关键词： 煤炭开采智能化   声学应用   信号处理   机器学习   人工智能   人机交互   环境监测   灾害预警  

摘要： 早期危险预警、设备故障维护以及复杂环境下的信息通信既是井下煤炭开采必不可少的重要组成部分，也一直是井下煤炭开采所面临的重要挑战。声学技术因其能对井下复杂动态环境进行实时洞察且具有信息携带能力突出的特点，已成为煤炭开采智能化发展中一个富有潜力的技术领域。在这个应用背景下，本文综述了声学技术在井下煤炭开采中的智能化应用，如灾害预防与环境监测、井下人员定位、信息通信与人机交互、煤岩识别与煤矸石分选、机械设备故障诊断与监测、井下声学测量等，最后探讨了井下声学技术的热点研究领域，同时展望了未来发展方向。

关键词： 智慧图书馆   信息搜索   生成式人工智能   大语言模型   服务模式  

摘要： 在生成式人工智能技术快速发展的背景下，用户的信息需求和信息行为日益多样化和复杂化，智慧图书馆的信息供给模式需要从“被动响应”转变为“主动出击”、从“静态适配”过渡到“动态服务”。借助以大语言模型为代表的生成式人工智能技术强大的自然语言处理、多模态数据整合及知识生成能力，智慧图书馆信息搜索服务可以向个性化、精准化和智慧化服务模式转型。本文首先系统梳理了传统信息检索、语义检索和GenAI驱动的生成式信息检索三种不同检索范式的功能及特征演变。其次，基于CASA范式和社会技术系统视角构建了大语言模型智能体为支撑的智慧图书馆生成式信息搜索技术框架，该框架支持多场景下人智协同的信息搜索认知构建。最后，从场景解构、关键支撑和范式转变三个角度提出了“意图感知+认知建构+内容生成”的智慧图书馆人智协同的信息搜索服务模式。本研究提出的技术框架和服务模式促进了信息服务从工具型向协同型的范式转变，强化了智慧图书馆从工具型服务向认知增益型服务体系的转型，为未来智慧图书馆知识搜索体系的构建提供了新思路。图3。表2。参考文献37。

关键词： 人工智能   肺结节   肺肿瘤   病理分型   预测效能  

摘要： 目的 评估人工智能（artificial intelligence,AI）系统对肺结节良恶性和病理分型的预测能力及临床应用价值，并总结临床应用经验。方法 回顾性分析2016年2月—2025年2月兰州大学第二医院胸外科收治的肺结节患者临床资料。首先将肺结节分为良性组和非良性组，对比分析AI系统和临床医师的鉴别能力。其次将术后病理结果回报为前驱腺体病变（precursor glandular lesions,PGL）、微浸润性腺癌（microinvasive adenocarcinoma,MIA）、浸润性腺癌（invasive adenocarcinoma,IAC）的肺结节进行分析，对比AI系统及临床医师在预测肺结节病理分型上的效能。结果 在良性/非良性肺结节分析中，共纳入638例肺结节患者，其中男257例（双、三原发病灶例数分别为10例、1例），女381例（双、三原发病灶例数分别为18例、1例），中位年龄55.0(47.0,61.0)岁。同一患者的不同病灶作为独立样本进行分析。将两组变量进行单因素分析，结果显示除结节位置外，其余变量差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素logistic回归分析显示，年龄、结节类型（亚实性肺结节）、平均密度、毛刺征、血管集束征为非良性肺结节的独立影响因素，其中年龄、结节类型（亚实性肺结节）、毛刺征、血管集束征与非良性肺结节发生呈正相关，平均密度与非良性肺结节发生呈负相关。AI系统所给恶性风险值预测非良性肺结节的受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）值为0.811，略低于临床医师预测的0.898。在PGL/MIA/IAC分析中，共纳入411例肺结节患者，其中男149例（双原发病灶例数为8例）、女262例（双原发病灶例数为17例），中位年龄56.0(50.0,61.0)岁。同一患者的不同病灶作为独立样本进行分析。单因素分析结果显示，PGL、MIA和IAC三组患者除性别、结节位置及血管集束征外，其余变量差异均有统计学意义（P<0.05）。多分类多因素logistic回归分析显示，各参数在PGL组和MIA组间差异均无统计学意义（P>0.05），结节最大径、平均密度在PGL组和IAC组间差异有统计学意义（P<0.05），且作为独立危险因素与IAC发生均呈正相关。AI系统预测肺结节病理分型的平均AUC值、准确率、召回率及F1分数分别为0.807、74.3%、73.2%、68.5%，均优于临床医师预测肺结节病理分型指标（分别为0.782、70.9%、66.2%、63.7%）。AI系统预测IAC的AUC值为0.853，灵敏度、特异度、最佳截断值分别为0.643、0.943、50.0%。结论 该AI系统在预测肺结节良恶性及病理分型上均表现出较高的临床价值，尤其在预测肺结节病理分型上的能力已优于临床医师，后续随着算法的优化及多模态数据的充分整合可更好地辅助临床医师为肺结节患者制定个体化诊疗方案。

关键词： 人工智能   民办高校   创业教育   课程教学  

摘要： 研究聚焦人工智能赋能民办高校创业教育课程教学,深入分析民办高校创业教育课程教学当前存在的课程定位不够精准、教学效果不够理想、师资数量不足及质量不高等问题。探讨人工智能赋能民办高校创业教育课程教学在学生、教师、学校和社会四个维度的必要性,提出人工智能赋能课程设计、教学实施与评价的具体措施,旨在通过人工智能技术推动民办高校创业教育课程教学改革,助力民办高校人才培养质量提升,为社会输送更多创新型应用型人才。

关键词： 超语   人工智能   大学生多模态写作   文本互文性  

摘要： 在全球化和数字化浪潮推动下,超语现象与人工智能(AI)技术在语言教学领域广泛应用,大学生多模态写作呈现新特点与趋势。然而,当前学术界对超语与AI协同作用下多模态写作文本互文性的研究不足。研究采用案例研究与文本分析相结合的方法,以成都文理学院不同专业大学生为研究对象,收集其超语与AI赋能下的多模态写作作品,通过问卷调查和内容分析法,揭示文本互文性特征与规律。研究发现,文本互文性主要表现为表意系统互文、中外文化域互文和联想互文三种类型。超语与AI融合为大学生提供更广阔的语言资源和学习渠道,丰富文本互文性形式,但学生语言水平和AI工具使用能力影响互文性质量。研究深入剖析其语用功能与时代价值,为提升大学生英语写作能力和拓展本土身份认同路径提供理论支撑与新思路。

关键词： 人工智能辅助阅片   宫颈癌筛查   准确性   可行性  

摘要： 探究在宫颈癌筛查中应用人工智能(AI)辅助阅片的效果及实际作用。方法 本次研究选择2024年1月~2024年12月期间符合研究标准患者(1784例),分别采取AI辅助阅片和人工阅片,比较筛查效果。结果 AI辅助阅片的诊断效能更优,阅片时间更短(P均<0.05)。结论 将AI辅助阅片应用于宫颈癌筛查中能够有效提高准确性,具有较高可行性,值得推广。

关键词： 智能制造   人工智能   大数据   5G通信   云计算  

摘要： 基于人工智能发展对制造技术产生广泛深刻影响的分析，阐述了智能制造是建设制造强国的主攻方向，并讨论其在新型工业化体系建设过程中的重要作用.通过智能制造赋能技术概述，阐释人工智能技术与先进制造技术深度融合形成的智能制造技术，这将推动新一轮工业革命和产业革命的进程.随后以典型智能制造研究成果和应用实例，阐明了智能制造与传统自动化的本质区别和工程应用.最后指出，新一代信息技术与先进制造技术深度融合的先进生产模式，显现出未来制造业的新形态.

关键词： 人工智能   党校图书馆   精准服务  

摘要： 作为党员干部教育培训的核心基地,党校图书馆扮演着确保资源丰富性及支持学习服务的关键角色。因此,明确图书馆在党校中的重要性,以实现精准服务目标为导向,引入人工智能技术,明确人工智能技术对党校图书馆精准服务的推动作用,并提出有效的实施策略,为党校图书馆服务工作的开展奠定坚实基础。

摘要： 人工智能技术正以前所未有的深度重塑新闻传播行业的生态格局。作为新一轮科技革命的核心驱动力,AI已从辅助工具演变为贯穿新闻生产、分发和消费全流程的关键要素——从智能采编系统到算法推荐,从虚拟主播到数据新闻,其影响既体现在技术层面的革新,更深刻改变了行业的价值理念和运营模式。面对AI带来的效率提升与伦理挑战并存的局面,新闻传播业亟须在创新发展中寻求平衡。

关键词： 桥梁工程   人工智能   综述   桥梁抗震   地震动合成   需求预测   损伤识别  

摘要： 人工智能技术已成为国家战略科技的核心组成部分，其与桥梁抗震工程的结合正成为增强基础设施抗震韧性的关键途径。桥梁抗震分析长期面临物理模型复杂、效率与精度难以兼顾等挑战。针对上述问题，系统评述了传统机器学习模型、深度学习模型及新一代AI融合技术在桥梁抗震分析中的应用与创新，涵盖：(1)复杂地震动智能合成与输入；(2)抗震能力分析与需求预测；(3)损伤评估与易损性分析；(4)韧性评估与恢复策略优化；(5)大规模桥梁群网络抗震分析。人工智能显著提升了桥梁抗震分析的效率与精度，为探索多参数、强非线性问题开创了新局面。然而，现有人工智能模型仍存在物理规律支撑不足、模型泛化能力弱、异源数据难以有效整合等难题。未来，人工智能技术在提升物理规律可解释性、发展多模态感知技术、构建高仿真数据库、增强模型泛化能力、开发新型智能算法等方面，将进一步推动桥梁抗震领域的发展。该研究有助于推动桥梁抗震研究范式从依赖人工经验向物理规律与人工智能深度融合转变。