它已经成为广播电视发展的必然趋势。 参考文献 [1]孙素平.基于 DDS 技术信号发生器的研究与设计[D].哈尔滨工业 大学,2010. [2]梁睿.基于DSP和DDS的信号发生器硬件设计及可靠性研究[D].武 汉理工大学,2012. [3]樊昌信,詹道庸.通信原理[M].4 版.北京:国防工业出版社,1996. [4]邹云海.基于软件无线电的调频广播接收机设计[D].西南交通大 学,2010. ······上接第217页

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“绝对安全不可能性”的敬畏？ u 为防范核风险而创造的超级监控系统 ，是否可能成为新形态的技术霸权？ u 当 AI 替代人类判断 ， 监管者会否沦为算法的 “执行器官”？ 工具理性与价值理性的永恒张力 n 汉斯 · 约纳斯的责任伦理 • AI 的 “概率思维”与责任伦理的 “绝对命令”存在根本冲突。 当算法计算出 “可 接受风险”（如 0.01% 的泄漏概率） ， 人类是否有权为后代做此选择？ •

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两项指标都能通过大数据技术进行优化。 在建立庞大的语音和词汇数据库的基础上，运用大数据技 术匹配用户说话内容与语音库，并根据词汇数据库理解用户表 达的意思。 目前英语语音识别系统已经在使用过程中逐步完善，但汉 语语音识别由于汉语的复杂性，存在技术瓶颈，产品开发亟待 突破。 目前国内教育领域语音识别技术龙头企业为科大讯飞，所 有省份的口语评测采用的都是科大讯飞的引擎。 2.8.5.3、 物联网技术服务商 了操作的 可靠性。 MapReduce 技术处理的方式是,首先将一个具体的任务分 解成为若干个很小的任务，然后将分解后的任务分配到各个分 节点，通过主节点来对分节点的任务进行管理和调度，然后得 到分节点处理后的结果，再将结果整合，得到最终结果，通过 多个节点之间的相互合作和调度，从而实现对大规模数据集的 计算和处理。总的说来,MapReduce 就是基于“分而治之”的思想 实现“任务的分解与结果的汇总”。 是居高不下，例如:应用程序中软件升级 Bug，人 为的逻辑性错误，这些都是 在存储容灾未涵盖的保护内容，很 多时候运维人员需要快速恢复生产和数据， 希望减小数据最小 化的丢失，那么如果数据能够根据需要返回上一个时间点显 得 至关重要，而快照技术由于其时间窗口的限制，恢复的颗粒程 度显得力不从心。 CDP 的分类是相对于数据保护时间点而言的。准 CDP 技 术是按照一定的时 间频率，持续的记录并备份数据变化，每次

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在建立庞大的语音和词汇数据库的基础上，运用大数据技 术匹配用户说话内容与语音库，并根据词汇数据库理解用户表 达的意思。 77 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 目前英语语音识别系统已经在使用过程中逐步完善，但汉 语语音识别由于汉语的复杂性，存在技术瓶颈，产品开发亟待 突破。 目前国内教育领域语音识别技术龙头企业为科大讯飞，所 有省份的口语评测采用的都是科大讯飞的引擎。 2.8.5.3、 物联网技术服务商 了操作的 可靠性。 MapReduce 技术处理的方式是,首先将一个具体的任务分 解成为若干个很小的任务，然后将分解后的任务分配到各个分 节点，通过主节点来对分节点的任务进行管理和调度，然后得 到分节点处理后的结果，再将结果整合，得到最终结果，通过 多个节点之间的相互合作和调度，从而实现对大规模数据集的 120 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 计算和处理。总的说来,MapReduce 是居高不下，例如:应用程序中软件升级 Bug，人 为的逻辑性错误，这些都是 在存储容灾未涵盖的保护内容，很 多时候运维人员需要快速恢复生产和数据， 希望减小数据最小 化的丢失，那么如果数据能够根据需要返回上一个时间点显 得 至关重要，而快照技术由于其时间窗口的限制，恢复的颗粒程 度显得力不从心。 CDP 的分类是相对于数据保护时间点而言的。准 CDP 技 术是按照一定的时 间频率，持续的记录并备份数据变化，每次

习的潜力，政策制定者应紧急审查并逐步 重新定义教师的角色及其所需技能。需要 适当的能力建设项目来准备教师在日益依 赖人工智能的环境中工作。随着人工智能 工具在辅助决策循环和生成内容方面能力 的增强，教师与学生之间的互动或许正变 得三角形。 为了在人工智能时代维护社会价值和责任 感，必须认识到教师与学生之间互动与合 作的核心作用是不可或缺的。AI工具绝不 能设计成取代教师在教育中的合法责任。 在引入AI于教育领域时，必须建立法律保 工具 包括当地相关 开源工具 ， 可以 使用或重新用于 支持自我评估 ， 反思性实践和 专业学习与 特别注意启用 教师的可及性 残疾。 LO5.1. 4 查找并应用 面向教师的 AI 工具 这是负担得起的和 相关的回应 自我评估的需要 和个人专业 主题学习 知识, 教育学 技能和同伴学习。 教师的意识 基本权利和 AI 中的义务 era:划定权利 应该得到保护 ， 基本工作 条件和指导 或培训机会 2 应用适当 知识和技能 关于数据 ， 算法 ， 编程和 AI 要自定义的模型和 / 或组装现有的 AI 工具或半成品 AI 模型来创建 AI 工具或 微调开源 AI 系统创建解决方案 既相关又 负担得起的本地设置 和具体的用例。 LO3.3. 3 修订或 定义的标准 综合测试 一个自我创造的 AI 工具 和目的 优化和进一步 工具的迭代。 LO3.3. 4 有助于 新的或现有的存储库 用户创建或定制的

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