人工智能应用于民事诉讼证明的问题研究

在智能化全球背景下,人工智能与司法体制的结合是大势所趋,但在享受科技带来的便利之时注意其双刃剑的实质也是必要的.在《证据规定》修改之后,民事诉讼证明标准的主观性愈发明显,以科学算法和客观概率为运行基础的人工智能与以主观性为本质特征的民事诉讼证明标准结合就会产生一系列的排斥反应.因此,有必要通过正确认识人工智能的辅助地位...     

人工智能技术在现代农业中的实践应用分析——基于国外发展动态

国务院《新一代人工智能发展规划》提出要加快人工智能深度应用,培育壮大人工智能产业,发展智能农业。人工智能技术推进农业新发展,是农业现代化生产的新方向。鉴于国外发达国家在该领域领先国内,梳理人工智能在现代农业主要实践应用基础上,分析农业发展新态势及主要技术应用,挖掘国外发展经验对我国现代农业可借鉴之处,以期促进我国智能农业快速发展。     

人工智能的“负责任创新”

目前,人工智能快速发展,在众多领域发挥了重要作用,对人类社会产生了深刻的影响。人工智能虽然为人类带来巨大利益,但也带来不确定的风险。近年来,在欧美国家兴起的"负责任创新"旨在解决科技发展中的责任伦理问题而提出的理念,这为人工智能的创新与发展提供理论思考与现实应对的路径。运用负责任创新的理念和方法进行人工智能伦理责任的规制或者嵌入,使其形成具有道德的决策和行动,从而促进人工智能良性、开放、健康和包容的发展,推进人工智能与人类的和谐共存。     

洪水灾害研究的复杂性理论

作为一种高度复杂的自然现象,洪水灾害表现了不均匀性、多样性、差异性、随机性、突发性、迟缓性、重现性以及无序性等复杂性的特点,使经典的理论和手段已不适于伴随着人类经济活动的开展而日趋复杂化的洪水灾害系统的研究.由于复杂系统和复杂性理论的引入,为洪水灾害的研究注入了新的生机.复杂性理论在洪水灾害的研究中将扮演重要的角色,为解释洪水灾害中的复杂现象提供了崭新的方法论.本文提出从复杂大系统理论出发,借助于复杂性理论的基本数学工具(分形、混沌、神经网络等非线性动力学方法),研究和分析洪水灾害中的复杂现象,建立洪水灾害分析与模拟、反演与预测的综合集成方法,构造洪水灾害研究的复杂性理论框架.     

基于Multi-Agent系统的预测支持系统的结构

Agent技术是人工智能和计算机科学领域内新兴的研究热点,自治Agent和多Agent系统为复杂软件系统的分析、设计和实现提供了新的思路.给出一种基于Multi-Agent系统的预测支持系统的结构,将系统设计成由多个Agent组成的多Agent系统.各个Agent有自己的功能,可以独立自主地运行,还可以协同工作完成系统整体目标.     

故障模糊预测系统开发环境的思想及其实现

针对故障诊断的现状和发展,本文探讨了故障模糊预测系统的开发环境,并研究了系统的知识表达方式和推理控制策略。     

智能化能对冲新能源汽车补贴退坡的影响吗?——基于CGE模型的分析

在新能源汽车销量“十二连跌”和“新冠”疫情的双重压力下,购置补贴退坡不得不从2020年末延缓至2022年底,与此同时,专注于智能化的车企却异军突起,那么,智能化能否对冲补贴退坡的不利影响,补贴应于何时退坡,亟待回答.通过在可计算一般均衡模型的生产函数中引入生产过程智能化因子,在效用函数中引入新能源汽车特有的使用过程智能化因子,利用宏观闭合的不同设置模拟供给约束和需求约束两种经济形势,采用中国2018年实际经济运行数据进行参数校准,探讨了补贴退坡的适宜时期以及两类智能化的对冲效应差异与作用边界.研究发现,新能源汽车补贴适宜于供给约束时期退坡,因为该时期退坡可以促进关联度较低部门的发展,并缓解收入不平等,且适度的使用过程智能化既可以对冲补贴退坡对社会福利、新能源汽车部门的不利影响,又不至于完全抵消上述正面影响.而在需求约束时期,上述正面影响均转为负面,且难以被智能化对冲.因此,新能源汽车补贴的退坡决策,应根据经济从“新冠”疫情中复苏的程度,而相机抉择.在经济快速复苏时,可通过使用过程智能化即自动驾驶的适度发展,来对冲补贴的退坡;否则,应暂缓退坡.     

人工智能:统治人类还是服务人类?——基于历史唯物主义的思考

人工智能引起了社会各界的高度关注,并正在广泛而深刻地影响着社会生活.人们在享受人工智能带来的好处和便利的同时,也对人工智能的风险产生了巨大的担忧.人工智能究竟会统治人类还是服务人类?历史唯物主义为这个问题提供了一个独特的思考视角.从历史唯物主义的视角看,人工智能的本质是人的本质力量的对象化,是人类实践活动的成果.人工智...     

计算机视觉及网络领域中人工智能的运用

本文主要探讨了在计算机视觉与网络领域中人工智能的运用,首先阐述了相关概念,其次叙述了人工智能在计算机网络技术中的作用,再次分析了人工智能与计算机视觉及网络领域之间的关系,最后探讨了人工智能在计算机视觉及网络领域中的运用,以期推动计算机视觉及网络领域中人工智能技术的稳定发展。     

定性仿真与人工智能的关系及计算机化解法体系

定性仿真是采用定性推理方法建立和求解定性代数方程或定性微分方程模型,得到被仿真对象的定性行为和展望的预测过程。定性仿真(QSIM)和基于深层知识的人工智能技术,在其核心内容上看是属于同一科学领域。图论方法是求解复杂定量或定性仿真模型的实用且有效的计算机化方法。提出了有关定量和定性仿真计算机化的解法体系,给出了一种计算机求解实例。