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建立端到端海关监管体系作为经济安全工具
摘要。本研究的目的是确定建立端到端海关控制系统的方法，以提高海关当局活动的效率并提高国家的经济安全水平。研究采用了分析和综合、形式逻辑和比较法律方法。对海关控制系统的分析发现了一些问题，这些问题无法提高海关控制的效率和国家的经济安全水平。为了解决这些问题，作者建议在客观控制手段的基础上组织在国家边境检查站收集原始信息，并确保在随后的海关操作中（包括申报货物时和放行后的海关控制过程中）提供这些信息。此外，还建议确保海关当局与其他国家机构的互动，引入海关审计制度，并实施刺激企业退出经济影子部门的机制。本研究的创新之处在于提出了端到端控制系统模型，确保提高海关当局的效率和国家的经济安全水平。关键词：海关监管、海关审计、经济安全、对外经济活动监管
人工智能作为商业、管理、经济和技术的有效数字化转型法律手段
摘要。目前，创业和专业活动正在向数字化商业、管理、经济和技术转型，这些转型可以通过四个新技术领域的棱镜来观察：人工智能、区块链、云技术和数据分析。因此，我们将使用多学科方法来展示数字工具如何影响业务流程、管理和经济的所有领域。研究目的：确定人工智能在法律和社会数字化转型背景下建立商业、管理、经济和技术转型、商业和专业活动的有效模型中的作用和重要性。方法：这项工作的方法论基础是法律现象认知的一般科学方法，例如综合法、类比法、形式逻辑等，以及研究创业和专业活动领域人工智能类别的具体科学方法。成果与创新：要实现使用人工智能的目标，可以描述如下：第一步是使用大数据，第二步是应用分析，第三步是预测。人工智能用于收集和存储数据，以便进行分析和进一步预测。IT、营销、财务、会计和销售领域的公司正在使用人工智能来提高竞争力和效率。
连体双胞胎：人工智能与计算机科学的发明
人们普遍认为，现代计算机本身就是一台思维机器，它处在即将被冠以控制论的丰富内容之中，这一点比人们通常认为的要多得多。现代计算机的基本架构以从可寻址高速存储器中检索数字编码指令为中心，最早在约翰·冯·诺依曼的《EDVAC 报告初稿》中描述。冯·诺依曼在 1945 年初撰写这份材料时，正忙于与一个试图成立“目的论学会”的团体进行讨论，以探索生物体和机器实质上等同的激进思想。冯·诺依曼用生物学术语“神经元”描述了数字计算机逻辑的构建块，后来被称为门。这一说法受到沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨工作的启发，他们断言，真正的神经元就像二进制开关一样工作，因此在功能上等同于图灵机和形式逻辑中表达的语句。冯·诺依曼进一步利用生物学隐喻，将他计划中的计算机的组成部分称为器官，将其内部存储单元称为内存。
人工智能与自我意识
“人工智能”或 AI，是明斯基和麦卡锡在 1956 年创造的一个术语，已经演变成一个名副其实的全球愿景和梦想，不仅引起了研究人员的兴趣，也引起了从业者、艺术家、作家、政策制定者和普通公众的兴趣。与大多数研究领域一样，人工智能经历了几波浪潮，其间穿插着相对不重要的时期，即所谓的“人工智能寒冬”。人工智能的每次复兴浪潮都有特定形式的概念进步，如形式逻辑、人工神经网络、智能代理、包容架构等。目前人们对人工智能兴趣的复苏或许是独一无二的，因为可以说，这波新浪潮的主要催化剂来自硬件的进步，尤其是图形处理单元 (GPU)，它被重新用于人工神经网络的大规模并行处理。因此，这波浪潮更多地是由人工智能应用和部署推动的，而不是概念上的突破。尽管在过去十年中，深度学习架构、自主代理和机器人交互模型取得了一些新进展，但可以说，它们都没有构成对早期模型的典型背离。这也意味着，人工智能早期提出的许多未解决的问题和挑战仍未得到解答。
对集合理论基础的形式分析
提出了对集合理论基础的批判分析。形式逻辑和理性辩证法的统一是分析的正确方法基础。分析导致以下结果：（1）应根据形式上逻辑性的从句“概念的定义”，“逻辑类别”，“概念的划分”，“分裂的基础”，“分裂规则”来分析集合的数学概念； （2）集合的标准数学理论是一个错误的理论，因为它不包含“集合的元素（对象）”的定义； （3）空集（类）的概念是一个毫无意义，错误且不可接受的，因为“空集（类）”的概念的定义与逻辑类的定义相矛盾。（如果Set（class）不包含单个元素（对象），则没有元素（object）的功能（符号）。这意味着空集（类）的概念没有内容和音量（范围）。因此，这个概念不可接受）； （4）集合的标准数学操作（类）（类）的标准数学操作是毫无意义的，错误的和不可接受的操作，因为它们不满足以下形式的正式条件：集合（类）的每个单独元素（object）必须仅在一个集合中（类）（类），并且不能在两个集合中（类）。因此，形式分析的结果证明了集合的标准数学理论是一种错误的理论，因为它不满足真理的标准。
全球市场成功创新战略的关键属性
研究背景：在当前的全球市场环境中，创新被视为经济发展的驱动力和竞争力的基本前提。世界范围内的讨论涉及知识经济发展、融资和创新管理机制、研发支持、国际合作等主题，所有这些都证明了创新是实现社会可持续发展目标的重要前提。文章的目的：本文的主要目标是确定成功的创新战略的关键维度，以确保在全球市场上的竞争力和增长。这些是参考特征，可以全面考虑创新战略制定和实施的外部和内部环境条件。将从理论层面、实践、科学和应用方法以及管理方面研究和评估相关决定因素。方法：作者的目标是利用理论知识、系统研究的结果、经验和出版活动成果来创建一个信息丰富的科学平台，致力于消除创新战略（创新管理）领域的“空白区”，并有可能在公司实践中实施。运用了几种合适的科学研究方法（形式逻辑方法：分析、综合、演绎、归纳、比较、抽象）。发现和附加值：论文和研究成果有可能应用于国家或全球市场层面的管理实践。
人工智能和量子计算
1. 早期概念（20 世纪 40 年代 - 50 年代）：人工智能的概念可以追溯到 20 世纪 40 年代，当时像阿兰·图灵这样的先驱者开始设想机器表现出像人类一样的智能的可能性。提出“图灵测试”。 2. 人工智能领域的诞生（1956 年）：人工智能领域正式诞生于 1956 年的达特茅斯会议，由约翰·麦卡锡、马文·明斯基、纳撒尼尔·罗切斯特和克劳德·香农组织。 3. 符号人工智能（20 世纪 50 年代 - 60 年代）：早期的人工智能研究主要集中在符号人工智能，其中使用形式逻辑和符号来表示知识。 4. 达特茅斯人工智能夏季研究项目（1956 年）：该研讨会通常被认为是人工智能作为一门学科的起点，为人工智能研究奠定了基础，并为开发智能机器设定了雄心勃勃的目标。 5. 逻辑理论家和通用问题解决者（1956 年 - 1960 年）：20 世纪 50 年代末和 60 年代初，Allen Newell 和 Herbert A. Simon 开发了逻辑理论家和通用问题解决者（GPS）。
对...的历史回顾和哲学审视
即使在神话时代，人类也渴望创造智能机器。古埃及人为自己设计了一条“捷径”，即建造雕像，牧师可以隐藏雕像，同时向民众提供明智的指导。这种“骗局”在人工智能的整个发展过程中一直在发生。人工智能的概念起源于哲学、逻辑和数学，现在已成为现实。公元前四世纪，亚里士多德开创了数据抽象。他的形式逻辑为有效的科学推理提供了一个框架，并为进一步的研究奠定了基础。物质和形式之间的差异仍然是当今计算机科学的基本原则之一。数据抽象是将概念与其实际表示或程序（形式）从封装方法的外壳中分离出来。17 世纪的哲学家 G. Leibniz 对现代代数、算法和符号逻辑产生了重大影响。他认为符号可以用来表达人们的思维方式。莱布尼茨的工作影响了 19 世纪的数学家 G. Boole。在他的书中，[1] 描述了一种符号推理的基本方法，并声称用纯符号处理具有任意项的逻辑命题，以做出合理的逻辑推理。要表现出智能，计算机必须能够推理；这就是布尔代数的作用所在。计算机科学家 A. 图灵 [2] 在 20 世纪的一本哲学杂志上发表了一篇论文。这篇论文的发表被认为是人工智能的“启航”。它描述了著名的图灵测试，并推测了在计算机中编程智能的可能性 [3]。达特茅斯会议的组织者 J. 麦卡锡在 1956 年提出了人工智能的具体概念，将给予的科学
商业和工业领域的人工智能
摘要 在 21 世纪，人工智能 (AI) 有可能在个人、组织和社会层面增强信息系统的每个组成部分。然而，由于企业和行业都在尝试采用这项新技术，人工智能技术正在以前所未有的速度发展和商业化。从过去几年来看，我们可以看到大量的人工智能产品和服务正在成为日常活动中非常重要的一部分。本文探讨了什么是人工智能，试图了解人工智能对商业和行业的积极和消极影响。本文讨论了人工智能的创新、它对业务的影响以及未来的业务范围。从研究中获得的推论将更好地理解人工智能如何帮助转变业务运营以及人工智能在商业中的未来范围。简介技术创新在历史上取得了显着的进步，提高了生活水平。然而，创新过程可能会造成极大的破坏，因为它会使传统技术过时。云计算、物联网 (IoT)、大数据、数据科学、人工智能 (AI) 和区块链是新兴技术。这些技术的踪迹至少在二十五年前就被发现，但仅仅是发现，并未被确定用于商业应用。在过去十年中，情况发生了巨大变化，如今几乎每个领域都采用了一种或多种这些技术。其中一个主要因素是计算机技术的进步、通过代码共享实现的透明度以及大量开源软件。目前，这些技术在医疗保健、汽车、金融、游戏、环境监测、安全、制造业等各个领域都有广泛应用，正在改变人类的生活、工作方式等。当我们谈到人工智能时，它是制造能够像人类一样思考的机器的科学。它可以做被认为是“智能”的事情。它是机器或软件的智能，而不是人类或动物的智能。它也是计算机科学研究领域，开发和研究智能机器。“AI”也可能指机器本身。人工智能于 1956 年作为一门学科成立。该领域经历了多次乐观、失望和资金流失的循环，但在 2012 年之后，当深度学习超越了所有之前的人工智能技术时，资金和兴趣大幅增加。人工智能研究的各个子领域都围绕着特定的目标和特定工具的使用。人工智能研究的传统目标包括推理、知识表示、规划、学习、自然语言处理、感知和对机器人的支持。通用智能（解决任意问题的能力）是该领域的长期目标之一。为了解决这些问题，人工智能研究人员已经调整和整合了各种各样的问题解决技术，包括搜索和数学优化、形式逻辑、人工神经网络以及基于统计学、运筹学和经济学的方法。人工智能还借鉴了心理学、语言学、哲学、神经科学和许多其他领域的知识。研究重要性/目标：1. 本研究可能有助于理解人工智能整体及其工作原理。2. 这项研究可能能够告知人工智能在商业中的积极和消极方面。3. 该研究旨在考察技术的发展和人工智能的进步。4. 本研究的目标是了解人工智能如何帮助企业发展并实现企业愿景和使命。5. 本研究还旨在发现有关人工智能将如何塑造未来企业的想法和观点。