定结县撰写可行性报告-能写可行报告的公司

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（一）坚持服务性原则。无论是在线作品登记、交易等版权服务功能，还是版权、预警等版权保护功能，都需要广大社会公众的广泛参与和直接使用，服务性是平台建设的首要原则。要秉承服务宗旨，以人性化的服务理念，把平台建成方便使用、务实有效的便捷工具，发挥平台加强沟通、效率、促进工作的积极作用。

推动新能源汽车发展之所以必将成功，既在于的坚定支持与推动，也在于的市场规模，以及经济收入后对更、环保生活的追求——这正是汽车凭借新能源技术打一个翻身仗的后盾。

三是配套能力明显。法士特等一批关键零部件企业和配套能力快速，目前我市正在编制汽车产业发展规划和汽车产业链发展整体方案，着力构建工业大走廊，以西咸新区为依托，以西安汽车零部件产业园为支撑的汽车产业发展规划。首届2018年""汽车产业发展选择在西安召开，对我市既是一种鼓励更是一种鞭策，我们将以本次召开为契机，“”等重大战略机遇，坚持市场主导创新驱动，坚持切实在做大上下工夫，到2025年整车产能达到300万以上，产量达到210万以上，汽车产业实现产值突破6000亿元。

第二，建设克服三大难题的扶贫服务板块。作为一种特殊类型的公共服务，扶贫涉及“识别、帮扶、和考核”四个环节，为解决“信息不对称”的“道德风险”、“供需脱节”和“碎片化扶贫”三大难题，要建设相关服务板块。一是要引入第三方，建设“第三方化服务”板块，提供扶贫、脱贫评估、扶贫成效评价等化服务，克服“道德风险”难题。二是利用“互联网 ”技术，建设“扶贫双边市场”板块，基于双边市场的网络外部性以及市场机制本身的灵活性，汇集和整合分散的社会扶贫资源，分散的个性化扶贫服务需求，扶贫匹配效率，克服扶贫“供需脱节”难题。三是着力建设“资源整合转化”板块。一方面，平台汇聚各种扶贫资源，实现有效整合、转化和对接帮扶需求，变“碎片化扶贫”为“化扶贫”、“统筹扶贫”，避免扶贫资源的浪费，扶贫效率和成效。另一方面，它为多扶贫主体搭建支持协同工作机制，建立开放式平台，协调多扶贫主体参与扶贫行动，有效“碎片化扶贫”难题。

而且，小镇强调“生活生态先于生产”的理念，打造立体交通，实现人车分流，地面都是公园，触目所及皆是森林。此外还将建设无人驾驶技术示范区、互联网泊车示范区、智能代步车租赁点等。“以后很有可能当你把车开到一个区域，就有一个机器人过来帮你把车搬到停车位上，免去人们找车位的麻烦。”方兴勇说。

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 随着数据的积累、计算机算力的跃升和算法的，人工智能正在让生活。识别、图像识别使身份认证更可信赖，短短几秒就能证明“你就是你”；智能诊疗和自动驾驶，更让人们看到了战胜、事故的新机会；人工智能还可以战胜围棋高手，写出优美的诗句……其自主性和创造性正在模糊人和机器的分野。　　但是，当隐私侵犯、数据泄露、算法偏见等事件层出不穷时，人们又不得不反思：人工智能的进步和广泛应用带来的好处是的，为了让它真正有益于社会，同样不能忽视的还有对人工智能的价值引导、调节以及风险规制。　　“刷脸”应用更广泛，对隐私权的威胁值得 　　“刷脸”进站、“刷脸”支付、“刷脸”签到、“刷脸”……人脸识别技术正走进更为广阔的应用，与指纹、虹膜等相比，人脸是一个具有弱隐私性的生物特征，因此，这一技术对于公民隐私保护造成的威胁性尤其值得。“人脸图像或视频广义上讲也是数据，如果没有妥善保管和合理使用，就会容易侵犯用户的隐私。”社会科学院哲学研究所研究员段伟文说。　　通过数据采集和机器学习来对用户的特征、偏好等“画像”，互联网服务商进而提供一些个性化的服务和推荐等，从正面看是有利于供需双方的一种互动。但对于消费者来说，这种交换是不对等的。就频频发生的侵权的事件来看，权利与机构数据权力的对比已经失衡，在对数据的收集和使用方面，消费者是被动的，企业和机构是的。段伟文表示，“数据实际上成为被企业垄断的资源，又是驱动经济的要素。”如果商家只从自身利益出发，就难免会对使用或者不恰当。　　“大数据时代，个人在互联网上的任何行为都会变成数据被沉淀下来，而这些数据的汇集都可能终个人隐私的泄露。”湖南师范大学人工智能道德决策研究所所长李伦认为，用户已经成为被观察、分析和监测的对象。　　算法应更客观，要避免歧视与“杀熟”　　在信息的时代，数据的处理、分析、应用很多都是由算法来实现的，越来越多的决策正被算法所取代。从内容推荐到投放，从信用额度评估到犯罪风险评估，算法无处不在——它操作的自动驾驶或许比司机更加，它得出的诊断结果可能比更准确，越来越多的人开始习惯一个由算法构建的“打分”社会。　　作为一种信息技术，算法在信息和数据“迷雾”的同时，也面临着上的挑战：利用人工智能来评估犯罪风险，算法可以影响刑罚；当自动驾驶汽车面临危险，算法可以决定牺牲哪一方；应用于的算法甚至可以决定攻击的目标……由此引发了一个不容忽视的问题：如何确保算法的公正？　　研究院法律研究中心研究员曹建峰认为，即使作为一种数学表达，算法本质上也是“以数学或者计算机代码表达的意见”。算法的设计、模型、目的、成功、数据使用等，都是编程人员的主观选择，偏见会有意或者无意地嵌入算法，使之代码化。“算法并不客观，在算法决策起作用的诸多领域，算法歧视也并不鲜见。”　　“算法决策多数情况下是一种，用过去的数据未来的趋势，算法模型和数据输入决定着的结果，因此这两个要素也就成为算法歧视的主要来源。”曹建峰解释说，除了主观因素以外，数据本身也会影响算法的决策和。“数据是社会现实的反映，数据可能是不正确、不完整或者过时的，训练数据本身也可能是歧视性的，用这样的数据训练出来的算法，自然也会带上歧视的烙印。”　　2016年3月，微软人工智能机器人Tay上线，在与网民互动中，很短时间内就“误入歧途”，集性别歧视、种族歧视于一身，终微软不得不让它“”。曹建峰认为，算法倾向于将歧视固化或放大，使歧视长存于整个算法之中。因此，如果将算法应用在犯罪评估、信用、雇佣评估等关系人们切身利益的，一旦产生歧视，就可能危害个人乃至社会的利益。　　此外，深度学习还是一个典型的“黑箱”算法，可能连设计者都不知道算法如何决策，因而要在中发现是否存在歧视和歧视根源，技术上也较为困难。“算法的‘黑箱’特征使其决策逻辑性和可解释性。”李伦说，随着大数据“杀熟”、算法歧视等事件的出现，社会对算法的质疑也逐渐增多。和企业在使用数据的中，对公众的度，让选择权回归个人。　　加强核查，加大对数据滥用等行为的惩戒力度　　2017年7月，印发《新一代人工智能发展规划》（以下简称《规划》）。《规划》强调，促进人工智能行业和企业自律，切实加强，加大对数据滥用、侵犯个人隐私、违背道德等行为的惩戒力度。　　“虽然‘刷脸’的应用越来越多，但人工智能目前仍处于起步阶段，需加大对数据和隐私的保护力度，关注和防范由算法滥用所的决策失误和社会。”在权利的保护方面，段伟文建议，应数据交易各方对自己的行为负责，让每个人知道自己的数据如何被处理，特别是用于其他用途的情形，数据滥用，让人们清楚知道自己的“脸”还是否。　　段伟文认为，要进一步加强人工智能的设计，对算法的理论预设、内在机制与实践语境等进行全流程追问与核查，从算法决策的结果和影响中的正入手，反向核查其机制与有无故意或不自觉的曲解与误导，揭示存在的问题，并其修正和改进。　　在曹建峰看来，应对人工智能带来的问题，一是要构建算法治理的内外部约束机制，将人类社会的法律、道德等规范和价值嵌入人工智能；二是在人工智能研发中贯彻原则，研发人员遵守基本的准则；三是对算法进行必要的，算法自身的代码性和算法决策的性；四是针对算法决策和歧视以及造成的人身财产损害，提供法律救济。　　“我们生活在一个人机共生的时代，人类与机器之间势必将发生各种冲突和矛盾，仅靠法律和制度很难完全解决。”李伦表示，人们还应努力自身的科学素养，自身的权利，社会也应尽快建立讨论人工智能问题的公共平台，让各方充分表达意见，促进共识的形成。