关键词： 人工智能   人工智能替代   劳动和工作   机器人   革命性技术  

摘要： 在人工智能技术迅猛发展背景下，人工智能替代成了一个必须面对的现实问题。显然，人工智能可以替代人的工作、劳动。如果说在近代工业化的进程中，机器实现了对人的体力劳动的替代，那么人工智能则能够实现对人的诸多脑力劳动的替代。但是，这种替代决不是对人的替代。人在构成、交往、行动上的复杂性决定了人工智能可以在某些方面替代人，而在许多方面却无法替代。人工智能是出现在人的世界中的。在人的世界中，它是一项技术成果，是被作为工具发明出来的，而不是人的世界中的主人。不过，人工智能替代则会对人类社会构成极大的挑战，会在生产关系、社会结构以及人的交往方式上提出变革的要求。相应地，也会对社会治理变革提出要求。

关键词： 人工智能   个人信息处理者   共同处理   处理目的  

摘要： 根据《个人信息保护法》第72条第1款及第20条的相关规定，尽管用户在一定程度上对信息处理拥有自决权，存在可以访问数据的开放型制造商和用户共同作为个人信息处理者的可能性，但这种自决不应被视为对个人信息的真正控制。数据开放型制造商无法避开其作为个人信息处理者的法律责任。而封闭型制造商虽然无法直接访问数据，却能够通过其设备中的人工智能程序实质影响处理方式和目的，因此不应将其排除在个人信息处理者的范畴之外。明确封闭型制造商的处理者责任，有助于减少数据泄露的外部性，促使其采取更有效的安全措施，从而填补现有体系中对数据处理责任界定的漏洞，减少责任追究中的混乱与不确定性。

关键词： 人工智能   大模型   价值对齐   伦理建构  

摘要： 人工智能大模型技术在助推生产力快速发展的同时,也带来了算法偏见等社会不平等现象。人工智能大模型价值对齐的技术路线在现实中取得积极成效,但是也存在明显的困境,诸如数据标注师以及其他参与人员并非代表更广泛的道德判断和价值取向,人工智能大模型生成的同一内容在不同情境中具有不同的价值呈现。与技术路线相比,人工智能大模型价值对齐的伦理路线注重从先验理性向人机合作理性转变,采用混合式机器道德进路,引导更多利益相关者参与到人工智能大模型价值对齐实践中,在多元文化和多样情境中动态推进人工智能大模型价值对齐,提高人机和谐的程度。

关键词： 脑膜肿瘤   数据库   磁共振成像   人工智能   专家共识  

摘要： 脑膜瘤是成人最常见的原发性中枢神经系统肿瘤，MRI是脑膜瘤诊断和评估的首选影像学方法。基于MRI的人工智能（AI）模型应用于脑膜瘤的诊疗，对预测脑膜瘤分级、鉴别诊断及预后具有重要价值，而多中心、大样本的脑膜瘤MRI数据库是构建高质量AI模型的基础；此外，数据的标注质量直接决定了AI模型在应用中的表现。因此，中华医学会放射学分会医学影像人工智能工作组专家从脑膜瘤数据库的构建及数据标注方面达成共识，旨在构建标准化的脑膜瘤MRI数据库，提升数据标注质量，为开发基于MRI的高效、准确脑膜瘤AI预测模型奠定基础并提供理论依据。

关键词： 攻击行为检测   集成学习   人工智能   特征选择  

摘要： 针对传统网络攻击入侵检测方法难以有效应对复杂多变的新形式网络攻击的问题,文章提出了一种基于集成学习的网络攻击行为检测方法。该方法将随机森林、朴素贝叶斯和神经网络3种弱学习器组合形成强学习器,通过加权平均各弱学习器对输入样本的预测概率以获得最终的预测结果。在公开数据集上的实验结果表明,该算法的检测准确率达到96.9%,较支持向量机、随机森林和神经网络方法提升了约5%,较逻辑回归方法提升了12.4%,较朴素贝叶斯方法提升了10.0%;同时,其他指标也有不同程度的提升,有效地完成了网络攻击行为检测任务。

关键词： 脑膜肿瘤   数据库   磁共振成像   人工智能   专家共识  

摘要： 脑膜瘤是成人最常见的原发性中枢神经系统肿瘤，MRI是脑膜瘤诊断和评估的首选影像学方法。基于MRI的人工智能（AI）模型应用于脑膜瘤的诊疗，对预测脑膜瘤分级、鉴别诊断及预后具有重要价值，而多中心、大样本的脑膜瘤MRI数据库是构建高质量AI模型的基础；此外，数据的标注质量直接决定了AI模型在应用中的表现。因此，中华医学会放射学分会医学影像人工智能工作组专家从脑膜瘤数据库的构建及数据标注方面达成共识，旨在构建标准化的脑膜瘤MRI数据库，提升数据标注质量，为开发基于MRI的高效、准确脑膜瘤AI预测模型奠定基础并提供理论依据。

关键词： 工程项目   人工智能技术   智能算法  

摘要： 人工智能技术越来越多被应用到工程建设发展中,对加强工程进度控制与管理具有重要的作用。结合新时期工程建设发展的背景,本文以工程项目建设为主要研究对象,着重从人工智能技术的角度,结合实际的工程案例,探讨将人工智能技术用于支持工程建设的有效思路,明确BP神经网络模型、BIM技术、智慧工地系统以及智能算法等人工智能技术的应用要点,研究人工智能技术在工程建设中的正确应用形式与方法,旨在为助力工程建设发展水平提升提供参考。

关键词： 智能交通管理系统   交通流优化   信号控制   车联网   人工智能  

摘要： 传统的交通管理模式在面对复杂、动态的交通环境时,存在信号控制滞后、路径规划单一、交通资源利用率低等问题,难以有效缓解城市交通拥堵。智能交通管理系统依托先进的感知、通信、计算和控制技术优化交通流组织,以提高城市道路的通行效率。基于此,本文首先分析了智能交通管理系统的技术架构,包括交通流检测、数据处理与计算、优化控制算法等核心技术。接着,借助仿真实验和典型城市案例分析,量化智能交通管理系统对平均通行时间、车辆排队长度和交通流量的优化效果。研究表明,基于人工智能和大数据分析的智能信号控制、车联网辅助调度和自适应路径优化策略,能够有效提升城市道路通行效率,减少交通延误,提高道路资源利用率。以期为未来智慧交通系统的优化提供技术支撑。

关键词： CNC全自动锯床   人工智能   强化学习   深度学习  

摘要： 本研究旨在利用人工智能(AI)算法优化CNC全自动锯床的复杂形状切割路径,以提高切割精度、减少切割时间和降低材料浪费。方法 采用深度学习、遗传算法和强化学习三种AI方法对切割路径进行优化,并在MATLAB/Simulink仿真平台上进行实验验证,比较不同算法在切割精度、时间效率和材料利用率方面的表现。结果 结果表明,强化学习算法在切割路径优化方面表现最佳,切割误差降低至0.3mm,切割时间缩短至20s,材料浪费率降至8.2%。相比之下,深度学习和遗传算法的优化效果虽优于基准算法,但仍略逊于强化学习。结论 AI算法的应用显著提升了CNC锯床的切割性能,强化学习算法在处理复杂形状切割路径时展现出更优的适应性和优化效果,为智能制造和自动化加工提供了新的优化手段。