关键词： 生成式人工智能   个人信息保护   应用失范   风险控制路径  

摘要： 信息技术的迭代发展推动着个人信息保护制度的不断演进,生成式人工智能在为社会带来巨大变革的同时,也导致了个人信息保护制度失范现象的产生,给个人信息安全带来隐患。当前,采用权利保护路径对个人信息进行保护面临认知和结构双重困境,已无法应对生成式人工智能所带来的个人信息安全挑战。因此,在分析生成式人工智能处理个人信息面临的失范风险的基础上,提出个人信息保护的二元路径,以风险控制为核心,注重个人信息保护的动态性,能够更好地保障个人信息安全。

关键词： 人工智能   信息技术安全   防御机制  

摘要： 在数字化进程加速、安全威胁激增的背景下,文章聚焦人工智能驱动的信息技术安全防御机制研究。通过综合运用机器学习、深度学习、时间序列分析等多种人工智能技术,从提升安全防御效率、精度及自动化程度等方面,深入探究其在云计算、物联网、工业互联网等环境中的应用。研究表明,人工智能可以构建起涵盖威胁检测、预测及响应的闭环防御体系,有效应对复杂安全挑战,为信息技术安全提供坚实保障,助力相关产业稳健发展。

关键词： 能源系统   城市治理   超大城市   人工智能  

摘要： 杭州市正处于“后亚运、两万亿、超大城市”的新阶段,“人工智能+”将成为保障城市能源系统安全运行、提升城市绿色治理水平的关键“钥匙”。

关键词： 工程监理   人工智能   发展路径   实施对策  

摘要： 本文旨在探讨工程监理与人工智能(AI)融合的发展思路及对策。通过分析工程监理行业现状,阐述AI技术在监理中的应用优势,提出了“工程监理+AI”的发展路径,包括技术应用策略、人才培养方案、数据管理措施以及合作与创新模式。同时,针对实施过程中可能面临的挑战,给出了相应的解决对策,以期为推动工程监理行业的智能化发展提供理论支持与实践指导。

关键词： 人工智能   数据库   隐私数据泄露识别   数据预处理  

摘要： 随着大数据和人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的广泛应用,传统隐私数据泄露检测方法效率低、误报率高,难以应对复杂多变的数据环境。文章提出基于AI的隐私数据泄露识别技术,通过构建智能识别模型,提升隐私数据检测的准确率与效率。该技术融合数据预处理、AI模型训练、隐私数据识别规则设计等关键技术,实现对数据库实时监测与告警。实验表明,此方法在准确率、识别效率及误报率等方面均优于传统检测方法,为数据库隐私保护提供了有力的技术支持。

关键词： 大数据   人工智能   城市道路安全   交通流量预测   事故预警  

摘要： 本文提出了一种基于大数据与人工智能(AI)技术的城市道路安全管理与预警系统,通过整合多源数据、应用先进的AI算法,实现对道路情况、交通流量的实时监控、事故预警以及交通行为的智能分析。系统架构包括数据采集、处理、分析及展示层,重点介绍了数据预处理、交通流量预测模型、事故预警模型以及行为识别分析技术。通过实际应用案例,验证了系统的有效性和可行性。研究表明,大数据与AI技术预警系统能够显著提升道路安全管理水平,为城市市政安全提供了有力保障。

关键词： 人工智能   继电保护故障   诊断方法  

摘要： 在继电保护故障诊断中应用人工智能,能够提高电力系统故障识别的智能化水平。通过神经网络、遗传算法、模糊逻辑等技术,自动分析与处理电力系统故障数据,构建高效准确的故障诊断模型,不仅能提高故障诊断的准确性和速度,还能实现故障类型的自动分类与预测,为电力系统的稳定运行提供重要保障。同时,人工智能技术能自适应地调整继电保护策略,提升保护的灵活性和适应性,为电力系统的智能化管理提供有力支持。

关键词： 人工智能   公共图书馆   智慧服务  

摘要： 智慧图书馆作为图书馆发展的新形态,依托物联网、大数据、人工智能等新质生产力,致力于构建以人为本、智慧便捷的知识服务体系,成为图书馆转型升级的必然趋势。本文简要概述人工智能视域下公共图书馆发展变革形式,并基于智慧图书馆的建设内容及特点,从空间、资源以及服务三方面着重分析人工智能技术的具体应用策略,推动公共图书馆个性化推荐、智能化查询、自动化管理等功能的实现,以期提升用户体验的同时,提高公共图书馆的运营效率,促进公共文化教育行业的长期稳定发展。

关键词： 大型语言模型   专利   人工智能   系统综述  

摘要： [目的/意义]随着大型语言模型(LLMs)技术的快速发展,其在专利领域的应用潜力日益凸显。探讨大模型技术在专利领域的应用对推动专利事业发展具有重要战略意义。[方法/过程]本文利用系统综述法,从大模型类型、大模型的具体应用、未来发展方向3个方面对专利领域大模型研究文献进行系统研究。[结果/结论]研究发现,通用大模型和垂直大模型均可应用于专利分类、检索、质量评估、翻译和文本生成等专利任务中。LLMs能够有效提升专利分析的效率和准确性,并为专利撰写过程提供辅助。然而,该领域仍面临数据集、评估体系等方面的挑战。未来研究应着重于构建多模态模型、高质量数据集和标准化评估体系,以推动LLMs在专利领域的应用落地。

关键词： 大数据   人工智能   模型训练   模型评估   智能运维   系统集成  

摘要： 作为IT信息化建设的领军企业,上海蒙帕智能科技股份有限公司专注于提供智能运维、维保服务和系统集成解决方案,致力于通过创新技术推动IT基础设施的高效管理与优化。在大数据环境下,蒙帕智能积极探索人工智能模型的训练与评估方法,以提升运维服务的质量和加快响应速度。通过大数据技术对海量数据进行深度分析,结合机器学习算法,蒙帕智能建立了高效的预测模型、故障诊断模型和自动化运维模型。在智能运维领域,AI模型不仅能够实时监控系统状态,还能够预测潜在故障,提前进行预警和修复,极大提升了系统的稳定性和可靠性。