关键词： 岩土材料   应变局部化   渐进破坏   测试技术   人工智能  

摘要： 应变局部化是岩土材料破坏的前兆，广泛存在于岩土体的渐进破坏过程中，成为岩土力学与工程领域的重要研究课题。通过对现有应变局部化测试方法进行文献调研，总结了内部测量技术和表面测量技术在揭示岩土材料应变局部化问题中的应用范围和特点。研究表明，计算机断层扫描(computed tomography,CT)、扫描电子显微镜(scanning electron microscopy, SEM)和数字体积相关法(digital volume correlation, DVC)等内部测量技术具有获取高分辨率试样微观结构信息的优势，而粒子图像测速技术(particle image velocimetry, PIV)和数字图像相关法(digital image correlation, DIC)等表面测量技术则以操作简便及实时动态观测见长。同时，对未来岩土材料应变局部化测试技术的发展趋势进行了探讨，一方面侧重多种测试技术的协同应用，并结合多物理场信息，从多尺度和多维度揭示岩土材料渐进破坏规律；另一方面，通过引入人工智能技术，可以对CT、PIV和DIC等技术获得的试样图像进行高效识别，从而预测应变局部化发展和形成过程，为岩土工程灾害预警提供新的思路和技术路径。

关键词： 数字经济   企业财务管理   智能化发展   大数据   人工智能  

摘要： 随着数字经济时代的到来,财务管理领域遭遇了前所未有的挑战,同时也邂逅了众多发展的良机,人工智能、大数据和云计算等技术的融入。正对基于传统财务管理理念与实践的变革产生深刻影响。首先,本研究就数字经济发展背景下企业财务管理现况与存在的问题加以分析,其次,研究探讨了智能化发展模式下的关键技术和运用,最终,提出了实行智能化财务管理的策略性指导,旨在为企业达成财务管理的高效率和科学化提供借鉴。

关键词： 人工智能   职业院校   智慧校园   建设路径  

摘要： 人工智能时代为职业教育变革带来了新机遇,推进智慧校园建设是顺应时代发展、提升职教信息化水平的必由之路。智慧校园建设有助于突破时空限制,促进优质资源共享,为学生提供个性化、智能化的学习体验。部分职业院校智慧校园建设仍面临顶层设计不足、基础设施滞后、数据治理水平有限、应用融合度不高等诸多挑战。因此,职业院校要加强顶层设计,制定科学的建设规划;完善基础设施,构建智能化校园环境;强化数据治理,建立教育大数据中心。职业院校应加强人工智能与智慧校园的深度融合,构建“岗课赛证”四维一体的教学模式,开发虚拟仿真实训平台,实现教学场景的数字化重构,全面提升职业教育质量。

关键词： 人工智能   事业单位   财务风险管理   应用场景  

摘要： 研究的目的是探索人工智能推动的事业单位财务风险管理的优化途径。采用文献研究法对事业单位财务风险管理理论以及人工智能在财务管理方面的运用进行了梳理,同时采用案例分析法对具体实践进行了深入分析。经过深入研究,发现人工智能在风险的识别、评定和管理等各个环节都展现出了卓越的性能,它能够迅速而准确地识别风险、对风险等级进行量化评估,并据此制定相应的控制策略。但在应用上却面临着数据安全、技术和财务系统的整合及专业人才的匮乏等难题。在此背景下,提出了强化数据安全管理、促进技术和财务系统融合、培育专业人才队伍等对策,旨在为相关研究提供理论和现实指导。

关键词： 智慧索引学   大语言模型   语义单元性   动态有序性   增强引得性  

摘要： 文章提出智慧索引学是索引学在大语言模型时代的创新和延伸,通过融合人工智能技术与传统索引理论,构建更智能、更高效的知识组织与检索体系。智慧索引学本质上实现了传统索引的“引得性”与人工智能的“理解性”的结合,将索引从单纯的信息定位工具转变为连接人类认知与数字知识的桥梁。文章阐述了智慧索引的三个核心特征:利用语义单元性突破传统索引的局限,以动态有序性根据用户需求自适应地组织内容,借助增强引得性实现全方位的知识关联和解释能力。分析了智慧索引面临的数据质量、语义理解与大规模部署的挑战,同时指出其对于实现“万物皆可索引”具有巨大潜力,最后提出智慧索引未来发展的四大方向:构建多维知识网络、动态适应性索引、个性化服务与大众化知识平台。

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其应用领域不断拓展,在艺术创作领域展现巨大潜力。交响乐作为音乐艺术的重要形式,具有高度的复杂性和艺术性,如今也开始受到人工智能的影响。人工智能参与交响乐创作,为音乐创作带来了新的可能性和机遇,但与此同时,也引发了一系列深刻的伦理问题。这些伦理问题不仅关系到音乐创作行业的规范与秩序,还涉及人类对艺术本质、创造力和自身价值的认知。因此,深入研究人工智能参与交响乐创作的伦理困境与发展前景,具有重要的理论和现实意义。

关键词： 人工智能   新就业群体   党员教育管理  

摘要： 近年来,依托互联网平台就业的新就业群体规模不断扩大,其中党员数量也日益增长。新就业群体党员工作方式灵活、组织依附性弱、利益诉求多元,传统党员教育管理模式面临着新的挑战。如何借助人工智能提升新就业群体党员教育管理质量成为新时代党的建设的重要课题。人工智能具备智能推荐、智能化在线平台、数据分析、智能化处理的功能特征,为解决新就业群体党员教育管理难题提供了新的可能性。基于此,文章探讨了人工智能赋能新就业群体党员教育管理的内在机理,并提出了实践路径,包括加强数字基础设施建设、提升数据流动共享效率、培养数字化人才、构建数据安全治理体系。

摘要： 图书|人工智能时代与人类未来 作者:[美]亨利·基辛格埃里克·施密特等 本书通过梳理人工智能的发展现状、人类思想及技术演进的历程,进一步讨论了人工智能赋能的网络平台给个人、企业、政府、国家和地区带来的影响,以及人工智能将在重塑世界秩序和安全格局方面所起的作用.同时,该书反思了人工智能的发展对于人类自我身份认同产生的巨大冲击,以客观的视角提出人类在未来几年所必须面对的问题及解答工具.

关键词： 结直肠肿瘤   体层摄影术,X线计算机   深度学习   人工智能   自注意力机制   卷积神经网络  

摘要： 背景 深度学习在医学图像中的应用面临数据标注耗时费力等挑战，制约了其临床转化效率。目的探讨一种融合三维U-Net(3D U-Net)与Transformer的深度学习网络（TransUNet-Cascade）在腹部CT图像中自动分割结直肠癌（CRC）病灶的可行性与效能。方法 回顾性纳入2018年1月—2023年5月来自广东省中医院（中心1）、南方医科大学南方医院（中心2）及中山大学孙逸仙纪念医院（中心3）的2 180例CRC患者腹部CT增强图像，采用加权随机抽样法划分为训练集（n=1 159）、验证集（n=289）和外部测试集（n=732）。本研究提出一种新型深度学习网络模型——TransUNet-Cascade，通过多阶段学习策略优化分割精度。以手动标注为基准，采用Dice相似系数（DSC）、F1值、95%豪斯多夫距离（HD95）、交互比（IoU）、精确度（PRE）以及召回率（REC）评估模型性能。本研究选取三维no new U-Net(3D nnU-Net)作为对比基线模型，在统一的数据集和评估标准下，与所提出的TransUNet-Cascade网络进行系统训练与性能对比，以全面验证其在CRC分割任务中的有效性。结果 在独立的外部测试集中，两种深度学习网络基于动脉期图像的分割效能总体优于静脉期图像；TransUNet-Cascade动脉期平均DSC、F1、HD95、IoU、PRE及REC分别为0.740、0.839、34.084、0.656、0.737及0.767，总体优于3D nnU-Net（平均DSC、F1、HD95、IoU、PRE及REC分别为0.724、0.838、35.954、0.642、0.730及0.744）。模型对右半结肠癌的分割效果最佳（DSC=0.784），直肠癌分割效果相对较差（DSC=0.622）。结论 TransUNet-Cascade通过结合卷积神经网络与Transformer的优势，提升了CRC病灶的自动分割精度，具有一定的临床应用潜力。

关键词： 总体国家安全观   数智时代   人工智能安全   算力基础设施   算法模型  

摘要： 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，深刻改变人类生产生活方式。数智时代，人工智能在促进社会迅速进步的同时，亦引发了潜在的安全风险。技术的集成化、平台的垄断化、舆论的全球化、信息的扁平化、数据的弥散化成为数智时代的主要特征。通过梳理潜在风险的表现样态、分析其生成缘由并提出应对理路，有助于缓释我国人工智能发展中的风险隐患，防范化解人工智能潜在安全风险。人工智能潜在安全风险在社会层面表现为虚拟冲击、现实失序与人主体性消解；在国家层面表现为技术霸权、意识形态渗透和国际关系紧张；在国际层面表现为技术滥用、武器升级和国际秩序重构。溯源分析表明，风险生成可归纳为伦理规范缺失、法律法规滞后、管理体系空缺和核心技术存在短板。需要加快构建人工智能伦理准则，夯实新型信息基础设施建设；以法治全域统摄智能发展，以三维协构凝塑安全监管机制；从系统规制训练数据全链路，聚力实现核心算法结构性跃迁；从增强国际规则的中国话语表达，锚定跨境数据共治的合作转向等角度出发提出应对思路，以实现人工智能与国家安全的协调发展，助力构建新安全格局、实现中华民族伟大复兴。