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内容大纲
本书聚焦于人工智能时代的安全管理，系统讲解智慧安全理论与实践的前沿技术。内容涵盖高校专业课程设计、工贸企业的安全管理实际案例，以及从业人员技能提升的实操指导。本书特别针对高校师生与企业管理者的需求，深入剖析人工智能在安全生产、事故预防、风险预测等领域的创新应用，为读者提供一套可行性强、学术性高的安全管理新思维。本书集成人工智能技术、管理学、安全生产技术等学科内容，同时面向高校、企业和从业者，细分内容模块，覆盖面广。 -
作者介绍
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目录
第一章 人工智能与安全管理概述
第一节 安全生产管理的现状与挑战
一、安全生产管理现状
二、当前安全生产管理存在的主要挑战
三、对策与改进方向
第二节 人工智能基础与技术框架
一、人工智能的基本概念与发展历程
二、人工智能核心基础分支
三、人工智能的基本特性与应用优势
四、人工智能在安全管理中的应用框架
五、人工智能技术在安全管理中的具体应用场景
六、技术挑战
第三节 人工智能技术在安全管理中的发展趋势
一、安全管理现状与转型需求
二、技术驱动下的安全管理新趋势
三、智能安全管理全生命周期的构建
四、跨界融合与标准化建设
五、人工智能与应急响应机制的深度融合
六、未来趋势与前沿技术展望
七、制度与监管创新助推安全管理升级
八、总结
第四节 人工智能在安全管理中的价值定位
一、人工智能的四大核心价值
二、安全管理中的典型人工智能应用场景
三、AI驱动模式与传统安全管理模式的对比分析
第五节 人工智能应用场景分析
第二章 人工智能驱动的安全管理技术创新
第一节 计算机视觉与图像识别
一、关键技术与基本原理
二、应用场景分析
三、技术优势与面临的挑战
第二节 自然语言处理与风险分析
一、关键技术与基本原理
二、应用场景分析
三、技术优势与面临的挑战
四、未来发展趋势与展望
五、文本语义挖掘在安全制度优化中的价值
第三节 物联网与边缘计算
一、关键技术与基本原理
二、应用场景分析
三、技术优势与面临的挑战
第四节 大数据分析与决策支持
一、关键技术与工作流程
二、大数据平台与架构设计
三、数据预处理与质量控制的关键技术
四、数据分析与挖掘技术的应用
五、决策支持系统的构建与应用场景
六、技术优势与面临的挑战
第五节 人工智能模型的可解释性与透明机制
一、“可解释性”至关重要
二、主流可解释性技术方法
三、可解释机制的系统落地路径
四、面临的挑战
第三章 人工智能在安全生产中的应用
第一节 智能监测与预警系统
一、关键技术与基本原理
二、应用场景分析
三、系统优势与综合效益分析
四、挑战、风险及应对策略
第二节 自动化设备与机器人操作
一、关键技术与基本原理
二、自动化设备与机器人操作在安全生产中的应用场景
三、系统优势与综合效益分析
四、面临的挑战与风险管控
第三节 虚拟现实与安全培训
一、关键技术解析
二、系统优势与效果评估
三、挑战与问题分析
第四节 数据驱动的安全决策支持系统
一、关键技术与基本原理
二、应用场景分析
三、系统优势与综合效益分析
四、面临的挑战与风险应对策略
五、发展趋势
第五节 应用场景分析与综合展示
一、智能监测与预警系统场景分析
二、自动化设备与机器人操作场景分析
三、虚拟现实与安全培训场景分析
四、数据驱动的安全决策支持系统场景分析
第四章 人工智能在应急管理中的应用
第一节 智能预测与灾害分析
一、关键技术与基本原理
二、数据采集与预处理
三、模型构建与算法优化
四、应用场景分析
五、系统架构与平台设计
六、挑战、风险及应对策略
第二节 应急资源的调配与优化
一、传统资源调配方法的局限性与挑战
二、人工智能在资源调配中的核心技术
三、应急资源调配的系统设计与架构
四、应急资源调配的应用场景
五、挑战与对策
六、前沿展望
第三节 人工智能在突发事件应急响应中的应用
一、人工智能应急响应系统的基本架构与关键技术
二、典型应用场景解析
三、应急响应中的智能协同与多部门联动
四、面临的挑战与改进方向
五、未来发展趋势与前沿探索
六、综合场景回顾与实战总结
第五章 人工智能安全管理实践应用
第一节 智慧矿山：人工智能如何提升采矿安全
一、传统矿山安全管理的局限与挑战
二、人工智能技术在矿山安全管理中的应用
三、场景分析：人工智能在矿山安全管理中的实践探索
四、人工智能助力智慧矿山转型升级
第二节 智能建筑：人工智能在火灾预警与应急疏散中的应用
一、智能建筑的定义及发展历程
二、火灾风险评估与预警技术
三、应急疏散系统的智能化设计
四、场景分析与实践应用
五、技术挑战与安全隐患
六、政策标准与发展趋势
第三节 智慧交通：人工智能在交通事故预防中的应用
一、智慧交通系统架构与数据融合
二、人工智能在交通事故预防中的关键应用
三、智慧交通事故预防的场景分析
四、智慧交通事故预防系统中的人工智能算法
五、政策标准、伦理考量与发展趋势
第四节 智能工厂：人工智能推动生产安全的成功经验
一、智能工厂的概念与发展历程
二、人工智能在智能工厂生产安全中的应用
三、生产流程优化与安全风险评估
四、场景分析、成功实践与经验总结
五、面临的技术挑战与未来发展方向
六、政策标准与 合作
第五节 智能管理：人工智能在企业日常安全管理中的运用
一、人工智能在安全制度方面的运用
二、人工智能在培训教育方面的运用
三、人工智能在安全风险分级管控方面的运用
四、人工智能在事故隐患排查治理方面的运用
五、人工智能在应急管理方面的运用
六、人工智能在相关方安全管理方面的运用
七、人工智能在事故事件方面的运用
八、人工智能赋能下的智慧安全管理新纪元
第六章 人工智能安全管理的风险与伦理
第一节 人工智能决策的透明性与可解释性
一、概述与背景介绍
二、透明性与可解释性的核心价值
三、实现透明性与可解释性的挑战与难点
四、主流技术与方法
五、应用场景分析
六、实践策略与建议
第二节 数据隐私与安全问题
一、数据隐私与安全问题的具体表现
二、数据隐私与安全问题的潜在后果
三、解决数据隐私与安全问题的策略
四、场景分析与实战经验
五、数据隐私与安全问题的多维视角与 比较
六、新兴技术对数据隐私与安全的影响
七、数据安全风险管理与应急响应体系建设
八、法律、伦理与企业责任的结合
第三节 人机协作与责任划分
一、人机协作的意义与发展背景
二、人机协作模式的优势与不足
三、人机协作中的责任划分：理论基础与实际困境
四、技术层面的责任追踪与审计机制
五、人机协作中的伦理问题与风险防范
六、实践应用分析
七、应对策略与责任划分机制的构建
八、跨学科协同与 标准的展望
九、从“人机合作”到“人机共治”
第四节 人工智能伦理框架与 标准
一、构建人工智能伦理框架至关重要
二、主流人工智能伦理框架与 标准
三、企业可行的伦理落地机制建议
第五节 技术联动：新技术如何协助解决伦理难题
一、区块链技术的伦理应用潜力
二、联邦学习与多方计算：跨数据场景下的协同安全
三、伦理监管平台：融合人工智能与合规工具
第七章 人工智能安全管理的未来展望
第一节 新技术的演进与整合
一、人工智能与物联网的深度融合
二、人工智能如何重塑企业安全文化
三、人工智能驱动下的安全管理新模式
第二节 人工智能如何重塑企业安全文化
一、数据驱动的安全文化转型：理论与实践
二、协同共享与安全责任的转变
三、从合规压力到文化内化的理念升级
四、从被动培训到个性化教育的模式变革
五、虚拟数字人IP在安全文化中的应用
六、场景深度剖析：虚拟数字人“秦小安”与“安小守”的
实践探索七、从技术整合到安全文化生态系统构建
八、面向未来的人工智能安全文化发展趋势
九、实施中的挑战与对策分析
第三节 AI驱动下的安全管理新模式
一、实时数据采集与动态风险监控
二、从被动响应到主动预防的智能应急管理
三、跨部门协同与生态管理模式的构建
四、智能决策支持与个性化安全培训
五、未来趋势与战略规划
第四节 智能共治的未来愿景与现实边界
一、人工智能协同的理想图景：迈向“零事故社会”
二、技术的边界与理性警示
三、融合愿景与现实：构建智慧治理双轨系统
参考文献
后记
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