灰色预测系统与大数据技术在人工智能中的应用比较

人工智能的发展经历了"小数据"阶段到"大数据"阶段。"小数据"阶段是利用灰色预测系统等各种推理和预测模型来进行数据分析和处理。随着大数据技术的成熟和深度学习的应用,人工智能进入了"大数据"阶段。大数据技术与深度学习推进人工智能向前发展。由于大数据的支持,让机器经过大数据的训练、学习、分析而"自动"发现规律和形成规则,进而提升预测和判断的准确率,使得机器学习乃至人工智能整个领域的众多实际应用成为可能。     

机器学习理论在教育教学测评中的有效性分析

高校环境下,预测和评估方法在教育教学中有着重要的应用价值和广阔的应用空间。这些方法经常由基于训练方式的智能学习机器来实现。在此背景下,一个非常重要的问题值得分析:是否这些方法都是有效的?为此,从几种典型的预测和评估方法入手,深入分析其内在合理性,得出各种方法的有效性评价,最后归结出利用智能学习机器进行预测和评估的有效性的一般性论断。     

法律的“死亡”：人工智能时代的法律功能危机

法律的核心功能是维护社会规范性期望的稳定，法律通过“深度不学习”的方式成功化 约了社会复杂性。而在人工智能为代表的认知性技术兴起之后，学习能力的急速提高将深刻改变传统 法律的特征，法律的计算化和社会科学转向是其典型表现。大数据、区块链、智能合约、模拟仿真等技 术应用正在持续改变法律的功能形态，催生出“小法律”“实验法”等新型学习性法律。从法律不学习 到机器学习，将在法律空间、法律时间、财产形态、信用机制、法律自由、法律正义等各个方面产生深层 效应。根本性的挑战在于法律功能独特性的丧失。法律不学习被机器学习取代，规范性期望被认知性 期望取代，法律被代码 / 算法取代，这也就是法律“死亡”的前景。     

民众自由观的概念建构及其测量

社会主义自由观的理论研究与实践培育，不应仅停留于应然层面的探讨，还应讨论民众自由观的实然状况。但自由观实证研究一直未能得到国内学者应有的关注，尤其缺乏必要的概念界定与测量。基于词源追溯与概念比较，自由观乃是特定时代背景下，公众对于成员与成员、成员与权威机构、成员与资本以及权威机构的关系中保存个体独立性与自主性的信念与偏好。其基本维度可划分为民众对于社会领域、政治领域、经济领域中消极自由与积极自由的认知，以及原则性支持、比较性支持与情境性支持。据此，再通过系统抽样数据的项目分析、信度分析、探索性因子分析和验证性因子分析，开发出适合中国情境、可与国际学界接轨的自由观量表。     

资本

纳斯达克指数15年后重新站上5000点关口美国股市3月2日上涨,纳斯达克综合指数收盘突破5000点关口,为近15年来首次。道琼斯指数和标普500指数也双双刷新纪录。有分析指出,主要股指的反弹凸显出美国金融市场在2000年和2008年金融危机及近年来债务僵局过后的全面复苏。点评:难道不是打压油价使美元坚挺的结果吗?     

代谢组学技术结合机器学习算法在损伤时间推断中的研究进展

损伤时间推断是法医学实践中的重要内容,准确推断损伤时间是国内外法医学者亟待解决的科学问题。代谢组学技术可以有效检测机体受到体内外刺激因素作用产生的内源性代谢物,描述生物体内代谢物的动态变化,具有操作性强、检测效率高、定量结果 准确等优势。机器学习算法对高维数据集的处理具有独特优势,能够有效挖掘生物信息,真实反映机体生理、疾病或损伤状态,是高效处理高通量大数据的新型技术手段。本文综述了代谢组学技术与机器学习算法的研究现状和自身优势,探讨应用代谢组学技术结合机器学习算法在法医学损伤时间推断研究中的应用前景,为法医学损伤时间推断研究提供新思路。     

人工智能生成物法律保护模式探索与比较研究

目前,法律对人工智能生成物的保护并无明确规定.由于缺少法律保护机制,人工智能生成物承载的经济价值可能会引发各方主体无序使用,产生纠纷,最终影响文化市场的健康发展和良好运行.因此及早为人工智能生成物找出合理的保护路径,不仅可以起到定分止争的效果,还可以促进人工智能生成物的生产和传播,满足人们日益增长的文化需求.     

基于Web的旅馆入住数据研判专家系统的研究

专家系统模型研究了如何在Web环境下根据旅馆的入住数据进行研判,它的建立是基于对有经验的警员判案过程的长期调研,它的建成对预防和有效打击犯罪,建立平安和谐社会起到一定的积极作用,也能为国家公共安全部门提供专门、科学、实战的研判模型。     

论人工智能生成的内容在著作权法中的定性

如果人工智能生成的内容在表现形式上不符合作品的构成要件,如计算机生成的无独创性数据库,当然不能作为作品受到保护。但如果人工智能生成的内容在表现形式与人类创作的作品类似,如机器人绘制的图画、写出的新闻报道或谱出的乐曲,则需要从其产生过程判断其是否构成作品。迄今为止这些内容都是应用算法、规则和模板的结果,不能体现创作者独特的个性,并不能被认定为作品。在不披露相关内容由人工智能生成时,该内容可能因具备作品的表现形式而实际受到了保护,但该现象是举证规则造成的,并不意味着著作权法因人工智能而改变。