关键词： 知识产权质押融资   信用风险   演化博弈   人工智能   信息共享  

摘要： 在人工智能快速发展的背景下，知识产权质押融资作为一种创新的融资模式，面临着前所未有的信用风险挑战。本研究立足知识产权质押融资信用风险问题，构建了知识产权权利方与金融机构间的演化博弈模型。该模型考虑了人工智能在信息获取、处理和风险预测方面的优势，分析了双方在“守约/违约”与“使用人工智能/不使用人工智能”策略组合下的动态博弈过程。通过复制动态方程和雅可比矩阵分析，揭示了系统均衡状态及其稳定性条件。数值模拟结果表明，合理的奖惩机制、完善的信息共享机制以及人工智能使用成本的降低，均有助于系统收敛至“守约—使用人工智能”的理想均衡。研究发现，人工智能技术能够显著提升金融机构的风险识别能力和监管效率，并有效抑制产权权利方的违约动机。

关键词： 生成式人工智能   科学研究   风险冲击   中国方案  

摘要： 科学研究是生成式人工智能影响最为显著的领域。ChatGPT和Sora等人工智能工具为研究者带来巨大科研便利的同时,也犹如一把“双刃剑”引发了知识生产“意向性”缺失、科研同质化、迟滞学科进步、恶化学术生态、人工智能发展轨道偏离等风险冲击。应充分借鉴全球其他地区应对生成式人工智能参与科研风险的多元化治理方案与实践,结合我国科研实际,从鼓励非共识研究、增强生成式人工智能自我创新、构建监管机制、设计沙盒测试、改革科研评价体系和落实科研诚信等方面出发,形成应对风险的中国方案。

关键词： 生成式人工智能   风险分级   标识规范   义务履行  

摘要： 生成式人工智能的标识义务涉及用户、服务提供者与技术支持者三方责任。用户作为内容生成的第一责任人，需履行基础标识义务；服务提供者作为核心主体，应确保标识的准确性与完整性；技术支持者则应通过技术手段保障标识机制的有效实施。在适用路径上，标识义务应基于生成内容类型与应用场景进行差异化设计：针对纯AI生成内容、人机协作内容及疑似生成内容，构建多层次、差异化的标识要求；同时，基于风险分级理念，对高风险生成内容实施严格标识要求，对低风险生成内容采用简化标识机制，对行业特定生成内容设计定制化标识规范，助推生成式人工智能技术在合规框架内实现高质量、可持续发展。

关键词： 软件自动化测试   信息化   人工智能技术   应用  

摘要： 信息化时代,人工智能技术在软件自动化测试的融合应用中展现出了重要的价值.通过人工智能的辅助,自动化测试不仅能提高测试效率,还可以通过学习与分析历史数据来优化测试用例,预测潜在的缺陷,提高了软件产品的质量和可靠性.AI技术在自动化测试中逐渐实现智能化识别、动态决策和自我学习,显著提升了测试的精确度与覆盖面,为快速发展的软件迭代提供支持,使企业能更快速地推出创新产品,同时保持较低的开发与维护成本.

摘要： "杭州六小龙"指数级放大了人工智能变革的能见度、可及度,其中偏重基础研究的DeepSeek更接近技术底层,应用领域最为广泛.伴随着"六小龙"等科创企业的成长,杭州正从"电商之都"向"硬科技之都""科创之都"蝶变.本文深入研究"六小龙"集中出现杭州做对了什么,其对AI时代发展新质生产力有何启示,并就培育惠州市人工智能和机器人产业新支柱提出对策建议,具体包括:加速人工智能硬件软件产品落地、推动智能机器人产业创新发展、加快智能算力基础设施建设、丰富数据要素供给、加大应用场景落地推广力度.

关键词： 端检仪硬件软件   人工智能   端面检测   卷形检测  

摘要： 热轧带钢是应用于汽车、建筑、机械等领域的金属材料,其端面质量是下游客户判定产品质量优劣的条件之一.市场优胜劣汰,下游客户对热轧带钢的端面质量提出越来越高的要求,促使生产厂商改进设备及生产工艺,提高热轧带钢的端面质量.本文主要介绍端面质量检测仪(以下简称端检仪)在热轧厂2032生产线的开发及应用,并介绍了端检仪的硬件构成、软件和使用效果,及出现端面缺陷后的应对措施.

关键词： 人工智能   AI   孪生   太阳能   污泥干化   优化调控   智能视觉  

摘要： 研究AI对污泥太阳能干化系统的赋能作用，用智能视觉系统提升污泥太阳能干化系统运行效率和安防智慧化程度，简化配置，提升系统安全性和稳定性。以此为基础，运用大数据孪生模型，分层次自动比对分析各层因子的影响作用，找出关键表征性控制指标，简化控制流程，提升系统运行效率，加强节能降耗效果。运行结果表明，出泥含水率可以用造粒干化区长度高度表征调控，二者具有高度线性关系；在系统孪生最佳运行工况下，系统非冬季污泥日处理量达设计值2.4倍，日脱水量4.85t，平均脱水能力达8.84kg水/㎡d；系统冬季运转较非智慧化污泥太阳能干化系统能耗降低29.9%，较低温带式干化技术能耗降低49.4%，出泥含水率均达标；系统运转稳定，目标出泥含水率控制精准，综合节能降耗效果明显。

关键词： 生成式人工智能   模型训练   合理使用   文本与数据挖掘  

摘要： 生成式人工智能技术广泛使用作品以训练模型，对“作者中心主义”著作权规则带来挑战，面临著作权侵权风险，而传统“授权许可”模式成本高昂。从理论上而言，生成式人工智能模型训练中对作品的使用是非表达性使用，可运用合理使用予以解释。从经济视角看可解决市场失灵问题，在技术伦理层面可降低数字偏见，从公共政策层面看可推进技术创新并增进公众福利。各国就生成式人工智能模型训练提出了不同方案，如美国的转换性使用规则，但基于场景分析自由裁量权较大；日本的柔性合理使用条款，因不限制使用目的不利于著作权人利益保护；欧盟的文本与数据挖掘（TDM）例外规则更有利实现相关主体利益平衡。可借鉴欧盟的做法，将TDM作为著作权合理使用的新情形，限定适用客体、目的和行为等要件予以完善。

关键词： 风险监管   欧盟人工智能法案   监管创新   人工智能伦理  

摘要： 人工智能技术的涌现在很大程度上打乱了支持监管的想法和理由，引发了监管制度的变革。作为全球首部全面规制人工智能的法律，通过规范分析法可知，欧盟《人工智能法案》采取了基于风险分类分级和适应性调整的监管模式与举措，不仅“凿空”了人工智能时代法律、监管与技术的融合路径，而且体现了欧盟人工智能监管制度中立法刚性与灵活监管的矛盾、伦理安全与技术创新的冲突、法秩序统一与市场开放协同的对立。鉴于欧盟《人工智能法案》的制度探索以及法律、监管与技术之间相辅相成的关系，首先，我国人工智能立法应超越“法律扼杀技术的创新”的迷思，以可信人工智能为立法目标；其次，顺时改革监管模式、主体与手段，从而推动人工智能技术创新；最后，回归法律、技术与监管的工具性特征，将技术嵌入法律与监管之中，实现三者的结构性耦合。

关键词： 人工智能   自动化   空中交通管理系统  

摘要： 随着人工智能的快速发展,自动化空中交通管理系统成为实现空中交通安全和效率的关键.该系统利用先进的技术和算法,实时监测和管理飞机在空中的航行,优化航线和飞行高度,减少交通拥堵和碰撞风险.本文将对自动化空中交通管理系统进行分析,探讨其在提升空中交通运行的可靠性和安全性方面的潜力和挑战,以期为相关人员提供可靠参考.