关键词： 工业机器人应用   劳动力高质量就业   新质生产力   人工智能  

摘要： 加快工业机器人应用有利于营造规模化、高级化就业市场环境,为劳动力高质量就业提供新优势和新引擎。选取2014-2023年中国30个省份面板数据为研究样本,通过基准回归模型、作用机制模型,实证检验工业机器人应用对劳动力高质量就业的影响作用。结果表明,工业机器人应用正向促进劳动力高质量就业,且这一作用存在异质性,具体在东部地区和高劳动收入份额地区中的影响作用更强。中介效应检验结果显示,工业机器人应用可通过加快培育新质生产力,有效促进劳动力高质量就业。据此,提出创新工业机器人应用场景,引领机器人产业“加速跑”;制定差异化工业机器人发展战略,打造劳动力就业“新局面”;加快培育新质生产力业态,激活经济发展“新动能”的对策建议,以期为促进劳动力高质量就业提供新思路。

关键词： 生成式人工智能   网络安全   防御对策  

摘要： 引言随着信息技术高速演化,网络空间安全已成为守护国家安全、助推经济进步与维系社会稳定的核心支点。攻击者利用生成式AI探索全新手段,如编写恶意代码或伪造欺骗性邮件,但也为防守方开辟了新的契机,如智能监控与高效应对机制顺势登场。本文分析了攻防双方的策略依存性、博弈论的应用、攻防博弈的动态演化过程以及关键因素(包括技术进步、数据安全与隐私保护、法律法规与监管的作用),提出了多元化新技术手段、综合性AI多层防御体系以及大语言模型在复杂网络环境中的应用安全等防御对策。

关键词： 大数据技术   档案管理   数据治理   智能技术   服务创新   区块链   人工智能  

摘要： 通过整合多源异构数据和构建标准化元数据体系,能够将跨部门的检索准确率提升至89%;区块链存证技术使电子档案篡改争议下降91%,智能分类模型F1值达0.92;精准化知识服务平台推动档案利用率提升17.2%,服务响应时间缩短40%。实证分析表明,大数据技术能够显著提高档案资源配置效率,实现从“被动保管”到“主动赋能”的转型。研究结果为事业单位档案数字化转型提供理论框架与实践参考,助力国家治理体系现代化。

关键词： 生成式人工智能   数据保护   监管执法   伦理规范  

摘要： 作为当前科技领域的热门技术,生成式人工智能在诸多领域展现出巨大的应用潜力。然而,其发展伴随着一系列风险。文章深入剖析了生成式人工智能在数据隐私、伦理道德、技术滥用、就业结构等方面存在的风险,并针对性地提出了加强数据保护、完善伦理规范、强化监管执法、推动职业转型等应对策略,旨在促进生成式人工智能的健康发展。

关键词： 数据驱动   虚实结合   储油系统   人工智能   工控安全  

摘要： 在以石油石化行业为代表的工业控制领域,人工智能(artificial intelligence,AI)的应用愈发广泛,随着该领域面临的安全威胁越来越复杂,急需兼顾灵活性和可靠性的实验平台和实验资源,以培养AI与工控系统(inductrial control systems,ICS)安全复合型人才。该文在系统分析复合型人才能力培养的基础上,借鉴五维模型,提出了搭建结合真实硬件设备与仿真模型的储油控制系统安全架构及仿真实验平台,首先设计了储油控制系统的实体微缩模型,然后利用数据驱动的仿真建模技术建立了储油控制系统的虚拟模型。基于该平台,学生可以深入理解ICS架构,构建储油控制系统数据集,开展基于AI的ICS数据生成、故障预测、异常检测、态势感知与安全防护等实验,提高综合应用AI、ICS、数字孪生等技术的水平,以及解决复杂工程问题的能力。

关键词： 海上应急通信网络   人工智能   网络优化   强化学习   动态路由调整  

摘要： 本研究致力于探索人工智能技术在海上应急通信网络优化中的应用,旨在提升网络在复杂海洋环境下的性能和适应性。通过综合分析海上应急通信网络的架构、功能需求及现有挑战,本文提出了动态路由调整、资源分配与频谱管理、多跳传输与中继选择三种优化方法,并系统研究了神经网络、深度学习和强化学习等AI算法在网络优化中的适用性。通过设计对比实验(未优化网络、神经网络优化网络、强化学习优化网络)发现:基于强化学习的优化策略显著降低了通信延迟(从250ms降至120ms)、提升了网络吞吐量(从50Mbps增至95Mbps),并改善了信号质量(从-75dB优化至-60dB)。本研究验证了人工智能技术在海上应急通信网络性能优化中的有效性,为未来智能化应急通信网络的构建提供了理论支撑与技术路径。

关键词： 人工智能   不良资产   司法程序   大数据  

摘要： 文章探讨了人工智能(Artificial Intelligence,AI)和大数据技术在不良资产处置领域的创新应用场景,主要包括三个方向:一是在司法程序中引入AI法官,提升案件处理效率和判决一致性,同时借助大数据和区块链技术降低证据争议;二是在不良资产处置的登记过户涉及的税务环节深化推进AI应用并实现区块链驱动,通过建立智能核税、办税系统优化税务流程,提高办税效率;三是利用AI提升不良资产评估的可靠性,针对应用场景建立动态评估系统,突破传统评估的应用局限。

关键词： 外国文学经典   人文主义   互文性   理论表演  

摘要： 在人工智能技术迅猛发展的时代背景下,人文学科面临“文科无用论”与学科存续的挑战。华东师范大学中国语言文学系开设的“外国文学经典”课程旨在通过经典阅读培养学生的人文素养与批判思维,强调文学作为“人学”的不可替代性以回应这一困境。课程以人文主义为主线,聚焦“人性关怀”与“求真意识”两大主题。同时,在教学设计中突破传统的编年体例,以“互文性”来链接经典作品,突出经典间的有机对话与生成性关联。课程倡导“亦师亦友”的阅读态度,既要求学生敬畏经典,又鼓励以共情的方式来拉近学生与经典的距离。最后,课程还适当引入理论视角,拓展文本解读的深度与广度。

关键词： 人工智能   档案管理   智慧服务体系   信息技术  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在档案管理领域的应用也逐渐深入,推动了档案智慧服务体系的构建。深入探讨了人工智能技术在档案智慧服务体系中的应用。通过分析档案服务的现状与需求,阐述了人工智能在档案信息检索、分类、鉴定、修复及个性化推荐等方面的应用原理和优势,同时也指出了应用过程中面临的挑战,并提出相应对策,旨在为提升档案智慧服务水平提供理论与实践参考。

关键词： 顺北地区   低序级断裂   人工智能   样本集   深度学习   断裂识别  

摘要： 顺北地区发育受走滑断裂控制的断控缝洞型油气藏，断裂具控储、控藏、控富的作用。断裂识别和评价是顺北超深层领域油气勘探部署工作的核心，随着勘探开发的深入，主干断裂带之间的低序级断裂成为近期勘探的重点领域，但低序级断裂尺度小，目的层埋深大，地震响应特征不清，识别难度大，常规相干等断裂检测方法不适用，严重制约了勘探开发进程。针对以上难点，在深入研究低序级断裂地质地震特征基础上，从低序级断裂样式和地震响应特征出发，研发低序级断裂人工智能检测技术，对中小尺度断裂建立训练样本集，训练并优化用于断裂识别的深度神经网络，提升低序级断裂识别精度。应用以上方法在顺北中部地区检测出多条低序级断裂，同时，结合构造动力学背景及断裂发育特征，对检测结果进行二次解释，实现低序级断裂带的描述评价和目标优选。