关键词： 国际传播能力   人工智能   基础设施   虚实共生   人类命运   新闻与传播学   思想价值观   形象建构  

摘要： 数智时代,新闻与传播学研究须更好地应和时代的发展。人工智能等新技术形式不断迭变,技术与人类命运的关系愈来愈体现在日常生活的交往与谈话中。新闻与传播学在其学科自主知识体系探索中、在国际传播能力与国际形象建构的紧迫性中、在平台社会与认同传播的密切关系中、在通过建构数字基础设施来凸显的社会平等中,愈来愈呈现出其持续追问的姿态和传播思想价值观之转向中与个人自我的关系。

关键词： 成本控制   大数据   建筑   土木工程  

摘要： 随着建筑规模与复杂性的提升使得土木工程成本控制日益严峻。传统方法受限于经验判断和简单数据汇总,难以精准预测和控制成本。同时项目周期长、主体多,易导致信息不对称和数据失真,进一步加大控制难度。因此,提出基于大数据分析的建筑土木工程成本控制策略研究。首先,分析了建筑土木工程成本控制中存在的问题。然后,介绍了在建筑土木工程成本控制中可运用的大数据分析技术。最后,基于大数据分析,提出了建筑土木工程成本控制的具体策略。实例应用结果表明,通过实施这些策略可以有效提高建筑土木工程的成本控制水平,实现经济效益和社会效益的双重提升。

关键词： ChatGPT   大语言模型   人工智能   智慧图书馆  

摘要： 文章探讨了图书馆利用大语言模型转型升级,实现智慧化服务。通过案例分析,指出了应用中的问题与特点,并提出解决方案。从“+大模型”辅助工具到“大模型+”核心服务,展望了图书馆服务模式的转变。

关键词： 实验动画   当代   过程   情感   创造  

摘要： 本文从实验动画的创作过程、情感以及创造三个角度来讨论人工智能时代实验动画生产模式的转变以及影像特质,旨在唤起被创作者忽视的对于实验过程之思,通过对比实验动画作品生产的过程来考察AI技术的能与不能。

关键词： 深度学习   人工智能   知识图谱   名老中医   TPLinker   Neo4j  

摘要： 目的构建名老中医经验传承知识图谱,为名医学术经验传承和创新提供依据。方法整理2019年9月16日-2021年3月22日张永康教授于山西省人民医院中医科门诊部分病历,通过人工标注生成数据集,按7∶3将其随机分成训练集(n=804)和测试集(n=345),采用TPLinker模型进行实体关系联合抽取,使用精确率、召回率、F1值作为模型的评价指标,通过Py2neo和Neo4j构建中医医案知识图谱,并使用Cypher查询语句实现知识图谱的可视化过程。结果TPLinker模型在中医医案数据集上的精确率为0.886、召回率为0.977、F1值为0.929。通过Py2neo库构建了包含1025个实体、4428条关系的中医医案知识图谱,并将其存储在Neo4j图数据库中。结论名老中医用方经验传承知识图谱能充分挖掘张永康教授个性化辨证思维模式,为传承和发扬名老中医学术思想及临床经验提供新途径。

关键词： 大数据   电力信息管理   创新路径   决策支持  

摘要： 在大数据时代,电力信息管理正经历着前所未有的变革。大数据技术应用于电力行业,在提高运营效率、优化资源配置和提升数据整合能力方面具有巨大潜力,也面临着一些问题。因此,大数据背景下电力信息管理路径需要创新,包括加强数据整合、提升数据安全与隐私保护、培养大数据人才与营造大数据文化氛围。智能电网与数据驱动的运营模式、电力行业的数字化转型以及跨界合作与生态系统构建是大数据与电力信息管理的未来趋势。

关键词： 生成式人工智能   施工图绘制   数字化  

摘要： 探讨生成式人工智能(AIGC)在施工图绘制中的应用与前景,分析其技术发展趋势,并预测其在建筑行业中的潜在影响。通过构建技术评估矩阵,综合考量AIGC的技术优势、挑战、应用范围及研究方向,旨在为建筑行业专业人士提供决策支持。研究指出,AIGC在提高设计效率、优化项目管理及推动行业数字化转型方面具有显著潜力。同时,也强调数据标准化、模型可解释性、法律伦理及用户培训等关键因素在AIGC应用中的重要性。预测AIGC将显著提升工程设计的质量和效率,为建筑行业的创新发展贡献力量。

关键词： 高校   人工智能   指导   道德  

摘要： 针对应用人工智能改善大学生学习方式的重要性,文章深入研究了人工智能在大学生中的应用情况,倡导在教育机构实现从限制措施转向引导探索的范式转变。通过对现有文献和实证研究的广泛回顾,文章探讨了人工智能融入大学生学术追求的多方面方式。研究表明,人工智能在提高学习成果和促进创新方面具有巨大潜力,尽管但它也带来了伦理、社会和教育方面的挑战。教育机构应该提供一个指导框架,帮助学生在探索自由和负责任地使用人工智能之间取得平衡,以有效地利用人工智能,促进教育变革。

关键词： 诺贝尔物理学奖   语言学发展   人工智能   尤利西斯   当代语言学   语言模型   中国语言学   蝴蝶效应  

摘要： 2024年4月8日,有“人工智能教父”之称的杰弗里·辛顿(Geoffrey ***)在都柏林大学接受尤利西斯奖章的获奖感言里,对乔姆斯基提出了毫不客气的批评:“语言学家被一个名叫乔姆斯基的人误导了好几代……他有一个偏执古怪的理论,即语言不是学会的。他成功地说服很多人相信这一点。但这一看就知道纯粹是胡言乱语。语言显然是学会的。大型神经网络学习语言,不需要任何先天结构,只是从随机权重和大量数据开始。乔姆斯基却仍然在说,但这并非真正的语言,这不算数,这是不对的。许多统计学家和认知科学家也说,永远不可能在这样一个大网络里学习语言。乔姆斯基从来没有提出任何一种有关语义的理论。他的理论全是关于句法的。”这篇发言引起了中国语言学界的关注,陈国华教授把它译为中文,以《杰弗里·辛顿接受尤利西斯奖章时发表的获奖感言》为题,发表在《当代语言学》2024年第4期上。10月8日,霍普菲尔德(John ***)和辛顿以“通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明”获得诺贝尔物理学奖后,关于大语言模型和语言学发展、辛顿和乔姆斯基的话题再度爆火。一位人工智能大家,获得了诺贝尔物理学奖;他批评了一位美国的著名语言学家,却引发了中国语言学者的热烈讨论,反思中国语言学的问题。这形成了一个奇妙的蝴蝶效应。我刊随即与《当代语言学》编辑部筹划,联合举办“大语言模型与语言学发展座谈会”。10月17日,座谈会在商务印书馆召开,线上线下学者各陈己见。我刊特就此设多人谈栏目与学界共享。

关键词： 人工智能   教学改革   包装工程   研究生  

摘要： 在人工智能(AI)日益成为教育和工程领域创新重要驱动力的背景下,对包装工程研究生课程教学模式进行改革显得尤为重要。提出了“AI协同+学术探索”的新型教学模式,该模式通过整合AI技术,旨在提高教学质量、强化学生科研创新能力,并优化教师课程设计和评价体系。探索包括智能化辅助教学、基于对话式AI教学、虚拟实验教学等,通过课程新模式,满足研究生对前沿科研知识的需求,并激发其创新潜能和解决问题的能力,以便在未来被AI深刻影响的世界中更易取得成功。此教育模式的探索和实践也将为整个教育行业提供宝贵的经验和启示,促进更大范围的教育改革与创新,以满足不断发展的技术和社会需求。