关键词： 电子竞技   人工智能   数据安全   数据防护   规则建构  

摘要： 借助人工智能技术的快速发展,电竞运动正逐步向智能化跃升,目前已经实现或即将实现训练、比赛和观赛等环节的多项辅助功能。然而,人工智能在驱动电竞运动发展的同时,也面临着相应的数据安全风险,如智能教练因遭受漏洞攻击而无法制定正确的战术策略和训练方案,智能裁判因遭受劫持攻击而无法收集有效证据并做出正确判罚等。面对这些风险,最为核心的因应之策是通过法律和政策的形式构建数据防护规则,通过存储备份、访问管理、监测预警等来应对电竞数据的攻击风险,通过分级保护机制、安全治理框架和第三方安全服务来应对电竞数据的泄漏风险,最终借助周严的电竞数据防护体系实现数据安全风险的全方位治理。

关键词： 中职教育   人工智能   问答系统  

摘要： 为了提升中职5G技术课程的教学质量与学生学习效果,本文研究了人工智能问答系统的应用。研究表明,AI系统有效提升了学生自主学习能力与课堂互动性,特别是在5G技术课程中,帮助学生即时解决疑难问题。调研显示,75%的学生认为系统解决了80%的疑问,期末考试成绩提高了18%。教师也通过系统提升了教学创新与课堂管理效率。研究建议,进一步深化人工智能技术应用,加强教师与学生的技术培训,并确保数据隐私保护,以推动中职教育质量提升。

关键词： 人工智能技术   高职院校   课程融合   EXCEL财务应用   职业教育  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,高职院校教育面临课程改革的迫切需求。本文聚焦课程“人工智能”在高职院校《EXCEL财务应用》课程中的融入路径研究,旨在探索人工智能技术与职业教育课程的有效结合。研究通过案例分析、文献综述与实地调研相结合的方法,系统梳理了课程中人工智能技术的具体应用场景,如智能财务分析、自动化数据处理和预测模型等实际运用,并明确了课堂教学内容设计与实践操作环节的优化策略。研究表明,融入人工智能技术不仅提升了教学内容的实用性和灵活性,还显著增强了学生的创新能力与解决实际问题的综合素质。研究为高职院校相关课程优化及教学方法创新提供了理论支撑和实践参考,助力培养适应新时代需求的高素质技能型人才。

摘要： 人工智能技术的发展和应用为教育工作改革带来了机遇和挑战,将人工智能技术应用到教学活动中,有机结合教育与大数据,实现教育信息化是教育发展方向。为此,初中数学教师要顺应教育发展趋势,利用人工智能技术优化教学方式,为学生创设轻松自由的学习环境,增强学生数学学习效果。

关键词： 智能算法   分子指纹   热力学性质   多尺度预测   优化设计  

摘要： 基于人工智能的数据驱动复杂化工过程设计新模式发展迅速，成为推动化工行业变革性发展的强大动力，对引领研究范式变革、新技术开发及流程再造具有重要理论指导与实践意义。本文聚焦人工智能在复杂化工过程设计中的研究进展，系统阐述其在分子结构物性预测、热/动力学预测、反应分离路径推荐、工艺过程优化四个核心环节的作用及应用成效，总结分析了在数据收集与清洗、模式识别与趋势预测的表现，深入剖析了当前面临的专业特征数据质量不稳定、模型可解释性不足等挑战，并提出了未来应构建全要素、多层级化工大数据库，持续探究智能算法与化工流程结构信息关联机制，着力提升模型的可解释和架构稳定性，为构建从分子识别到过程设计的智能模型框架、实现化工过程智能设计提供新思路。

关键词： 生成式人工智能   Chat GPT   信息茧房  

摘要： [目的 /意义] Chat GPT等生成式人工智能工具具有交互性、主动性和智能性，可以显著优化信息获取效率并提高内容精准度，但同时隐含的信息茧房现象却容易被忽视，因此需要探讨生成式人工智能中信息茧房的形成机制、表现形态及其潜在风险并提出应对策略。[方法 /过程]利用定性研究方法，基于反馈环路理论等，分析信息茧房的生成逻辑和机制，识别其主要形态，分析其主要风险，提出破解策略。[结果 /结论 ]信息茧房共有机器认知共振、反馈环路加强、个体选择偏向三种形态。其生成逻辑是通过持续“学习”和“定制”用户的信息偏好，加速用户在信息消费过程中的顺从倾向，从而形成“信息茧房”，这将带来多种问题，包括但不限于认知偏误、懒人思维和公共讨论空间压缩、甚至引发人类思维退化等风险。为了规避这一风险的产生，需要从批评性思维的个体持有等角度进行引导，实现人与机器的“双向奔赴”。

关键词： 人工智能   初中语文   写作教学  

摘要： 人工智能技术为初中语文写作教学带来了创新性变革,通过智能批改、素材推荐、虚拟助手等功能,AI系统实现了写作指导的即时化与个性化。多模态技术的应用激发了学生的创作灵感,而过程性评价体系则使教学反馈更加精准。实践证明,人工智能辅助不仅能提升学生的写作兴趣与能力,还能帮助教师优化教学设计,推动写作教学从经验型向数据驱动型转变,为语文教育现代化提供了新的实践路径。

关键词： 人工智能   大数据技术   机器学习   化学物质   毒性预测  

摘要： 随着化学物质数量和种类的持续增加及其潜在环境风险问题的加剧，传统毒性测试方法已难以满足高通量筛查与系统性风险评估的需求。人工智能技术，特别是大数据与机器学习技术，在化学物质毒性预测中展现出显著的应用潜力。本文系统综述了人工智能关键技术在化学物质毒性预测模型构建全过程中的应用进展，涵盖数据收集、清洗与预处理、分子描述符计算、特征提取与选择、模型训练与验证、模型适用域界定与可解释性分析等核心环节。此外，还结合了国内在人工智能毒性预测领域的主要研究成果与本研究团队在人工智能辅助毒性预测领域的研究实践，展示了本团队在数据标准化、分子特征工程、模型开发、适用域与模型可解释性等方面的关键成果。最后，针对当前毒性预测模型在数据异质性、多模态数据融合、复杂毒性终点预测及预测结果认可度等方面存在的挑战，提出了未来发展方向。本文旨在推动人工智能技术在化学物质毒性预测中的深度应用，为高效、可靠的环境污染物风险评估提供理论基础与技术支持。

关键词： 人工智能   具身智能   社会互动   人机互动   敏捷治理  

摘要： 实现对人工智能技术的敏捷治理是当前政府治理的重要命题，但近年来具身智能技术的快速发展和应用为人工智能敏捷治理体系带来了新的挑战。既有研究的探讨主要聚焦于生成式人工智能等离身智能，相对忽视了具身智能的风险和治理问题。因此，基于社会互动理论，从具身智能应用人机互动关系和人机互动情境两个维度出发构建理论框架，分析具身智能应用的不同形态类型和潜在风险，发现具身智能应用可以划分为能力驯化型、共构代理型、劳动置换型和秩序脱嵌型四种基础类型，其分别可能造成自主互动失序、专业伦理空心、劳动价值崩溃和社会秩序冲突的风险。为应对上述挑战，依据敏捷治理框架，针对不同类型的具身智能应用风险提出相应的治理工具，旨在为研究者和政策实践者认识并治理具身智能提供前瞻性启示。

关键词： 油气田开发   数字化智能技术   物联网   人工智能  

摘要： 当前,油气田已步入“数据密集型”阶段,如何实现多源数据的融合与价值释放,构建高效决策支撑体系,成为行业发展的关键议题。物联网(IoT)技术通过传感网络与边缘计算提升了现场数据感知与响应能力;大数据与云计算为跨系统、多维度信息集成与建模分析提供了基础平台;人工智能技术推动了从“经验决策”向“数据驱动”的转变;数字孪生则实现了油藏与设备状态的虚实融合与智能推演。本文基于上述技术体系,深入探讨其在油气田实际开发过程中的典型应用与效益表现,为构建面向未来的智能油田提供理论支持与实践借鉴。