关键词： 削减开支   人工智能   云计算服务   超大规模   提供商   亚马逊  

摘要： 2月初,人们还在讨论中国超低成本的人工智能产品DeepSeek带来的冲击是否会迫使硅谷的大型人工智能公司削减开支。如今,我们可以明确地给出答案:不会。美国领先的超大规模云计算服务提供商——亚马逊、谷歌母公司Alphabet、Meta Platforms和微软、公司,已经开启了前所未有的高投入之年。

关键词： 机器学习   人工智能   神经网络   智能生成   语言转化   比对技术   风格化   时间精力  

摘要： 引言。自然语言处理(NLP)是如今人工智能和机器学习的热门领域之一,其通过将人类语言转化为计算机可以识别的数据,并通过神经网络进行计算和输出。然而,大多数NLP任务使用的有监督训练方式需要人们花费大量时间精力对数据集进行整理和打标签,且数据集的质量限制了模型的效果。

关键词： 鼻咽癌   人工智能   影像组学  

摘要： 近年来,人工智能在医学图像处理领域表现优异,能自动对复杂的医学图像特征进行定性评价。以多模态影像融合为代表的人工智能技术为临床诊疗提供极大的辅助作用。本文主要就多模态影像融合的人工智能技术在鼻咽癌诊疗方面的应用现状进行阐述,并对其发展前景进行展望。

关键词： 人工智能   颠覆性创新   Open   标志性事件   Chat   第三波   AI   发展史  

摘要： 世界人工智能发展史上新的标志性事件。DeepSeek的横空出世是世界人工智能发展史上新的标志性事件,可以和2023年初OpenAI发布ChatGPT3.5相媲美。DeepSeek推出的V3和R1模型既是技术上的重大突破,也是发展模式上的颠覆性创新。

关键词： 翻译技术   教学理念   默会知识   生成式人工智能  

摘要： 人工智能生成内容技术的广泛应用颠覆了传统的教育和语言服务行业生态,生成式人工智能时代的翻译技术教学面临更大的挑战,亟需改革传统的教学理念。鉴于此,本文基于默会认识论这一哲学理论提出了翻译技术知识观,将翻译技术视为由明述知识和默会知识构成的超越工具的知识体系,揭示了翻译技术知识的默会维度,并依据翻译技术知识观阐释了当下翻译技术的教学困境,然后结合具体的教学实践经验,从教学目标、课程设计、教学手段、教学评价和学习路径等方面提出建议,以期推动生成式人工智能时代翻译技术教学理念的内驱性转变,为翻译人才的培养模式革新提供一些理论参考。

关键词： 人工智能   深度学习   跳台滑雪   生物力学  

摘要： 为探究人工智能三维运动分析应用于分析跳台滑雪飞行距离影响因素和优化运动员技术动作的可行性,在2022年国际雪联洲际杯北京站比赛中对16名运动员的起跳阶段动作进行固定范围拍摄,使用人工智能三维运动分析系统对拍摄视频进行自动三维动作解析。该分析系统可以获取运动员起跳阶段的生物力学参数,通过对比人工与智能系统在处理人体关节点三维坐标时间序列时的相关系数及差值,对该系统应用于跳台滑雪的可行性进行验证,其结果的多重相关系数大于0.91,差值平均值小于1.48 cm。最后对国外高水平运动员和国内运动员技术动作参数进行比较,并采用t检验和皮尔逊相关系数法分析起跳阶段身体姿态参数与运动表现的相关关系。结果显示运动员出台速度与蹬伸开始踝角、膝角相关,最终成绩与蹬伸开始踝角相关,提示中国运动员应注重起跳阶段的充分蹬伸、把握起跳时机,能够显著提高运动表现。可见该系统能够对跳台滑雪技术分析做到精准反馈,且可获得世界冠军运动员生物力学参数以构建冠军模型为中国运动员提供训练参考。

关键词： 电网安全督查   人工智能   无人机远程督查   信息管理  

摘要： 随着电网规模的扩大、作业数量的增加,传统的安全督查工作模式效率低下、智能化不足等弊端日益突出。因此,本文从电网作业安全督查工作的现状出发,结合人工智能技术,基于无人机远程督查,提出一种自动安全督查及结果分析装置,实现督查信息自动采集、分析整理、日报生成,并完成督查数据的分析应用,形成大数据看板,从而提升远程督查工作效率。

关键词： 人工智能   土木建筑行业   建筑设计   施工阶段   智能辅助设计软件  

摘要： 人工智能技术正在逐步改变土木工程和建筑行业的运作模式,显著提升了设计与施工的效率。文章详细探讨了人工智能在建筑设计和施工阶段的应用状况,尤其聚焦于智能辅助设计软件、自动化建筑信息建模技术,以及施工流程中的智能化转型。通过对人工智能技术在该领域实际应用的深入分析,文章进一步探讨了当前面临的技术挑战和未来的发展趋势。同时,文章强调了实践教学改革与高校和企业之间深度合作的必要性,这将为水利类专业的人才培养提供坚实支撑,加速行业的数字化转型步伐。研究旨在为土木建筑行业提供技术指导与参考,推动人工智能技术在该领域的广泛采用与深度融合。

关键词： 人工智能   合成数据   法律3.0   融贯性治理   数据法学  

摘要： 人工智能需要大规模、多样化和高质量的数据来训练机器学习模型,而收集这些真实世界的数据可能成本高昂,并可能威胁个人隐私、引发偏见或歧视以及侵犯版权。在实践中,合成数据作为一种替代性解决方案,受到广泛关注,被越来越多地用于训练机器学习模型。从数据法学的角度,借助数据科学以及计算机科学领域的研究成果,对人工智能训练中合成数据的治理框架进行了探索。首先,从规范层面分析了在人工智能训练中合成数据之所以受到重视的逻辑前提,即个人信息保护法所追求的“小隐私”保护与人工智能训练的“大数据”需求之间存在明显的不兼容性,使训练数据的开发面临挑战,而现有的法律和技术解决方案均存在治理效能不彰的问题。在此基础上,探讨了人工智能训练中合成数据的应用场景与风险类型。最后,提出以“法律3.0理论”和“数据治理理论”作为指引,从3个方面构建人工智能训练中合成数据的融贯性法律治理框架:制定合成数据的处理规则,强化合成数据的过程治理,开发合成数据的评估工具。

关键词： 人工智能   流通产业   耦合协调   影响因素  

摘要： 本文通过构建人工智能与流通产业发展综合指标体系,运用TOPSIS熵权法、耦合协调模型及Tobit模型,深入探讨了2015-2022年我国30个省区市人工智能与流通产业发展的耦合协调度及其影响因素。结果显示:第一,研究期内,我国省域人工智能和流通产业综合发展水平均呈增长趋势,但耦合协调度整体处于濒临失调状态,且不同省域间存在显著差异;第二,从影响因素来看,经济发展、产业结构、政府支撑及基础设施建设对提升人工智能与流通产业发展耦合协调度具有积极作用。