关键词： 人工智能生成物   法人作品   权利归属  

摘要： 生成式人工智能技术的快速发展使其创作的内容与人类创作的边界日益模糊,由此引发人工智能生成物的著作权争议。学界提出的“拟制作者说”试图将法人作品制度延伸至人工智能生成物,但这违背了著作权法的底层法律逻辑。现行《中华人民共和国著作权法》以自然人的创造性智力活动为核心,法人作品制度强调法人对自然人创作过程的组织协调,人工智能自身并无主观意志和创造性智力活动,因而直接套用法人作品制度在著作权法的底层法律逻辑上并不成立。本文从法人作品的法定要件入手,否定“拟制作者说”的适用性,并进一步针对不同类型的人工智能生成物进行具体分析,以明确其权利归属的合理路径。

关键词： 生成式人工智能   企业伦理   伦理风险   伦理审查   法律规制  

摘要： 生成式人工智能现已跃升为驱动新质生产力发展的核心动力,我国企业积极探索相关技术的研发,却也面临一系列伦理风险困境。在以人为本和可信可控的伦理基本原则指引下,我国法律法规明确了生成式人工智能企业是本单位科技伦理审查的责任主体,并向企业提出了设立伦理审查委员和完善伦理审查规范标准的要求。然而,我国现有规范并不足以为企业伦理审查工作提供有效指引。针对这一问题,当务之急在于优化和完善生成式人工智能企业伦理审查委员会的组建规则和监督机制,明确“风险预防”审查原则并细化伦理审查规范标准的具体内容,从而提高生成式人工智能企业伦理审查的质量和效率,预防并化解伦理风险困境,促进生成式人工智能技术向善向上发展。

关键词： 人工智能   思维型课堂   生殖性克隆人  

摘要： 培养学生的思维能力是教育的重要目标,人工智能以强大的功能为生物学课程的思维导向教学提供了坚实的支撑。文中以《关注生殖性克隆人》课程内容为例,借助生成式人工智能,通过情境创设、图片生成、资料推荐、答疑解惑、谱曲做歌等方式辅助参与教学,从思维激发、思维拓展、思维深化、思维创新4个阶段提高学生思维效能。

关键词： 自移机尾   MTL   TCN   时序预测   状态预测   人工智能  

摘要： 传统的时间卷积预测模型多依赖单一任务和线性模型,难以全面捕捉到自移机尾运行过程中复杂的非线性关系及多任务间的关联性。基于此,提出了一种基于多任务学习-时间卷积网络(MTL-TCN)的自移机尾状态预测方法。该方法首先通过特征融合技术将多维信息统一到共享输入空间;随后设计了一个MTL-TCN,并对其膨胀卷积进行优化。在层叠优化的时间卷积层中提取输入数据的时序特征,并且通过MTL策略在共享表示的基础上进行任务特定的特征解耦和预测;最后通过TCN多分类器将预测数据分类至不同的量化状态,从而完成对自移机尾的智能状态感知。实验结果表明,该模型能够准确预测和感知自移机尾的运行状态。

关键词： 人工智能   智能交通系统   交通优化   数据管理  

摘要： 本文分析了人工智能在交通信号优化、流量预测、自动驾驶及交通安全监控等领域的应用现状,指出其在数据质量、算法局限性、系统复杂性,以及实际推广中面临的问题。基于此,本文提出了优化数据管理、提升算法效率、加强政策支持和推动跨领域融合的对策建议。构建高质量数据平台、提高技术模块协同能力、降低技术成本及推进智能交通试点示范,可有效促进人工智能在智能交通中的深度应用。未来,人工智能与智慧城市的协同发展将为智能交通提供更广阔的发展前景。

关键词： 人工智能   信息通信业   融合发展  

摘要： 基于对信息通信企业应用人工智能的业务场景和典型案例的跟踪分析,全面分析了人工智能在提高信息通信企业运营效率、拓展行业发展空间、构建产业生态等方面取得的积极成效。然而,推动人工智能与信息通信业融合仍面临技术不牢、应用不足、要素不够、治理体系不全等困难挑战,下一步需要通过强化技术创新、加快应用培育、加强要素供给、完善治理体系等措施,着力破解困难瓶颈,推动人工智能与信息通信业深度融合。

关键词： 人工智能   智能宽带   网络性能  

摘要： 宽带网络作为现代信息社会的关键基础设施,其服务质量和接入能力直接影响数字经济的运行效率与用户体验。但传统宽带接入技术在动态资源调度、异构环境适配及服务质量保障等方面面临挑战,而人工智能技术的演进为网络自主决策与跨域协同提供了新的方法论,在数据驱动的实时优化、弹性网络架构设计以及端到端性能建模等领域展现出潜力。本文就人工智能驱动下智能宽带接入技术的核心架构、优化路径与关键挑战展开系统性探讨,以期为构建高可靠、低时延、自适应的新一代宽带网络提供理论支撑。

关键词： 人工智能   极简主义   室内设计   智能家居  

摘要： 人工智能(AI)与极简主义室内设计的融合正重塑设计行业的底层逻辑。从空间布局的动态优化、装饰元素的智能简化、环境感知的隐形集成3个方面探讨了AI驱动的极简主义室内设计创新实践,分析了AI介入带来的技术载体与美学的冲突、数据隐私的保护困境、情感化表达的局限等挑战,并提出技术协同创新、隐私安全体系构建及情感智能融合三大实现路径,旨在推动AI与极简设计的协同发展。

关键词： 基础医学   人工智能   融合现状   可视化分析   CNKI大数据  

摘要： 文章基于CNKI数据库检索的文献资料,运用VOSviewer等可视化工具,对基础医学与人工智能融合现状进行了多维度分析。研究以“基础医学”“人工智能”为关键词,通过CNKI大数据平台筛选截止2025年3月期间的相关文献。结果显示,该领域年度发文量呈现指数增长。核心发文期刊以《基础医学教育》为主,发文量占比34.29%。文章进一步通过构建关键词共现网络图谱与聚类分析发现,该领域研究热点集中于病理学智能诊断、虚拟仿真教学以及“医工结合”人才培养等方面。通过量化分析与动态追踪,揭示了学科融合的内在规律与发展路径,为优化交叉学科建设与高等教育布局提供实证依据。

关键词： Physic AI   黄仁勋   英伟达  

摘要： 7月17日,英伟达公司创始人兼首席执行官黄仁勋在第三届链博会先进制造链主题活动现场表示,人工智能的下个浪潮是物理AI--Physic AI。尽管在当前日新月异的发展中,AI终将超越深度学习、生成式AI,但就5年到10年的中短期来看,物理AI迎来爆发期是可以现实期待的。黄仁勋认为,人工智能是一种新的做软件方式,根据基本原理代替人类编码描述算法来预测结果,我们使用算法来学习如何从实例、信息、数据中预测结果,这种使用计算机来学习如何进行项目的方法已被证明是非常可扩展的。物理AI阶段,AI可以进入物理机器,如机器人。