关键词： 人工智能   数据要素   自然属性   市场属性   市场化  

摘要： 厘清数据属性特征是探索数据要素市场化路径的基石。数据要素具有自然属性和市场属性的二维特征,且随型态演变而动态变化,必须构建“数据型态—二维属性”的研究框架来分析数据要素的动态特征及其对市场化的影响。数据要素市场化要基于数据价值释放的三阶段型态演变规律,以数据三级市场为核心建设多层级和多样化市场体系,以确权、定价和交易模式为重点构建配置机制。为加快推动数据要素市场化,应以数据分类分级授权制度激励数据供给,以创新交易模式丰富数据流通渠道,以安全高效流通技术标准保障交易安全和效率,以公共数据和典型行业数据为应用示范,以行业龙头企业为主力构建数据产业生态,以“通用+行业+场景”的大模型体系连通数据要素和应用场景,创新商业模式。

关键词： 人工智能   继续教育   高质量发展  

摘要： 生成式人工智能的突破性进展正加速教育数字化转型进程,继续教育作为终身学习体系的核心载体,其高质量发展亟须构建智能技术与教育规律深度融合的创新生态。当前继续教育高质量发展实践中仍面临教学数据治理的复合风险、教育服务主体的适应性断层、技术成本管理的结构失衡、质量评估的范式冲突等挑战。基于此,提出构建可信的教学数据治理体系、提高继续教育服务主体能力、创新可持续的技术管理模式、创建智能时代评估新范式等应对措施,以期为继续教育突破传统发展瓶颈实现高质量发展提供系统性的解决方案。

关键词： 预训练模型   精细调整   对联   机器翻译   人工智能  

摘要： 中华传统文化文本承载着中华文化的核心价值观与思想观念,其英译对推动中华传统文化传播、创新发展及现代性对话具有重要意义。这类文本多以文言书写,句法修辞独特,文化内涵丰富,导致英译面临人工翻译效率低、机器翻译质量欠佳的双重困境,其中的低资源文本更是如此。传统对联作为其中的典型文本,尤其面临此类翻译挑战。本文以对联翻译为研究对象,从前期积累的对联英译库中抽样,选用机器翻译中的MarianMT、SMaLL-100和mT5三种预训练模型,通过全局和层次微调进行精细调整,以提升对联英译性能。结果表明,通过参数精细调整,各模型均展现出译联性能的显著提升,SMaLL-100和MarianMT模型的提升幅度较mT5更显著,而mT5模型在每种策略下的评价损失都显著降低,全局微调对大多数指标的提升效果普遍较好。本研究对于进一步训练调整预训练模型,提升其英译中华传统文化文本的性能有重要的参考价值。

关键词： 人工智能   动态仿真   酒类消费税   纳税实务   职业本科  

摘要： 随着教育信息化及税收数字化的持续推进,职业教育教学改革迎来新的契机,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术在教育领域的运用也日益深入。文章以职业本科纳税实务课程中的酒类消费税动态仿真教学为切入点,探究了AI赋能教学在推动教学模式向现代化转型、实现教学资源优化配置等方面的意义。依据认知规律与实践需求,文章探索构建“教、学、练、评”一体化的智能教学新范式,重点围绕教学流程重塑与评价机制创新,实现了教学过程的可视化、智能化与个性化,对培养高素质应用型人才具有关键的理论价值与实践意义。

关键词： 人工智能   人工智能立法   立法类型   统一立法   领域立法   法治体系  

摘要： [研究目的]当前,人工智能立法已经成为支撑开展人工智能国际竞争的重要手段。全面梳理分析全球主要人工智能立法类型,有利于从全球竞争的高度合理、准确把握国际人工智能立法趋势、影响,对合理把握我国人工智能立法时机、确定立法定位、选择立法模式与设计立法制度等具有启示意义。[研究方法]采用文献分析、比较研究、类型化研究等方法,系统梳理全球人工智能立法实践情报,思辨分析国际立法实践可能产生的立法效果,提出我国完善人工智能法治建设的建议。[研究结果/结论]全球主要存在“规范型+统一立法”“促进型+分散立法”和“中间路径”三大人工智能立法类型,并在人工智能国际话语权竞争、发展与安全、法律制度的科学性和可操作性方面,带来了不同的立法影响。基于我国人工智能立法现状及竞争需求,应合理扬弃国际立法经验,坚持“促发展”的立法定位,加快构建以“人工智能法”为核心,以“领域立法”为支撑,“统一立法+领域立法”相结合的人工智能法治体系,进一步促进我国人工智能发展和抢抓国际竞争话语权。

关键词： 数字人文   演化博弈论   翻译技术伦理   社会翻译学   人工智能   新文科  

摘要： 人工智能技术的发展推动了翻译研究模式的嬗变,也引发了学界对翻译技术伦理问题与对策的热切讨论。本研究尝试从演化博弈收益的视角,系统地分析翻译技术伦理的形成机制、发展路径与实践应用途径。研究发现,翻译技术伦理属于演化博弈的真子集,即一种特殊的信号演化博弈。其形成的核心驱动机制源于互利文化与信息黑箱的双重作用。前者通过社会契约与非契约博弈策略得以具象化实现,后者则通过引发信息资源的地位分化产生实质性影响。基于此,可通过设立文化意识准入标准、强化译者合理创新及规范技术信息披露机制等路径,完善翻译技术伦理体系。以此为鉴,演化博弈思想可应用于翻译伦理、翻译技术和社会翻译学等翻译技术伦理的上位概念研究中。演化博弈论与翻译技术伦理的跨学科融合,为翻译学在技术、伦理和社会三个维度上的整合发展提供了理论支撑与实践路径。

关键词： 人工智能   图书馆信息管理   高职院校   智能服务  

摘要： 针对高职院校图书馆信息管理中传统模式存在的效率低、资源整合不充分等问题,本文提出了人工智能技术在图书馆管理中的应用方法。通过自然语言处理、机器学习、图像识别与智能推荐等技术,优化了文献采编、资源推荐、馆藏管理、智能问答与空间资源调配等环节。结果表明:人工智能技术显著提升了图书馆管理的自动化水平,并提升了资源利用效率和服务质量,为图书馆的智慧化转型提供了有效的技术支持。

关键词： 人工智能   大语言模型   医学文献解读   食管癌  

摘要： 目的探讨人工智能在医学科研辅助中的应用价值,分析实现模型指令精准执行、模型解读完整性提升及控制幻觉的关键路径。方法以食管癌研究为场景,选取论著、病例报道、综述、社论、指南5类文献进行模型解读测试。从识别准确率、格式正确率、指令执行精确度、解读可靠性、解读完整性5个维度系统评估模型性能,比较睿宾Agent与GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek V3和豆包-pro模型在医学文献解读任务中的表现差异。结果共纳入15篇文献,每种类型各3篇,5个模型共完成1875次测试。睿宾Agent因社论类型识别准确率差,导致总体识别准确率显著低于其他模型(92.0%vs.100.0%,P<0.001);在格式正确率方面,睿宾Agent显著优于Claude 3.7 Sonnet(98.7%vs.92.0%,P=0.002)和GPT-4o(98.7%vs.78.9%,P<0.001);在指令执行精确度方面,睿宾Agent优于GPT-4o(97.3%vs.80.0%,P<0.001);在解读可靠性方面,睿宾Agent显著低于Claude 3.7Sonnet(84.0%vs.92.0%,P=0.010)和DeepSeek V3(84.0%vs.94.7%,P<0.001)。在解读完整性方面,睿宾Agent、GPT-4o、Claude 3.7 Sonnet、DeepSeek V3和豆包-pro的中位评分分别为0.71、0.60、0.85、0.74和0.77。结论睿宾Agent在医学文献格式化解读与指令执行精确度方面优势显著,未来需重点优化社论类型识别能力、加强各类文献核心要素覆盖能力以提升解读完整性,并通过优化置信机制提升内容可靠性,保障医学文献解读的严谨性。

关键词： 人工智能   高分子材料   实验教学辅助   个性化学习  

摘要： 采用文献研究法,首先梳理了人工智能与教育场景的融合方式,然后追溯了近3年《高分子材料》课程的改革路径及措施,最后探讨了人工智能在《高分子材料》课程中的应用方式及方法。通过例举人工智能在《高分子材料》课程中教学内容设计与优化、实验教学辅助、个性化学习支持等方面的实际应用,揭示了人工智能在专业课程中的应用路径及挑战,以期为高分子专业人才培养的创新与改革提供一些经验,同时丰富人工智能+教育的相关理论。

关键词： 人工智能   创造性破坏   制度需求   普惠性社会保障  

摘要： 人工智能技术的颠覆性在经济上表现为创造性破坏,具有显著提升生产率、冲击就业和扩大收入不均等的双刃剑效应,以及加重结构性就业矛盾和过大收入差距的风险。这相应提出制度需求,迫切要求公共就业服务更加积极、社会保障制度更加普惠。鉴于传统社会保障制度面临对象识别、制度适应和技术红利共享等方面的难题,完善社会保障制度的方向和路径,应是从更接近于“剩余型”向更接近于“制度型”的转变。相应地,公共财政特别是社保筹资模式也需要创新理念,探索以“先分配,助增长”为特征的跨代收支平衡模式,以借助人工智能所达到的更高生产率支撑民生建设。这包括从“对物投资”转向更多“对人投资”,提高政府社会性支出占GDP的比重;应对结构性就业矛盾,以普惠保障推动实现老有所养;通过社保兜底消除居民消费的后顾之忧,释放强大内需潜力。