关键词： 超声检查   人工智能   产前诊断   胎儿畸形筛查  

摘要： 人工智能（AI）技术与产前超声的深度融合，正推动产科影像学从经验依赖型向数据驱动型范式转变，并逐步改变传统产前超声实践模式。笔者系统综述AI在产前超声自动化测量、孕周预测、全流程质控、教学辅助、辅助诊断等方面的革新，并探讨其对提升诊断效率、降低操作依赖性及优化临床决策的潜在价值，以期为AI在产前超声的发展方向提供理论参考。

关键词： 人工智能   机器学习   颅颌面外科   整形外科  

摘要： 近年来，人工智能(AI)在医学领域的应用取得显著进展，尤其在整形外科中展现出广阔的发展前景。作为整形外科的重要分支，颅颌面外科因其对影像、解剖与精准操作的高度依赖，更适合AI技术的嵌入与转化。该文系统梳理了AI在颅颌面外科中的主要应用，包括术前影像分析、诊断及术后效果评估等方面，重点讨论了AI在先天性颅面畸形诊疗、面部轮廓整形中的具体作用。同时分析了当前AI应用中存在的技术、伦理与临床转化挑战，并展望其在多模态数据融合、高通量影像标注与个体化治疗中的发展潜力。AI将推动颅颌面外科迈向更加精准、高效与智能化的时代。

关键词： 人工智能   计算机通信   电子信息   技术融合  

摘要： 文章在人工智能的视域下,深度分析计算机通信技术与电子信息技术。简要介绍二者的技术原理与主要特征,从网络优化、信号处理与提取、数据安全、边缘计算、Agent技术5个方面分析计算机通信技术的应用,从信息采集与处理、资源共享、软硬件升级3个层面探讨电子信息技术的应用。在此基础上,简要介绍二者在人工智能领域的融合发展与应用。该研究旨在为相关从业者提供理论参考与技术指导,推动人类社会的可持续发展,为其向更高层次的智能化方向发展指明道路。

关键词： 文化遗产   数字化   人工智能   数字文旅  

摘要： 文化遗产数字化不仅是应对文化遗产物理形态脆弱性与不可再生性的技术回应,更是数字时代文化遗产认知建构与意义生产机制的深层转变.

关键词： AI赋能   创意写作   人工智能   大语言模型  

摘要： 在大语言模型时代,AI已与创意写作深度融合,正从辅助创作工具向协同创作主体演进。其一是多元的创新赋能角色。AI作为知识库能提供全面的资料体系,作为灵感启发者能理解创作需求并提供协作,作为编辑助手能高效优化文本,作为创作导师能提升创意表达能力。其二是丰富的技术协同实践范式。指令响应、智能辅助、伙伴协同、数据驱动及程序化生成等不同交互模式并存,形成了从用户指令到机器生成的多层次协作体系。其三是多层次的文本共创争议。人机合作挑战了作者身份、原创性及著作权认定,且不同领域对人机合作的接受程度参差不齐。现有框架难以应对新型权责利关系,当前亟须健全相关制度体系以便回应实践挑战。展望未来,只有构建尊重创新、明确责任、平衡权益的伦理和法律框架,才能打造健康的人机协同创作生态。

关键词： 卵巢肿瘤   超声检查   人工智能   模型辅助  

摘要： 目的应用人工智能（AI）模型对超声图像卵巢肿瘤进行良恶性分类，并与不同年资医师诊断结果进行对比。方法回顾性收集2021年1月至2024年12月在山东大学齐鲁医院行妇科超声检查发现附件区包块的患者645例，分为内部训练集（n=336）、内部测试集（n=172）、外部测试集（n=137），使用深度学习模型Alexnet、Densenet121和Resnet50对超声图像进行卵巢肿瘤良恶性分类建模和内部数据集验证，并使用最佳AI模型作外部测试集验证；召集2名低年资医师和2名高年资医师对外部测试集分别进行卵巢肿瘤良恶性诊断；之后，于每位医师诊断时同步输出模型预测的良恶性结果，记录不同年资医师结合最佳AI模型诊断对外部测试集进行良恶性判断的结果。结果最佳AI模型对内部测试集预测良恶性的准确度为0.941，敏感度为0.936，特异度为0.944；对外部测试集的诊断准确度为0.891，敏感度为0.880，特异度为0.907。与低年资医师相比，最佳AI模型的卵巢肿瘤良恶性诊断敏感度更高（0.880比0.723、0.602，均P<0.05）。最佳AI模型与高年资医师1的诊断准确度差异无统计学意义（P=0.05）。在最佳AI模型的辅助下，低年资医师的敏感度和特异度有明显提升（敏感度：0.723比0.843，0.602比0.819；特异度：0.778比0.833，0.685比0.741；均P<0.05）。结论最佳AI模型对卵巢肿瘤良恶性的诊断性能接近高年资医师独立诊断水平；在模型辅助下，低年资医师的诊断水平显著提升。

关键词： 人工智能   公路招投标   智能评审   自然语言处理   机器学习  

摘要： 为了解决传统公路招投标文件评审效率低、准确性差、成本高且易受人为因素干扰等问题,首先分析了人工智能技术在公路招投标文件智能评审中的优势,如提高评审效率、提升准确性、降低成本及促进公平竞争等;其次阐述了自然语言处理、机器学习、光学字符识别等关键技术在评审中的应用原理;再次探讨了人工智能技术在资格审查、商务标评审、技术标评审辅助及围标串标预警等场景中的应用;最后提出了加强数据治理与安全保障、推动算法可解释性研究、促进技术与业务融合及完善法律法规等策略与建议,旨在为人工智能技术在公路招投标文件智能评审中的应用提供参考帮助.

关键词： 图书出版一体化   人工智能   数据治理   协同创新  

摘要： 图书馆与出版行业都面临数字化转型与协同发展的双重挑战。伴随多模态人工智能(MmAI)技术的进化，本文探讨MmAI时代出版机构与图书馆资源整合的机制创新。聚焦“技术-业务-生态”三层静态架构与动态演化模型，揭示数据智能驱动的图书出版一体化发展路径。用康奈尔大学图书馆的出版服务和复旦大学图书馆与出版社的深度融合为典型案例进行MmAI技术的升级迭代，解释了技术赋能、流程协同与生态重构的系统性解决方案。建议技术层需推动元数据标准化与算法公平性治理；业务层依赖组织架构变革与建立敏捷响应机制提升服务精准度；生态层则依托区块链版权管理、收益共享机制与开源策略平衡多方利益。期望为MmAI时代的图书出版一体化提供理论框架与实践参考。

关键词： 人工智能   超声检查   住院医师规范化培训   颈项透明层  

摘要： 目的探讨人工智能（AI）辅助培训在提升超声规培医师对胎儿颈项透明层（NT）识别准确性、测量规范化及异常诊断效能方面的临床应用价值。方法回顾性收集2018年1月至2024年6月南京医科大学附属苏州医院超声医学中心的300张标准胎儿NT超声切面图像。AI模型进行NT测量与诊断1次；4名不同年资超声医师（含2名规培医师）各自独立进行2次NT测量与诊断。实验前，中年资医师及2名规培医师已统一完成传统理论培训，第一次独自测量后，2名规培医师额外接受AI辅助培训，后4名医师进行第二次独自测量。所有结果经胎儿医学专家盲法评定，比较中年资医师（仅传统培训）与2名规培医师（传统+AI培训）在NT识别正确率、测量规范率及诊断准确率方面的差异。结果仅接受传统授课培训的中年资医师，培训前后两次NT识别正确率、测量规范率与诊断准确率无明显提升，差异无统计学意义（χ2=0.189、1.887、0.326，均P>0.05）。而接受过传统授课和AI培训两种培训模式的2年级规培医师（规2）和1年级规培医师（规1）NT测量部位识别正确率较培训前有一定提升，但差异无统计学意义（χ2=1.301、2.418，均P>0.05），NT测量规范率显著提升（χ2=25.768、17.035，均P<0.05）；在NT诊断准确率方面，规1显著提升（χ2=10.180，P<0.05），规2也有一定提升，但差异无统计学意义（χ2=2.573，P>0.05）。结论AI辅助培训系统提升了超声规培医师识别、测量与诊断NT的能力，为超声专业住院医师规范化培训提供了新型高效的培训模式。

关键词： AI考古   考古学方法论   人工智能   数据悖论   可解释性AI  

摘要： AI正以前所未有的深度和广度渗透到考古学的各个层面,从根本上改变着我们发现、研究、保护和传承人类历史的方式. 考古学,这门致力于理解和重建人类过去的学科,其自身的发展史便是一部方法论不断革新的历史.从皮特里(***)在 1900 年代初期开创性地运用定量方法为陶器序列排序[1],到 1960 年代在新考古学思潮推动下,系统论、计算机模拟和统计学分析的广泛引入,再到地理信息系统(geographic information system,GIS)成为空间分析不可或缺的工具,考古学始终在积极拥抱能够增强其解释能力的新技术.进入 21 世纪,人工智能(AI),特别是其子领域机器学习和深度学习,正以前所未有的深度和广度融入考古学研究的各个环节.这并非一次突兀的技术革命,而是该领域长期以来数据驱动和定量化趋势的一次根本性加速和范式升级.AI是能够模拟人类智能(如推理、学习和决策)的系统总称.其核心分支机器学习使软件能通过从数据中学习规律来提高预测准确性,而更深层次的深度学习则基于模仿人脑结构的人工神经网络,通过处理海量数据进行自主学习.这些技术与考古的深度融合,为考古学研究开创新的篇章.