关键词： 肝纤维化   磁共振成像   磁共振弹性成像   扩散加权成像   人工智能  

摘要： 肝纤维化为细胞外基质成分在肝脏中过量沉积,可导致肝脏结构和功能受损。诊断肝纤维化的金标准是有创的肝活检。MRI作为一种无创性技术在评估肝纤维化中发挥重要作用。MR弹性成像(MRE)、扩散加权成像(DWI)和基于扩散的高级模型、钆塞酸二钠(Gd-EOB-DTPA)增强成像、定量T1技术、定量磁化率成像(QSM)等MRI技术和基于MRI的人工智能等不断应用于无创评估肝纤维化。就多种MRI技术和基于MRI的人工智能对肝纤维化无创评估的研究进展进行综述。

关键词： 计算机网络   网络安全   人工智能技术   风险评估  

摘要： 随着计算机网络的广泛应用,网络安全已成为企业和组织面临的重要挑战之一。本文旨在设计一种基于人工智能技术的计算机网络安全风险评估系统。首先,概述人工智能技术及其在网络安全领域的应用现状,其次,进行系统需求分析和架构设计,再次,详细介绍基于人工智能的风险评估算法,最后,通过系统测试验证其性能。实验结果表明:该系统在模拟网络攻击、异常行为检测和安全事件分析等方面具有较高的准确率和召回率,为组织提供了有效的安全决策支持。

关键词： 技术空心化   人工智能技术   知识型员工   意义构建理论  

摘要： 智能化浪潮为我国由制造大国迈向制造强国以及制造业智能转型注入新的源动力,但与此同时制造业知识型员工也面临着劳动过程被人工智能重塑的挑战。本文在人工智能背景下创新性地提出技术空心化这一动态性概念来反映人工智能技术的发展和应用对制造业知识型员工劳动过程的影响。本文有三个研究目的:第一,基于意义构建理论时间动态视角探讨技术空心化的内涵、维度结构以及其测量量表;第二,以“认知−行为”互动链为基础构建技术空心化的“执行技能空心化”和“概念技能空心化”两阶段过程模型,并进一步探讨企业和员工层情境因素在其中的催化作用;第三,基于能力构建视角探讨技术空心化对知识型员工双元创新行为和可持续职业生涯发展的影响。研究结论不仅能丰富人工智能背景下技术空心化的理论研究,还能在中国制造业智能转型之际为和谐稳定的劳动关系的建立、实现企业与员工的长期发展及共同繁荣提供实践启示。

关键词： 智慧探矿   数字勘查   玻璃国土   数据资源体系   智能预测  

摘要： 本文是贵州省锰矿“产学研用”科技创新人才团队近些年来在贵州开展基于大数据的智慧探矿新模式的探索性实验研究与总结。团队通过“产学研用”协同创新体系,对著名的中国南华纪“大塘坡式”锰矿矿集区和多个隐伏超大型锰矿床,进行大数据预测的找矿过程复盘研究,探索深部隐伏矿产资源智能预测和数字勘查方法,努力发展和培育地质矿产勘查领域的新质生产力。团队研发了基于大数据的成矿模式和找矿模型,开展地质大数据资源体系建设,完善并全面推广应用数字勘查技术系统,建成了贵州全省域三维玻璃国土,研发出多尺度多目标递进式矿产智能预测技术,有效地推进了贵州地质矿产勘查工作的数字化转型,先后发现并提交了一批可供勘查的隐伏锰矿、磷矿、铝土矿、铅锌(锗)矿、重晶石矿和新发现的蚀变泥灰岩型锂矿等找矿靶区,支撑贵州新一轮找矿突破战略行动实现了新突破。取得的主要进展表明,团队实验研究成果既加快了贵州省地质矿产勘查工作的数字化转型,又推进了与大数据深度融合发展,培育和发展了地质矿产勘查领域的新质生产力,支撑了深部隐伏矿找矿实现新突破。为了进一步推进地质矿产勘查工作的数字化转型,发展地质矿产领域的数字经济,还需要进一步开展地质矿产勘查的“上云用数赋智”行动,加强关键技术研发并大力推广应用,在实践中不断探索、不断改进和发展。

关键词： 生成式人工智能   结构性垄断   垄断行为   反垄断监管  

摘要： 生成式人工智能技术的发展,依赖于对数据、模型、人才和算力等关键资源的利用。通过分析各个关键资源背后的市场特征,可以发现其中有着内在的结构性垄断担忧。如果缺乏及时、有效的反垄断监管,生成式人工智能技术的发展易受到垄断行为的阻碍。依据垄断行为影响程度的强弱,可以将潜在垄断行为分为封锁型行为、限制型行为和剥削型行为三类。为了营造有利于技术创新的公平竞争市场环境,防止结构性的垄断担忧变成实质性的发展障碍,我国反垄断执法机构应当基于包容审慎的监管原则推进反垄断监管。在此基础上,采用事前预防性监管为主的监管策略,并且强化面向国际、产业的监管合作。

关键词： 初创公司   技能优势   人工智能   普华永道   生成式   就业   劳动力  

摘要： 在本期《科技之声》系列音频的第一集中,我们聆听了人才管理初创公司***联合创始人Shay David的介绍,普华永道的Bhushan Sethi则就技能优先的招聘和生成式人工智能等技术将对劳动力产生的影响发表了看法。

关键词： 无人机   激光雷达   光学遥感   自动化巡查   自动机库   人工智能   三维点云  

摘要： 矿山资源开采以后,采空区上覆岩层的原始应力平衡状态受到破坏,依次发生冒落、断裂、弯曲等移动变形,最终涉及地表,形成一个比采空区面积大得多的近似椭圆形的下沉塌陷区盆地。针对矿山采空区周边地质情况进行监测传统的方法包括星载SAR、无人机LiDAR、光学遥感、三维激光扫描仪、地基InSAR、远程激光测振、微芯传感等设备以及实地踏勘等。为满足高效常态化的巡检探测要求,采用适配自动机库的航测无人机综合无人机机载激光雷达和光学遥感技术相融合的方法来高效探测采空区的地质灾害情况。利用光学遥感融合AI识别实时监测采空区塌陷情况,再兼容激光雷达的三维点云数据对塌陷区域进行三维建模,在LiDAR成果中圈定出塌陷形态边界、面积、体积等信息。对比星载SAR,航测无人机具有实时性、精度高、成本低的优势;对比实地踏勘,航测无人机的自动化、智能化及高空视角具有高效性、常态化的优势。After mining resources, the original stress balance of the overlying strata in the goaf is destroyed, and the movement deformation such as caving, fracture and bending, occurs in turn, and finally involves the surface, forming an elliptical subsidence basin which is much larger than the goaf area. The traditional methods for monitoring the geological conditions around the mined-out area include spaceborne SAR, UAV LiDAR, optical remote sensing, 3D laser scanner, ground-based InSAR, remote laser vibration measurement, micro-core sensing and other equipment as well as field survey. In order to meet the requirements of efficient and normal inspection and detection, the method of integrating aerial survey UAV with automatic hangar, airborne Lidar and optical remote sensing technology is adopted to efficiently detect geological hazards in goaf. The optical remote sensing fusion AI was used to identify and monitor the gob collapse situation in real time, and then the three-dimensional point cloud data of LiDAR was compatible to conduct three-dimensional modeling of the collapse area, and the information of collapse form boundary, area and volume was defined in the LIDAR results. Compared with spaceborne SAR, aerial survey UAV has the advantages of real-time, high precision and low cost. Compared with field survey, the automation, intelligence and high-altitude perspective of aerial survey UAV have the advantages of high efficiency and normalization.

关键词： 人工智能技术   社交活动   情感计算   决策过程   交互体验   情感融入   人性化  

摘要： 人工智能情感计算探索,到目前为止,情感是人类的特质,它不仅丰富了我们的社交活动,还在很大程度上影响着我们的认知和决策过程。随着人工智能技术的飞速发展,人们开始探索如何将这种复杂的人类情感融入到机器中,期望创造出更加智能、更具人性化的交互体验。

关键词： 生成式人工智能   人工智能教育应用   教育创新   伦理先行   伦理治理   伦理路径  

摘要： 通用大模型时代,生成式人工智能的教育应用不断“制造”出多种新型伦理交往和道德生活场景,成为教育人工智能伦理治理的重心。“伦理先行”作为科技伦理治理的第一原则,内蕴了风险前瞻、动机溯源和后果预测的基本要义,不仅为人工智能与教育的融合发展提供了理念指引和目标导向,而且对智能环境下的教育创新起到重要的规范约束作用。因此,人工智能与教育融合创新需要“伦理先行”。这既是“人工智能+教育”的基本伦理诉求,也是教育目标统领技术手段的必然选择,其实现离不开敏捷治理理念、伦理审查方案、伦理教育手段的支撑。具体而言,敏捷治理突出了对人工智能赋能教育创新的快速响应和机智决策等特点,有助于相关政策法规的不断更新与优化;伦理审查重在防控人工智能引发教育伦理风险,为把好教育治理的“方向盘”提供了制度支持;伦理教育通过内化人工智能从业者、教育工作者的责任意识,有助于提升相关主体的智能伦理素养。这三大伦理策略相辅相成,共同构成了以政策引领、制度保障、责任内化为目标,由政府管理部门、学校机构、科研创新主体、相关社会团体等多方共同参与的立体化“伦理先行”实践样态,由此也形成了生成式人工智能教育应用的伦理路径。

关键词： 专业布局   高等教育   人工智能   智能物   产业发展  

摘要： 专业是高等院校开展人才培养工作的重要依托单位,在数字智能转型时代背景下,新一代信息技术、人工智能技术等已成为未来科技和产业发展的重要引擎,“智能物”大范围出现在人们的生产与生活中,高等院校不论主动调整还是被动选择都要做出专业布局调整。基于2018年至2023年我国高等院校专业增设与撤销情况的统计,人工智能专业与其他智能类专业会先在985高校出现扩散,其次是211高校,最后是“双非”高校;在不同专业的交叉融合作用下,其他专业门类均会不同程度受到智能类专业的扩散影响,其中医学门类专业受影响最为显著。文章建议高等院校应引导各专业学生提升技术适应性,聚焦社会需求加强专业融合建设,做好专业发生动态替代的充分准备。