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廈門阿米控技術
歐美品牌停產的“DCS系統備品 備件
歐美品牌常用的“DCS系統備品 備件
歐美品牌停產的，常用的“PLC”備品 備件
我司產品應用于以下領域：
1,《發電廠DCS監控系統》
2,《智能平鋼化爐系統制造》
3,《PLC可編程輸送控制系統》
4,《DCS集散控制系統》
5,《智能型消防供水控制系統》
6,《化工廠藥液恒流量計算機控制系統》
7,《電氣控制系統》造紙,印染生產線,變電站綜合自動化控制系列
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人工智能發展帶來一定保障風險
人工智能技術存在算法黑箱、技術濫用、侵犯隱私等保障問題，隨著人工智能與實體經濟深度融合，這些風險將會進一步疊加放大，給公共保障、道德倫理、社會治理等帶來挑戰。
技術內生風險。深度學習作為運用廣泛的人工智能技術，存在“算法黑箱”“不可解釋”等缺點，難以對其實施測試檢查，一旦算法模型中存在漏洞，其產生的保障風險問題可能對社會保障產生重大威脅。華盛頓大學等高校的研究人員在一篇論文中披露，自動駕駛汽車并不能“真正理解”指示牌上的圖案，而是通過一些特征來進行識別，人們只需要在交通標志上用貼紙進行相應處理，就可以讓系統錯誤地將停車標志識別為限速標志。
技術濫用風險。技術發展是把益害劍，隨著人工智能應用日益深入，出現了利用計算機視覺、智能語音等技術實現“換臉”“換音”的情形，不但侵犯個人隱私，還可能被用于實施詐騙，產生嚴重后果。2019 年 3 月，《華爾街日報》報，有犯法分子使用深度偽造技術成功模仿了英國某能源公司在德國母公司CEO的聲音，詐騙了220000歐元，造成嚴重的財產損失。
數據隱私風險。人工智能技術訓練需要依靠大量數據，但當前數據的獲取、使用的監督管理尚不完善，存在隱私泄露、數據濫用等風險，同時數據作為重要資產，跨境流動時處理不當還可能對各國保障產生威脅。2020年2月，服務于600多家機構及安保公司的美國人臉識別創業公司Clearview AI稱其客戶面部信息數據庫被盜，據報，Clearview AI從網絡社交媒體上抓取了超過30億張照片，這些數據在采集時并未明確獲得用戶的同意。
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