关键词： 分散式   人工智能   物联网   体系设计   边缘计算  

摘要： 在数字化浪潮下,数据量呈指数级增长,传统集中式物联网架构数据处理效率低、隐私风险高、扩展性受限,难以满足复杂应用需求。人工智能技术虽发展迅猛,但在集中式架构下无法充分发挥潜力。分散式人工智能物联网应运而生,有望突破这些瓶颈,成为行业发展新方向。本文聚焦于分散式人工智能物联网,深入探讨其体系设计与实现路径。通过对分散式架构、人工智能技术融合以及物联网应用场景的分析,阐述体系设计的关键要素、技术支撑与实现方法,旨在构建高效、智能、可靠的分散式人工智能物联网体系,为相关领域的发展提供理论依据与实践指导。

关键词： 英国   人工智能教育   人工智能治理   教育治理框架   技术伦理   数据治理  

摘要： 在全球人工智能治理大格局中,人工智能教育治理已成为一个突出的重点和挑战。近年来,英国为将其打造为全球AI治理的领导者,推出一系列人工智能治理举措。研究者基于“价值—机制—行动”的分析框架,对英国人工智能教育治理的价值理念、治理机制及治理经验展开深入剖析,发现其价值理念包括以人为本、强调透明可解释、秉承包容善治、支持全面创新;在治理机制上,通过预防、监管、协同及伦理四大机制,构建完善的人工智能教育治理体系;在治理经验上,通过循证决策、标准化规范、综合治理与协同合作,推动人工智能教育的有效监管与国际合作。借鉴英国治理范式,我国应确立“技术赋能、创新驱动”的核心理念,构建政府、科研机构、学校等多部门协同治理架构,并采用“敏捷治理+合作治理”的复合型方案,以推动人工智能教育治理的科学化与高效化发展。

关键词： AI南京诗歌   AIGC产业联盟   科技人员   诗人  

摘要： 2024年月,中国AIGC产业联盟(AIGC×China)与南京市合作,推出AI南京诗歌助力计划。他们邀请十位曾写过南京的诗人,与AIGC×China的科技人员合作,以AI完成诗转歌的推广示范。也就是诗人提供诗歌,作曲、MV画面的生成皆由AI在人工指令下完成。作为受邀者之一,我与工作人员对接,参与并了解了整个AI作品创作的过程。

关键词： 学术诚信   投稿黑名单   论文撰写   稿件审核   人工智能  

摘要： 为进一步维护严谨的学术诚信体系,保障本刊所刊登论文的质量与学术价值,本刊在此向您郑重提醒并声明:严禁使用人工智能(AI)工具进行论文的撰写工作。在本刊严格的论文审核流程中,一旦发现所提交的稿件存在利用人工智能生成的情况,我们将立即采取退稿处理。同时,为严肃学术纪律,我们会将涉事作者列入本刊的投稿黑名单。

关键词： 生成式人工智能   虚假信息   内生安全   治理框架  

摘要： 为应对生成式人工智能技术带来的新型虚假信息困境,文章基于内生安全理论构建治理框架并进行检验,框架核心在于整合虚假信息检测的异构技术,模拟人类认知过程和决策机制,搭建异构元件池,测算内生安全框架下虚假信息检测准确率变化。研究发现:算法组合的优化和选择对提高系统检测效能至关重要;基于内生安全框架的策略需要构建阻断虚假信息传播机制实现主动防御和响应,并开发治理工具集提升检测效能。

关键词： 人工智能   新闻传播   发展思考  

摘要： 在信息爆炸的时代,人工智能的衍生为新闻传播领域的发展带来了巨大的机遇。无论是新闻采编、内容生产,还是分发推荐、效果评估,人工智能技术的应用都极大地提高了新闻传播的效率与质量。但是,人工智能在给新闻传播带来便利的同时,也引发了不少的问题。本文围绕人工智能在新闻传播领域的应用及发展进行深入思考,探讨如何发挥人工智能的优势,以推动新闻传播事业迈向新的高峰。

关键词： 大数据   会计核算   智能化转型   人工智能  

摘要： 在大数据、人工智能和云计算技术的推动下,会计核算逐步从传统的人工模式向智能化转型,显著提升了核算效率和战略支持能力。本文通过分析传统核算模式的局限性和智能化转型的必要性,提出了基于数据集中化、流程自动化和智能决策支持的转型路径,并以H集团为案例进行进一步探讨。研究发现,智能化转型能够有效解决数据分散、人工操作效率低、决策支持不足等问题,同时推动财务管理从核算职能向战略支持职能转变。H集团的成功实践表明,智能化转型需结合企业实际设定的目标分阶段推进,优先解决核心问题,从而确保企业提升市场竞争力和实现高效管理。

关键词： 智慧供应链   人工智能   DeepSeek   供应链优化  

摘要： 文章聚焦于DeepSeek(深度求索)与AI(人工智能)技术在智慧供应链领域的深度融合与创新应用。通过分析传统供应链管理的固有痛点(如单模态数据局限性、复杂场景适应性差及决策滞后性),系统阐述了多模态AI与生成式AI如何重构智能管理范式,实现供应链全链路的价值跃升。文章研究对比了DeepSeek-V3与其他主流模型(如Claude-3.5、GPT-4o等)的性能,指出其在高性价比、中文处理及开源灵活性等方面的核心优势。同时,提出了“多模态AI四维重构模型”(感知—决策—协同—体验)与“生成式AI三阶跃迁框架”(战略生成—战术优化—执行纠偏),并通过采购、计划、交付等环节的案例展示了AI技术的实际应用价值。文章还展望了AI驱动的供应链优化未来趋势,包括全链路智能化、与物联网及区块链的融合、可持续性发展等,并针对技术、人才与数据挑战提出了应对策略,呼吁构建多方协同的AI供应链生态系统。文章的研究为供应链智能化转型提供了理论与实践参考。

关键词： 高等教育   人工智能   实践教学   教学模式重构  

摘要： 通过文献分析、实地调研和深度访谈等,探讨人工智能技术如何赋能高校实践教学。基于技术嵌入理论和整体性治理视角,构建“智能技术、教学创新、能力提升”良性循环的实践教学重构模式。依托智能化实践教学平台、教师角色转型、创新评价体系应对技术支撑不足、教师能力欠缺、评价机制滞后等挑战。通过重塑教学环境、优化教学过程和创新评价方式等途径全方位赋能实践教学,为智能化实践教学改革提供了新的思路和实践指导。

关键词： 攻击行为检测   集成学习   人工智能   特征选择  

摘要： 针对传统网络攻击入侵检测方法难以有效应对复杂多变的新形式网络攻击的问题,文章提出了一种基于集成学习的网络攻击行为检测方法。该方法将随机森林、朴素贝叶斯和神经网络3种弱学习器组合形成强学习器,通过加权平均各弱学习器对输入样本的预测概率以获得最终的预测结果。在公开数据集上的实验结果表明,该算法的检测准确率达到96.9%,较支持向量机、随机森林和神经网络方法提升了约5%,较逻辑回归方法提升了12.4%,较朴素贝叶斯方法提升了10.0%;同时,其他指标也有不同程度的提升,有效地完成了网络攻击行为检测任务。