关键词： 生成式人工智能   大语言模型   内容治理   中国进路  

摘要： 近年来,以大语言模型和多模态模型为代表的生成式人工智能加速发展,成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。它能够根据人类指令自动生成文字、图像、视频乃至代码,正在深刻影响社会生产与生活方式。但在关注生成式人工智能释放应用便利、挖掘经济潜能的同时,内容风险不容忽视。

关键词： 生物信息学   生物大数据   高通量测序   人工智能   基因组学  

摘要： 生物信息学是一门交叉学科,融合计算机科学、数学和统计学的跨学科领域,旨在通过分析与解释生物大数据,揭示生命过程和疾病机制。随着高通量测序技术和计算能力的发展,生物信息学已成为现代生物学研究的关键工具。其研究应用涵盖基因组学、蛋白质组学、肿瘤学、精准医学和代谢组学等方向,涉及基因序列分析、蛋白质功能研究、个性化治疗等。常用分析方法包括高通量测序、单细胞RNA测序、基因-基因关联分析和人工智能技术等。前沿研究正在拓展至空间组学和表观基因组学,人工智能的引入也促进了基因组数据分析的自动化与精准医学的发展。未来,生物信息学将进一步与人工智能、大数据结合,推动精准医疗与疾病治疗的进步,并在新药研发、临床决策支持等方面发挥更大作用。

关键词： 人工智能   医学教育教学   伦理防范  

摘要： 人工智能技术整合融入医学教育已经成为当前教育教学改革研究的重点方向之一。人工智能技术为医学教育教学领域带来了诸多机遇,同时也面临着伦理风险。结合当前人工智能技术应用于医学教育实践过程遇到的潜在伦理问题,提出可能的应对策略,为医学教育领域“赋能”,为医学教育中的人工智能协同发展提质增效。

关键词： 植物科学   融合研究   智能挖掘   复杂组学数据  

摘要： 当前,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度融入自然科学各个领域,深刻改变了科学研究范式,植物科学的发展也迎来与AI技术深度融合的重要战略机遇。从作物表型的高通量识别到复杂组学数据的智能挖掘,从智能育种到植物病虫害识别,再到农田决策辅助系统的开发,AI技术在植物科学中不断拓展其研究边界与应用深度。植物科学与AI的深度融合,不仅是实现学科交叉创新的内在需求,也是推动植物科学高质量发展的关键路径。然而,目前我国植物科学与AI的融合仍处于起步阶段,理论体系尚不完善,标准规范有待建立,技术创新仍较分散,呕须通过专题综述与前沿探索,系统梳理融合路径,凝练关键科学问题,明确未来发展策略与重点方向。

关键词： AI   高校计算机教育   教学模式创新   课程体系优化  

摘要： 处于人工智能(Artificial Intelligence,AI)飞速发展的时代前沿,中国高等教育计算机领域正急切呼唤一场颠覆性的转型,以不断提升教育质量,积极培养与时代发展相适应的高素质人才。通过优化课程结构、革新教学方法、强化实践锻炼、建立科学评价机制及长效融合机制,推动计算机教育与AI技术携手迈向新征程。学子们得以深入探寻深奥的AI领域,激发动手实践与创新思维的火花,为攀登计算机科学高峰奠定坚实基础。故而,该教学模式创新价值重大。

关键词： 人工智能   法律数字化   司法裁判   法律推理   价值判断  

摘要： 法律数字化的迅猛发展,使人工智能前所未有地改变了法律实践,特别是在司法中得到广泛应用。从智慧法院建设到数字司法的变革,司法变得越来越智能化和信息化。从整体上看,目前人工智能在司法裁判中的运用主要是辅助性的,并未从根本上改变司法权的运行逻辑。从概念的性质上看,法律自身的规范性品质决定其难以被完全数字化,“法律即代码”的主张无法在普遍的意义上成立。同时,裁判是整个司法的核心环节,法律推理又是司法裁判的基本运作方式。人工智能基于规则和基于案例的两种推理系统,均未从根本上突破传统的法律推理方式,因而无力改变司法裁判的基本结构。基于计算主义的裁判预测论,法体系中不可避免的裁量及价值判断,均为司法裁判数字化制造了理论和实践上的困难,从而使得计算法学想要建构的那种标准程式的裁判难以实现。我们既要正视人工智能带来的法律数字化现象,又同时警惕它可能带来的各种消极影响,尤其是认识到法律数字化力图构建的标准化裁判模式并不符合客观现实。

关键词： 教育装备   数字智能   信息技术   人工智能   教育变革  

摘要： 在人工智能与教育深度融合的时代背景下,教育装备行业正经历一场深刻变革。探讨数字智能技术如何推动教学模式的重塑,并分析其对教育装备产业生态的多维度影响。研究数字智能技术在课程实施、教学效率提升、个性化学习、自主学习和创客教育等方面的核心应用,并剖析其对产业升级、采购模式转型和资源共享的作用。通过相关案例分析和政策法规学习,揭示教育装备行业面临的机遇与挑战,并展望其未来发展趋势。研究表明,数字智能技术在教育领域的应用不仅显著提升教学质量与效率,更推动教育装备产业向服务化、智能化方向演进,为教育现代化注入持续发展动力。

关键词： 生成式人工智能   高校体育   人工智能   学校体育  

摘要： 大学体育是高等教育的重要组成部分,应积极推进高质量发展。生成式人工智能为大学体育发展带来新机遇,如帮助教师获取知识、辅助教学决策、为学生提供个性化学习方案等。然而,其在高校体育领域的应用仍面临诸多困境:一是数据管理与个人信息保护方面,数据收集不易、质量难保证、算法存在问题且有数据安全与隐私风险;二是大学体育环境适配方面,输出的教学设计过于笼统、缺乏创意、难以理解课程独特要求、难以匹配实体设施且受资金影响;三是相关法律规范不完善,法律法规内容不健全,存在多种数据相关法律风险和人为风险。为推动其在高校体育中的发展,可通过构建大学体育课堂教学专有数据集、加强人机合作以优化大学体育环境、完善生成式人工智能法律治理体系等路径来解决,具体包括建立评价体系、联合多方协作教学、设置专门监管部门等策略。

关键词： 人工智能   政府监管效能   技术赋能   制度重构   耦合机制  

摘要： 人工智能技术的深度演进正深刻重塑政府监管的底层逻辑,其影响已超越传统工具优化范畴,形成数据驱动、算法支配、智能融合三重技术逻辑与监管体系的多维耦合。数字时代监管环境持续变革,技术应用推动监管从被动响应转向主动预判,从分散管理迈向协同治理,从经验决策升级为数据支撑决策。本文系统阐释人工智能作用于监管效能的内在原理,揭示技术与制度的多层次耦合机制,分析人工智能应用于政府监管时面临的问题,并提出针对性的对策建议。旨在为智能监管体系构建提供理论支撑与实践参考,助力破解技术应用与监管变革的适配难题,推动形成兼具效能与公平、创新与规范的新型监管范式,适应数字文明发展需求。

关键词： 科学实验室   智慧实验空间   个性化学习   生成式人工智能  

摘要： 本研究利用生成式人工智能赋能个性化科学实验室建设,涵盖智能需求建模、动态方案进化、教学场景生成,以及对学生内在学习系统(包括学习动力、认知能力、自主调控和情感等)的支持。提出了科学实验室概念模型,包括智能中心、环境感知、设备监测、资源生成、过程监管、数据分析和智能导师等核心模块。同时开发了包含基础设施层、数据感知层、平台能力层、综合应用层和用户层的五层体系架构,助力个性化科学实验教与学,促进学习者科学素养的培养。