”对人工智能与企业的融合提出了新要求,有必要对人工智能驱动企业新质生产力的机制和路径做出分析。基于2013—2022年间省级面板数据,实证考察人工智能影响企业新质生产力的内在机制和影响路径。研究发现,人工智能显著提升了企业新质生产力发展水平,并且经过一系列内生性和稳健性检验后依然成立;人工智能对东部地区企业新质生产力水平提升的影响效果最强,对西部地区企业新质生产力水平的提升效果次之,而对中部地区企业新质生产力水平的提升效果不显著;中介效应检验发现,人工智能可以通过优化创新链、人才链和资金链提高企业新质生产力发展水平。因此,政府要加快发展新一代人工智能,提升企业新质生产力水平;优化创新链,提升企业技术创新水平;优化人才链,引导企业通过多种方式优化劳动力结构;优化资金链,积极促进数字经济与传统产业的深度融合。

关键词： 人工智能   新一代信息技术   学术研究   良性互动   法治建设   生产生活方式   重大挑战   社会关系  

摘要： 当前,以人工智能为代表的新一代信息技术加速突破应用,在为新质生产力注入新动能并促进经济高质量发展的同时,不断重塑社会关系、改变人们生产生活方式、推动社会变革,进而为法治建设带来新的复杂课题和重大挑战。这对学术研究既提出了新的艰巨任务。

关键词： 人工智能   国际治理   ICA框架   集体行动  

摘要： 以大数据和算法为核心的人工智能技术的发展已突破传统主权国家界限,使得跨境协作成为人工智能国际治理的迫切需求。政府间国际组织的加入、社会自组织系统的诞生逐渐丰富了人工智能国际治理的集体行动主体,其协作模式以交易成本较低的协约型合作伙伴关系为主,这在一定程度上整合了多层次的行动力量,提升了国际合作治理效能,但是对于突发事件短时间内难以形成合力。理念差异、自组织网络的迁移困难以及权力介入路径的不明确,是阻碍集体行动形成的主要困境。为摆脱上述困境,应该构建多层次的权力介入体系,为国际组织和社会自组织系统的迁移和嫁接提供切入点,充实集体行动中的专业性力量,以矫正人工智能国际治理主体的结构性失衡问题,同时要在不断的对话与交流中塑造融合共生理性共识。

关键词： 现代自然科学   思想层面   人工智能   网络媒介   文学叙事   语义关系   显著差异   潜移默化  

摘要： 在定义“谁配为人”的种种知识机制中,文学是极为重要的一环。文学叙事在经验化语义关系的编织中,创造了种种人作为主体的隐喻,将人与“非人”的差异潜移默化地转为不证自明的经验性常识。不过,新技术(人工智能、生物技术和网络媒介等)对生活的渗透和思想层面“后人类”理论的出现,带来了对人和“非人”关系问题的重新思考。正如福山所言:“某种程度上,现代自然科学合力拓展了‘谁配称为人类’的观点,因为它试图证实,人类大多数的显著差异更多是由于习惯而非本性造就的。”

关键词： 情感分类   集成学习   机器学习   中文评论  

摘要： 情感分类是指对网络在线评论进行自动极性分类,如正极、负极、中性。针对单一情感分类模型可能存在不稳定的问题,研究多分类器系统概念在中文评论情感分类的潜在益处,并提出一种基于集成学习的情感分类方法。首先改进朴素贝叶斯(NB)为自适应朴素贝叶斯,对支持向量机(SVM)进行参数优化,同时以SVM为基分类器将元分类器装袋(Bagging)作为集成组件之一,然后使用投票集成组合三个组件并输出分类结果,最后将投票集成与各基分类器、元分类器单独使用在三个数据集上的表现进行对比。实验表明,基于绝对多数投票法的集成分类在股市评论、网购评论、电影评论三个数据集上准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-measure)均有所提升。由此可见,提出的方法有效地提高了中文评论文本情感分类性能。

关键词： 人工智能   食品真伪   鉴别技术  

摘要： 基于人工智能的食品真伪鉴别技术,可有效遏制假冒伪劣食品的流通,切实维护消费者的合法权益。本文探讨了基于人工智能的食品真伪鉴别技术,详细阐述了图像处理、光谱分析、机器学习等关键技术,并构建了基于人工智能的食品真伪鉴别系统,包括数据采集、特征提取、模型训练与优化、鉴别结果输出与反馈等模块。该技术有效提升了食品真伪鉴别的准确性和效率,为食品安全保障提供了有力支持。