关键词： 对策   急危重症   医学人工智能  

摘要： 在医疗领域,急危重症对患者生命构成了严峻且直接的威胁,这主要归因于疾病本身高度的复杂性、多样性与不确定性[1]。急危重症涵盖的疾病种类繁多,每种疾病的发病机制极为复杂,涉及多系统、多层面的生理病理改变,其临床表现也呈现出显著差异,不同疾病之间症状、体征、病程进展各具特点。此外,年龄、基础疾病、生理状态等个体差异,使不同患者对同一疾病的病理反应和治疗效果不尽相同,呈现出高度的异质性。急危重症患者病情变化迅速,往往在短时间内即可发生急剧恶化,从相对稳定状态迅速进展至生命垂危。

关键词： 人工智能   教育强国   课程   突破   路径  

摘要： 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的核心引擎,推动人们的生产、生活和学习方式发生剧变。人工智能助力教育变革已成为教育强国战略的重要内容,为培养适应新质生产力发展的创新人才开辟新路径。课程教学改革作为教育改革的核心力量,体系化构建中小学人工智能课程是回应智能时代教育变革的必然选择。然而,中小学人工智能课程体系尚处在探索阶段,理论建构和实践应用存在远离儿童生活世界、重操作轻思维、重技术轻伦理等现实困境。基于此,需要遵循儿童认知与身心发展规律,立足儿童生活世界场域,突破工具依赖,全景构建儿童生活世界课程内容;突破学科依赖,全域打造超学科跨界融通实施范式;突破路径依赖,全链塑造多元开放贯通课程生态,为构建中小学人工智能课程提供在地化实践与应用参考借鉴。

关键词： 数据中心   人工智能   自动化运维   智能巡检   故障预测  

摘要： 随着信息技术的快速发展,作为企业IT架构的核心组成部分,数据中心的运维效率和稳定性对企业的业务连续性与竞争力具有重要影响。作为国内顶尖的IaaS服务商,MoonPac(上海蒙帕信息技术有限公司)始终致力于通过技术创新提升数据中心的智能化运维水平,以满足不同企业和行业在互联网、移动互联网等场景下的多元需求。文章探讨了基于人工智能的数据中心机房自动化运维系统的设计与实现,结合MoonPac的业务范围和技术积累,构建了一套智能化、高效的数据中心运维系统。该系统通过智能巡检、故障预测、实时监控和数据分析等功能模块,有效提升了数据中心的运维效率,降低了故障率,提高了数据中心运行的稳定性和安全性。

关键词： 算力   模型   端侧AI   数据   端-边-云-网   人工智能  

摘要： 融合蕴含着变革的力量,通过人工智能模型、数据与算力的深度融合,以及“端-边-云-网”高效协同,联想得以为客户提供卓越的人工智能解决方案。这种融合增强了生态系统的互联互通,释放人工智能的潜力,与人类的创造力相辅相成,共同将创新理念转化为触手可及的现实。

关键词： GBT 45081-2024   人工智能管理体系  

摘要： GB/T 45081-2024《人工智能管理体系》(以下简称“本标准”)已于2024年11月28日发布并实施。它由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC 28)归口,全国信息技术标准化技术委员会人工智能分会(TC 28/SC 42)执行,主管部门为国家标准化管理委员会。为了确保本标准的顺利实施,《中国标准化》杂志采访了标准主要起草人,中国科学院软件研究所的刘张宇、孟令中,向读者介绍该项标准的相关内容。

关键词： 多元人工智能   计算机通识课   智慧课堂   C语言  

摘要： 以“C语言”课程为例,文章聚焦于多元人工智能技术在构建高校计算机通识课的智慧课堂教学模式中的创新应用,深入分析了人工智能为该课程提供的智能化支持。其中,大数据分析、机器学习及自然语言处理等技术不仅实现了对学生学习行为的精准捕捉和分析,还为学生提供了个性化的学习路径和资源推荐,显著提升了教学效果和学习效率。同时,多元人工智能的引入丰富了教学手段,增强了师生互动,构建了更加生动和高效的智慧课堂。研究成果为其他高校计算机通识课的智慧课堂教学模式构建提供了有益的参考和借鉴,推动了教育教学的智能化发展。

关键词： 数据驱动   教学评价   中药学教育   知识图谱   人工智能  

摘要： 中药学教育长期面临评价维度单一、反馈滞后等问题,制约了中医药人才的培养质量。以数据驱动为核心,构建了“多源感知-动态建模-精准干预”的教学评价体系,并在中药学领域进行了实践验证。通过融合物联网感知技术、知识图谱和深度学习算法,实现了学生学习行为的全流程追踪与能力的多维诊断。实证结果表明,该体系使中药鉴定课程的优秀率提高了28.5%(p<0.01),临床辩证思维评分提高了19.3%,同时教师教学决策效率提高了40%。文章的创新之处在于开发了中医药特色教育数据标准,并建立了“评价-改进”双向闭环机制,为传统医学教育的数字化转型提供了可推广的范式。

关键词： 加速派   风险   社会动荡   悲观派   失业   四种人  

摘要： 知名科技企业家和风险投资人里德·霍夫曼(ReidHoffman)说,人工智能的出现,将人们大致分成了四种类型:第一种是“末日派”,他们担心AI会毁灭人类,最好现在就别再发展了;第二种是“悲观派”,认为AI虽然挡不住,但肯定会造成大规模失业,造成社会动荡;第三种是“加速派”,对AI充满激情,恨不得一脚油门冲到底;第四种是“绽放派”,也就是霍夫曼自己认同的那一类,他们谨慎但积极,一边关注风险,一边不断探索,希望AI能真正为社会创造价值。

关键词： 循证医学   人工智能   网状Meta分析   学情调查  

摘要： 目的了解人工智能(AI)融合循证医学课程课前选课学生的AI相关知识储备、学习态度及实践能力等情况。方法以2024—2025学年北京大学医学部《证据整合及应用:网状Meta分析》课程的选课学生为研究对象,通过自制电子问卷,从AI相关知识、态度、实践及对课程的期待与顾虑等方面进行课前调查。使用Mann-Whitney U检验对硕士及以下和博士研究生的差异进行组间比较。结果46位学生参与调查(硕士及以下34人,博士12人)。学生普遍具备AI基础知识,但对细节认知不足。89.13%认为AI可提高学习效率,84.78%对使用AI进行Meta分析感兴趣,但对生成内容的信任度较低,担心影响独立思考能力。硕士及以下的学生和博士生在对课程的态度方面的差异均无统计学意义(P>0.05)。在实际应用中,学生主要将AI用于翻译、写作和信息查询,循证医学相关复杂任务的应用较少。同时,学生也对AI生成内容的准确性和隐私安全等方面表示了担忧。结论选课学生具有一定相关知识的储备,对AI辅助循证医学课程持积极态度,但信任度和实践能力有待提升。调查结果可为课程内容与教学模式的改革提供依据。

关键词： 博物馆   人工智能技术   多模态交互   个性化体验  

摘要： 本文提出一种基于人工智能技术的博物馆室内交互体验设计方法,结合计算机视觉、自然语言处理以及智能叙事技术,能够虚实融合渲染,具有交互叙事架构。本文采用ORB-SLAM算法进行室内高精度定位,构建三维场景,利用虚幻引擎(Unreal Engine)平台完成虚拟场景的渲染与文物复现,并设计人工智能驱动的叙事逻辑,结合语音与触摸等交互形式,为观众提供更加个性化和沉浸式的文化体验。该设计体现了人工智能技术在博物馆领域的创新应用,以期为提升博物馆内的交互体验与文化传播效果提供技术参考和实践范例。