关键词： 时代性   信息科技课程   中小学   人工智能  

摘要： 人工智能不仅给信息科技课程带来了崭新的内容,也使得教育工作者重新构想智能时代信息科技课程的定位和使命。在人工智能冲击下,“人工智能学习”具有必要性,但如何保留信息科技课程原有的必要部分,使得人工智能时代的信息科技课程具有鲜明的时代性和教育性,也成为急需解决的问题。

关键词： 特朗普2.0任期   美国人工智能战略   技术治理   中美关系   国际竞争  

摘要： 随着特朗普2.0任期开启,美国人工智能政策逐步背离技术治理传统,转而聚焦于国家安全对抗与意识形态输出。基于此,特朗普政府将人工智能政策工具化,以服务国内政治斗争;同时借技术主权之名,将维护国家安全作为打压战略竞争对手的合法基础。这种政策功能的政治化转变,正在深刻重构美国人工智能战略的运作逻辑。在优先目标上以国家安全压倒技术发展,在行动逻辑上以遏制对手取代自主提升,在决策模式上以政治忠诚排斥专业判断。人工智能战略内核的演变,不仅削弱了美国的技术创新并影响国际发展格局,也对中国构成外部压力。为应对这一变局,中国人工智能发展规划应立足自身制度优势,建立短期风险缓释机制,强化中期内生创新能力,并构建长期的开放包容治理范式,主动引领全球人工智能治理新秩序。

关键词： 人工智能   过程性评价   多模态数据   智能分析   实时反馈  

摘要： 针对高校计算机类课程传统评价方法存在耗时、主观性强、反馈延迟、缺乏个性化等问题,分析人工智能技术在过程性评价中的应用潜力和途径,提出一种基于AI技术的过程性评价模型。在数字图像处理课程中运用计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术,实时分析学生的在线活动、作业质量及互动数据,为每位学生提供即时反馈和个性化学习建议。实践表明,该评价模型促进了学生的主动参与和深度理解,显著提升了图像处理技能的掌握水平。

关键词： 人工智能   高职院校   物流管理   人才培养  

摘要： 智能分拣、无人配送、智能仓储等技术的广泛应用,不仅极大提高了物流效率,还降低了人力成本,优化了供应链管理。而这一系列技术进步对高职院校物流管理专业的教育模式、人才培养方案提出了全新的挑战与机遇。文章通过分析人工智能背景下高职物流管理专业人才培养的意义,基于当前人才培养中面临的问题,从优化教学内容、师资队伍建设、创新实践教学等方面改革创新,为高职物流管理专业人才培养提供参考,为社会输送更多高素质的智能化物流管理人才,助力我国物流行业向更加智能、高效、绿色的方向迈进。

关键词： 职业教育   社会分工体系   职业形态  

摘要： 怀进鹏部长在2025世界数字教育大会主旨演讲中指出:人工智能正在以前所未有的深度和广度,改变传统社会分工体系,催生新的职业形态;正在改变知识产生与交流的方式,大幅提升知识更新速度,从而彻底改变传统教育的方法与底层逻辑。职业教育作为与产业发展和就业市场联系最紧密的教育类型,面临着前所未有的机遇与挑战。本期《中国职业技术教育》以“人工智能与职业教育”为主题,收录相关文章,旨在探讨AI时代职业教育的理论重构、实践创新与转型路径。

关键词： 认知框架转变   商业模式创新   对比性案例设计   人工智能  

摘要： 商业模式创新是影响企业能否从技术中获取利润的关键要素。围绕“认知框架如何影响商业模式创新”这一问题,通过双案例研究讨论AI企业商业模式创新过程及其涌现机制。研究发现:认知框架转变是驱动商业模式创新的关键因素,企业通常采用叠加、脱耦和融合策略对认知框架作出改变。当使用叠加和脱耦策略时,认知框架转变程度较低,只能通过企业转型促进商业模式内容创新和治理创新;当使用融合策略时,认知框架转变程度较高,在促进企业转型的同时还能增强能力,促进商业模式全方位创新,形成内容、治理和结构创新的闭环。从认知层面揭示技术类企业实现商业模式创新过程,验证认知框架的自我强化特征,阐释认知框架与环境之间的自适应性,可为商业模式创新提供微观解释。同时,强调商业模式结构创新的重要性,明晰商业模式创新细分要素,对管理实践具有一定启发。

关键词： 森林资源监测   遥感图像   U-Net   注意力机制   数据融合  

摘要： 森林资源监测是生态保护和可持续林业管理的核心技术手段,通过遥感与人工智能方法获取森林覆盖、树种分布及动态变化信息,可为生态评估、碳汇计算和森林灾害预警提供科学支撑。当前深度学习算法存在特征融合不充分、植被边界与细节特征提取能力薄弱等问题。为提高森林资源监测的精度,基于改进的U型网络算法,引入嵌入通道注意力模块,设计出一种森林资源监测算法。结果表明:在特征数量为24时,研究提出的改进算法的总体精度表现最佳,为91.6%;同时Kappp系数为0.89。在对个体选择上,该算法对油松(Pinus tabuliformis)、锐齿槲栎(Quercus aliena ***)、华山松(Pinus armandi)、侧柏(Platycladus orientalis)4种样本的分布精度保持在85%~95%。改进的U型网络算法显著提升森林资源监测的准确性与细节识别能力,为森林资源动态监测提供更精准的技术路径。

关键词： 人工智能   病理学,外科   深度学习   多模态融合  

摘要： 近年来,随着人工智能技术的快速发展,深度学习在病理学领域的应用不断拓展,特别是多模态数据融合方法的兴起,为肿瘤的精准诊断、预后评估及个体化治疗开辟了新的技术路径。通过整合临床信息、病理组学、分子组学以及影像组学等多层次、多来源的数据,深度学习模型能够识别出单一模态难以揭示的潜在关联特征与关键生物机制,从而显著提升疾病分类的准确性与风险分层的科学性。本文系统回顾了近年来基于深度学习的多模态数据融合方法在病理学领域的研究进展,重点梳理不同类型的融合策略,评估其在实际临床应用中的优势与挑战,并对未来的发展趋势进行展望。

关键词： 人工智能   高职院校   教学改革   机遇   挑战  

摘要： 文章探讨了人工智能在高职院校教学中的应用现状,包括智能教学辅助工具、虚拟实验室和仿真教学平台以及智能教育管理系统的应用。分析了人工智能为教学改革带来的机遇,如个性化教学、提升教学效率、强化实践教学和促进教育公平;同时也阐述了面临的挑战,包括技术适应性问题、教师角色转变困难、数据安全与隐私担忧以及伦理道德问题。最后提出了应对挑战的策略,如加大技术投入和培训力度、促进教师角色转变和专业发展、加强数据安全管理和隐私保护以及关注伦理道德问题。

关键词： 清末民初翻译活动   重要作用   对AI时代的翻译启迪  

摘要： 清末民初中国文坛发生外国文献的大规模翻译活动,其重要价值体现在它是外国文学“中国化”的起点,也是推进中国新文化、新知识建设和前进的推进剂。同时,这一时期大规模的翻译活动对今天处在人工智能时代的人们也具有三大启迪:一是带来了对翻译活动的深入理解;二是人工智能与人的合谋将成为破解原有翻译活动弊端的唯一途径;三是人工智能时代的翻译活动将更加普及,同时也需要更加富于智慧和创造性的翻译家。