关键词： 大数据   数据素养   高校教师   培养机制  

摘要： 大数据背景下,大数据技术的应用为高校教育创新提供了更多可能,促使高校积极培养教师的数据素养,充分利用大数据技术为教育教学服务。在这一背景下培养教师的数据素养,能够促使教师深入了解学生的学习需求和学习状况,制订更加精准的教学计划和教学策略,并且利用数据对教学效果进行评估和反思,不断优化教学流程,提升整体的教学质量。基于此,文章主要对大数据、数据素养及其构成要素进行概述,解析了大数据背景下培养高校教师数据素养的价值意蕴,并探索大数据背景下高校教师数据素养的培养机制,旨在建立科学完善的数据素养培养机制,推进教育教学的变革与创新。

关键词： 农业机械化   调度   优化   数据库  

摘要： 【目的】解决农业机械化进程中存在的信息技术应用不足、农机调度效率低下及跨区域作业匹配难等挑战。【方法】以河南洛阳周边地区农业机械作业现状作为参考,设计了一套基于大数据的农业机械管理调度平台,涵盖多层面问题剖析、系统架构设计、数据库搭建与作业流程模型的深度优化等。研究融合了估时作业成本法与实地调研成果,构建了精准的作业耗时与调度时间预测模型,并首次引入成本效益评估方程,实现了调度成本的精细化管控。同时借助物联网与人工智能等前沿技术对模型实施智能优化,显著增强了平台规划的精确性与实践应用价值。【结果】新模型虽然在初始部署阶段耗时较长,但随着运行周期的延伸,其展现出超越常规模型的高性能与高效率。【结论】该农业机械管理调度模型不仅成功提升了农机作业效率与管理水平,还通过精细的作业流程规划与资源高效配置,实现了农业生产的精益管理,有助于推动农业向智能化、可持续转型。

关键词： 人工智能   思想政治教育   话语建构   困境  

摘要： 在人工智能时代背景下,我国教育领域中的思想政治教育面临前所未有的挑战。智能算法的崛起不仅冲击了传统话语体系,更在无形中构建了新的权力格局。面对这一困境,思想政治教育亟需创新传播机制,以新视角重构话语体系,确保与时代脉搏同频共振。鉴于民众思想深受信息接收的影响,特别是信息推送技术的广泛应用,思政教育需精准把握时代特点,破解多重困境,确保在变革中稳健前行。唯有如此,方能满足新时代对思政教育的迫切需求。基于此,以人工智能背景下思想政治教育话语建构为研究对象,分析了其存在的困境,并提出了具体的建构策略。

关键词： 生成式人工智能   劳动力市场   职业替代   数字经济  

摘要： 生成式人工智能的问世引发了社会对机器代替人的失业焦虑。但生成式人工智能并非一种完成具体任务的单一技术,而是一种网络底层平台级技术或称智能网络平台。生成式人工智能以大数据为生产要素,通过秒速算法准确快速地生成新的知识与信息,以此化解个人及企业在大数据时代所面临的知识和信息约束,让基于知识的职业效率提升、成本降低,并且驱动价值的新发现。同时,生成式人工智能也是一场知识和信息生成方式的革命,其应用具有大众化、个性化、定制化等特征,有助于提升劳动者市场地位,全面提高社会职业效率和职业质量,增加劳动者价值创造和价值获得的机会。因此,生成式人工智能的问世并不仅仅只会对基于知识的职业产生替代效应,还会全面提升资源配置效率并创造出更多的职业需求,为个体创造更多的职业切换的机会,从而对劳动力市场产生颠覆性的影响,并驱动劳动力市场结构的重整。

关键词： 人工智能   深度强化学习   值函数   策略梯度  

摘要： 深度强化学习能够实现端到端处理,将高维度的原始输入数据直接转化为输出动作。深度强化学习按照间接和直接的策略优化方式,主要可分为基于值学习和基于策略梯度的两类方法。二者因原理不同,在解决问题的能力和适用场景上存在差异。核领域中的决策问题状态参数维度高,同时决策参数与状态参数之间存在强非线性关系,是深度强化学习的潜在应用场景。本文从强化学习的基本原理出发,归纳了基于值学习和基于策略梯度的强化学习方法的机理差异,并结合目前研究现状对两类方法在核工程领域可能的应用场景进行了深入分析。最后,总结了深度强化学习在后续应用中所面临的挑战及应用趋势。

关键词： 人工智能立法   风险治理   体系化立法   利益关系   以人为本  

摘要： 我国人工智能立法需要解决立法目的、立法技术进路和主要利益关系等方面的基本问题。这一立法应以发展与安全并重为指导思想,以促进研发应用与防范主要风险为二元立法目的,构建具有体系性的发展促进制度,明确赋能增效的正面激励规则和提供减负支持;构建重点突出的风险防范制度,动态科学研判风险、包容审慎规制风险。立法在技术进路上,应以实现体系化立法为基本方向、以优化立法层次为当前主要目标;发挥显现国家法治发展能力的立法特色;适用以搭建框架型秩序为准的立法技术,增强立法的体系性和协调性。立法在主要利益关系方面,应坚持以人为本的基本立场,建立反歧视、权益保障、数字教育和数字信息获取等方面的规则;应建立与人工智能发展相适应的个人信息处理、知识产权保护等方面的协调规则;应建立并维护主体多元、利益分化、市场开放的人工智能竞争秩序;应在积极开展人工智能治理的国际合作、提升反制水平中,稳步推进人工智能涉外法治。

关键词： 人工智能   CT血管成像   图像后处理   数字减影血管造影  

摘要： 目的:探讨人工智能(AI)对头颈动脉CTA图像后处理和诊断头颈动脉狭窄的中的价值。方法:回顾性收集2022年11月至2023年10月42例均行头颈CTA和头颈动脉数字减影血管造影(DSA)检查患者的影像学资料。图像后处理及诊断分为AI组和人工组,对比两组在图像后处理用时和图像质量主观评分及识别头颈动脉斑块性质(钙化斑块、非钙化斑块和混合性斑块)的差异。以DSA结果为金标准,对比两组在诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率差异,并将两组诊断结果与DSA结果进行一致性Kappa检验;采用受试者操作特征曲线(ROC)分析AI组和人工组对头颈动脉狭窄的诊断效能,并采用Z检验比较其差异。结果:AI组后处理及诊断用时为(366.48±18.54)s,较人工组(1291.63±52.27)s缩短了约71.65%,差异有统计学意义;两种方法得到图像质量主观评分差异无统计学意义。人工组共识别头颈动脉斑块145个,AI组共识别头颈动脉斑块145个,其中AI组准确识别不同性质斑块141个,总准确率为97.24%(141/145)。AI组与人工组对识别头颈动脉钙化斑块、非钙化斑块及混合性斑块差异均无统计学意义,且两组识别斑块性质的一致性较好(Kappa=0.845)。AI组诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为87.09%(27/31)、81.82%(9/11)、93.10%(27/29)、69.23%(9/13)和85.71%(36/42),与DSA诊断头颈动脉狭窄一致性较好(Kappa=0.792);人工组诊断头颈动脉狭窄的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值及准确率分别为90.32%(28/31)、81.82%(9/11)、93.33%(28/30)、75.00%(9/12)和88.10%(37/42),与DSA诊断头颈动脉狭窄一致性较好(Kappa=0.801),并且两组诊断效能差异均无统计学意义。ROC曲线分析结果显示,AI组与人工组诊断头颈动脉狭窄的曲线下面积(AUC)分别为0.845和0.861,差异无统计学意义。结论:AI技术在头颈CTA图像后处理用时、评估头颈动脉狭窄及斑块性质识别方面具有较高的临床价值,可作为医师分析诊断头颈CTA的有效辅助工具。

关键词： 人工智能   人工智能生成内容   服饰设计   图像生成   深度学习  

摘要： 在社会生产生活的各个领域中,迅速发展的AIGC(人工智能生成内容)近年来更是被各界竞相追捧。通过简要概述AIGC的发展历程、典型案例、代表性公司,系统论述AIGC在艺术设计领域的应用与争议以及AIGC在服饰设计中的应用,着重分析AIGC中的Stable Diffusion模型在服饰设计领域中的应用及发展方向。提出未来服饰设计师需要从技能学习转向设计思维,通过提升创造力来适应市场变化,以抛砖引玉其对艺术和服饰设计领域未来发展方向的思考。

关键词： 药学   人工智能   培养模式   ChatGPT  

摘要： 在科技与教育相融合的今天,科技的发展势必带动教育的前进。药学人才的培养以及培养方式一直深受关注,随着人工智能在教育领域的广泛应用,一种将人工智能与药学相结合的全新教育模式开始崭露头角。将药学人才的培养注入现代科技元素,跟随新时代发展的步伐,本文将着重探讨应用“ChatGPT+AI”模式在药学人才的培养课程中,所能达到的期望和影响。

关键词： Sora   人工智能   文生视频   作品风险   著作权归属   风险治理  

摘要： 以Sora为代表的文生视频大模型的出现,赋予作品风险、著作权归属和著作权风险治理新的讨论意蕴。笔者认为文生视频大模型作为人类精神产品创作的工具,其生成的内容构成作品。基于文生视频大模型的技术特点,其引发的作品风险不能一概而论,应基于对作品的不同使用行为加以识别和判断。在著作权归属领域,应坚持视听作品的私权属性,在秉持以意思自治约定归属优先的同时,在个案中结合实质贡献、投资激励和利益平衡原则确定著作权归属。在著作权风险治理领域,应通过著作权规则完善、著作权审判指导、著作权执法监管和大模型行业自治,共同作用于文生视频大模型的合规、高效与可持续发展。