关键词： 人工智能   数字经济   数据要素   技术革命  

摘要： 为推动我国人工智能（AI）产业高质量发展，助力其成为经济社会高质量发展的全新动力，文章聚焦我国人工智能发展的现实状况，探讨其在新一轮科技革命与产业变革背景下的发展优势、面临困境及突破路径，具有重要的理论与实践意义。通过梳理我国人工智能发展的相关政策、产业数据、学术研究及实践案例等资料，分析我国在人工智能领域的禀赋优势与现实困境，并在此基础上归纳总结推动人工智能高质量发展的突破路径。研究发现，我国人工智能发展具备政策引导、算力与数据资源较充沛、人才供给提速等优势，但也面临数据孤岛问题、高效算力不足、AI技术研发与应用较弱、AI人才供给结构失衡等困境，同时提出了规范数据开发使用、完善数字基础设施、鼓励AI核心技术研发、推进AI技术深度应用、参与制定AI领域国际规则、加强AI人才供给等具体突破路径。我国人工智能产业发展机遇与挑战并存，通过实施上述突破路径，能够有效破解当前发展困境，充分发挥人工智能的优势，实现AI技术对经济社会的深度赋能，为我国在新一轮科技革命与产业变革中占据有利地位提供支撑。

摘要： 人工智能技术快速进步说明传媒方式和内容出现了改变,人工智能不仅可以增进生产的效率,同时可按照用户的偏好更精确地推送内容,人工智能技术还能迅速生成新闻稿件,一键对视频内容进行剪辑等。在未来不断的发展阶段,随着算法持续改进和数据不断汇聚,人工智能跟人类记者相结合的途径会成为传媒行业的发展潮流。

关键词： 生成式人工智能   企业微创新   隐性知识   组织学习边界  

摘要： 在新一轮科技革命和产业变革浪潮下，生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence,GAI）正日益成为推动企业微观创新机制重塑的关键力量。文章聚焦于GAI赋能企业微创新的内在逻辑与实现路径，构建“认知—组织”双路径分析框架，系统探讨其如何通过隐性知识外化与组织知识边界弱化，重塑企业微创新的发生机制。研究发现：一方面，GAI通过语言生成与语义补全能力，为个体表达经验型认知提供认知支架，显著降低隐性知识外化门槛；另一方面，GAI打破跨部门沟通障碍，提升知识共享效率，弱化传统组织中的认知隔阂与结构性边界，助推知识的跨界融合与动态流动。此外，文章进一步识别了影响GAI赋能效应的多个调节因素，包括知识结构复杂度、组织系统弹性、员工自我效能感、心理安全与授权机制等。最后，文章提出“工具可及性建设—员工表达意愿激活—组织结构弹性提升”三位一体的实现路径，为企业打造以人机协同为特征的高质量微创新体系提供理论支撑与实践建议。

关键词： 人工智能   智能化   自动化   数据安全   区块链  

摘要： 随着人工智能(AI)和智能化技术的快速发展,建设工程质量检测数据的存储与共享正面临前所未有的机遇与挑战。本文创新性地设计了一种基于人工智能和自动化技术的建设工程质量检测数据安全存储与共享平台,通过融合区块链、智能合约和深度学习等前沿技术,构建了完整的智能化数据管理体系。平台采用联盟链架构确保数据不可篡改,运用智能合约实现全流程自动化管理,并借助深度学习算法提升数据分析精度。在实际工程应用中,该平台展现出显著优势:异常检测准确率达到95.3%,同时实现数据安全性根本性提升和共享效率量级突破。研究结果表明,该平台不仅解决了传统数据管理中的安全性和效率问题,还为工程质量监管提供了智能化决策支持。

关键词： 社会工作   感统失调儿童   人工智能  

摘要： 随着社会经济的快速发展,人工智能技术也在飞速发展。本文从人工智能赋能社会工作介入感统失调儿童入手,通过对传统社会工作介入感统失调儿童的困境分析,探索人工智能赋能的创新路径。本文聚焦人工智能赋能视角下,社会工作介入感统失调问题的创新模式与实践路径,提出打破时空界限、辅助决策、培养复合型人才等三种途径,以期为感统失调儿童的感统恢复提供经验借鉴和研究依据。

关键词： 人工智能   蛋白质工程   蛋白质结构预测   蛋白质设计   生物合成  

摘要： 蛋白质功能与其三维结构间存在着密不可分的关联，这一认知长期引领着生命科学领域的探索方向。科学家们为解析蛋白质结构投入了大量精力，而蛋白质测序技术的迅猛发展，使得序列数据呈指数级增长，与结构研究进展之间的差距日益显著。过去十几年间，人工智能技术的蓬勃发展为这一困境带来了转机，其以深度学习、神经网络等核心算法为支撑，推动蛋白质工程迎来了全新变革。借助人工智能技术，新一代蛋白质结构预测和设计方法取得重大突破。这些基于先进算法的工具，极大地提高了蛋白质结构建模的准确性和速度。它们不仅助力结构生物学、药物研发等领域的发展，还为蛋白质合成提供了关键依据。除此之外，人工智能正推动蛋白质研究从“结构解析”向“逆向设计”转型。通过构建序列-结构-功能的多维度关联模型，研究人员能够基于特定功能需求，反向设计具有预期结构的蛋白质序列。能够更精准地设计蛋白质序列，为生物合成开辟新路径。本综述聚焦于人工智能在蛋白质工程中的核心作用，阐述了蛋白质工程目前所面临的挑战和传统蛋白结构解析方法所面临的瓶颈，并以此引入介绍了基于人工智能的结构预测工具的发展，分析其在蛋白质合成中的应用；探讨人工智能驱动下，从结构解析到合成蛋白的算法革命及未来潜在方向，以期为该领域的研究提供参考。

关键词： 气象数据可视化   人工智能   卷积神经网络   数据处理  

摘要： 随着全球气候变化的加剧和气象观测技术的进步,气象数据量呈指数级增长,传统的数据处理与可视化方法逐渐显得力不从心。为应对这一挑战,本研究分析气象数据的多源异构性和时空关联性,本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、Transformer、生成对抗网络(GAN)等核心技术的可视化应用场景,并探讨了数据预处理、三维气象场动态重构及智能交互式可视化系统的实现方法。研究表明,AI技术显著提升了气象数据可视化的信息密度、响应速度和预测准确性,增强了公众对气象信息的理解和认知度。

关键词： 人工智能   虚拟现实   建筑设计   优化研究   设计系统  

摘要： 在人工智能(AI)和虚拟现实(VR)技术的迅速发展的当下,其跨领域应用前景日渐明朗,建筑设计正迎来智能化变革的新契机。本研究深度融合人工智能与虚拟现实技术,探索其在建筑设计流程中的创新应用与优化路径。研究团队构建了AI驱动的建筑设计系统,并完成与VR技术的有机集成。通过AI算法高效处理设计数据、完成智能推理,同时借助VR技术实现设计方案的沉浸式可视化呈现,助力设计师更直观地理解和评估设计成果。通过多维度对比实验,系统展现出在提升设计效率、改善空间使用效率、减少设计错误等方面的优势。研究结果表明,AI和VR技术的协同应用不仅能够提高设计质量和效率,更能增强设计师的设计感知能力。这一研究成果为AI和VR技术在建筑设计领域的应用提供了理论依据和实证支持。

关键词： 结核,肺   治疗结果   预测   人工智能   放射摄影术  

摘要： 目的:探索利用多期胸部CT扫描的深度学习模型，预测肺结核药物治疗效果。方法:收集2020年1月至2024年1月在新疆喀什地区第一人民医院住院接受治疗的279例肺结核患者的多时序胸部CT影像数据，包括治疗前CT和治疗后CT。提取3386个影像组学特征，构建包括基于治疗前、治疗后、结合治疗前后的胸部CT影像组学模型、基于治疗后与治疗前影像特征变化、基于治疗前后的深度学习ResNet18模型等5种预测模型。模型性能通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)等指标进行评估，并采用SHAP和Grad-CAM技术进行模型解释和可视化。结果:结合治疗前和治疗后CT数据的模型，在训练集和测试集上分别取得了0.845和0.770的AUC。深度学习模型在训练集和验证集上的AUC分别达到0.883和0.858。结论:基于纵向胸部CT影像的深度学习模型在肺结核疗效预测中展现出良好的性能，能够为个性化治疗和资源优化提供支持。

关键词： 人工智能   电气设备   故障预测  

摘要： 随着数字化时代的到来,人工智能技术在各行各业中的应用日益广泛,特别是在电气设备故障预测领域,人工智能技术展现出了巨大的潜力和优势。本文首先介绍了人工智能技术在电气设备故障预测中的重要性,然后分析了当前人工智能技术在该领域的应用现状,包括机器学习、深度学习等方法,并探讨了人工智能技术在电气设备故障预测中的实际应用案例。最后,本文对人工智能技术在电气设备故障预测中面临的挑战和未来发展趋势进行了展望。