数据挖掘技术及其在电力系统中的应用

介绍了数据挖掘技术的发展概况、实现方法，及其在各领域中的主要应用情况，全面综述了国内外数据挖掘技术在电力系统中的应用动态，展望了其今后的发展趋势。     

跳汰机床层状态智能有源探析

国内外跳汰机排料等自动控制主要依赖床层厚度传感器。我国绝大多数跳汰机是混合入选，煤质状况等常发生剧烈变化。单一的床层厚度传感器，只能在其状态较稳定时才能较准确地反映厚度变化信息，而对床层状态的变化却一无所知。跳汰机的自动控制性能很大程度取决于床层状态传感器，而对此类传感器的研究到目前国内外尚未见实例及文献发表。     

数据挖掘在电信客户关系管理中的应用

数据挖掘(Data Mining，DM)是一个应用统计学和人工智能等算法进行知识发现的过程，目前商业应用刚刚起步。本介绍了数据挖掘技术的相关知识及其在电信行业客户关系管理中的应用，并以客户流失分析作为实例，重点探讨了数据挖掘的整个应用过程。     

关于人工智能法律政策问题的思考

随着计算机深度学习能力的不断提升,人工智能在生产生活中的应用范围也在不断的扩大。我们在感受人工智能所带来的巨大便利的同时,也应该关注由此而引发的法律政策的问题。本文尝试围绕人工智能的相关法律政策问题进行分析与思考。     

关于人工智能法学研究反智化问题的探究

随着人工智能技术的不断创新发展,其在社会生活各方面都得了广泛深度的应用。在法学研究方面,法律人工智能逐渐成为了法学研究中的热门话题。在实际的法学研究工作中,人工智能有效地提升了法律工作的实际效率,在一些简单的法学工作中,人工智能可以代替人脑进行繁琐的运算和审核,人工智能虽然不可能完全替代人脑在法学研究中的地位,但是在简单的法律研究领域人工智能可以有效提升简单、重复的法学研究工作的实际效率[1]。在这一人工智能应用于法学研究的大背景下,出现了一定程度的反智化现象。反智化指的就是违反了人类智力常识的现象,这种反智化现象在法学研究领域中的出现,产生了大量的学术泡沫,对于未来法学研究的方向和良好发展均产生了一定的负面影响。文章首先对人工智能与人类的关系进行概述,对人工智能法学研究中存在的问题进行了分析,并提出了人工智能法学研究中问题的应对举措,为人工智能发展背景下的法学研究回归理性轨道提供参考。     

互联网法院基于人工智能辅助的审理模式研究

基于互联网法院的建设与发展,以及人工智能的多方面的运用。互联网法院的起步发展,与人工智能相结合的发展存在不确定性及挑战。对互联网法院与人工智能相结合广泛在审理过程运用的审理模式可能性,以及运用后可能带来的问题及相关问题的解决办法予以探讨。人工智能与互联网法院的多方位结合对司法改革具有着重要的意义。     

思维（认知）科学的启示—人工智能的可能与实现（续完）

三、没有不依赖于知识的智能——知识工程的兴起前面已经提到,关于 GPS 的研究所得出的结论是:没有不依赖于知识的 GPS。在这一结论的启示下,从六十年代中期开始,首先在斯坦福大学开始了计算机科学家与其它学科领域的专家们合作,在“启发式程序设计研究计划”(Heuristic ProgrammingProject)名义下,开展了完全依赖于领域     

人工智能与学习力——基于“互联网+”的交互式学习系统与教育方法

近年来,伴随着互联网技术的快速发展,人工智能与教育之间的关系已达到一个相当紧密的程度。在此基础上,互联网环境下的学习模式正引起业界的高度重视并被深入性地探究。这种教学模式契合了人本主义及提倡素质教育的目的,具备多元化、交互性、开放性和跨时空性等多种特征,被高效地应用在教育领域中。如何利用互联网技术的优势来寻求创新交互式学习的教育方法,对提升教学质量和效能具有重大意义。本文通过人工智能与学习力的认知,对"互联网+"的交互式学习系统与教育方法的优势和问题对策展开理性思考,以积极的心态去迎接挑战,打造未来人工智能下"互联网+"的交互式学习系统与教育方法新体系。