关键词： 生成式人工智能   高职学生   英语写作能力   问题与策略  

摘要： 快速发展的生成式人工智能在语言学习中扮演着双刃剑的角色,提供便利也带来问题。笔者通过问卷调查、深度访谈、课堂观察等多种方法,探讨了生成式人工智能在高职学生英语写作能力提升中存在的问题:即时性学习痕迹明显、依赖程度较高、能力提升虚假等,并提出明晰技术特征、回归自我探索、重塑技术应用观念,旨在确保学生主体地位的同时最大限度地发挥技术优势,切实提升学生的英语写作能力,为人工智能时代的外语教学改革提供实践参考。

关键词： 人工智能技术   高校   个性化教育  

摘要： 人工智能在教育领域的渗透持续深入,尤其在高校个性化教育中展现出巨大的应用潜力。文章将基于人工智能技术的高校个性化教育作为研究对象,首先,深入剖析人工智能技术在高校个性化教育方面的显著优势,接着,直面该技术在应用过程中面临的诸如技术与数据层面的挑战、教学模式重构的阻力、学科建设与人才培养瓶颈等问题。在此基础上,提出具有针对性的破解策略,以期为高校个性化教育的高质量发展提供助力。

关键词： 人工智能   大模型   社会救助体系   数字化转型   被动响应   预见性治理  

摘要： 生成式人工智能引发的认知革命推动社会救助体系从“被动响应”向“预见性治理”跃迁。技术嵌入社会救助面临着数据碎片化、算法可解释性不足、智能系统偏差、技术理性僭越等现实困境。数智化治理工具的引入为破解困境提供了技术解决方案,通过数据重构与算法嵌入可重塑社会救助的治理范式,特别是以AI大模型为代表的新兴技术赋能社会救助具有巨大优势。因此,应构建技术赋能与制度进化的良性互动回路,建立数据治理、算法约束、服务创新、场景适应四重协同机制,以实现救助覆盖广度与精度的帕累托改进。

关键词： 人工智能   视频通话   通信质量   图像增强   语音优化  

摘要： 随着远程沟通需求的激增,视频通话已成为人们生活和工作中不可或缺的通信方式,其通信质量直接影响用户体验,而人工智能技术的快速发展为解决这些难题提供了新路径。文章聚焦人工智能技术在视频通话通信质量提升中的实践应用,分析当前面临的挑战与未来发展方向,旨在为相关技术研究和实践提供参考。

关键词： 人工智能   模式识别   计算机神经网络   拓扑数据分析   卷积神经网络   注意力机制   计算机图象处理  

摘要： 针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)难以捕获和利用复杂高维数据的多维结构信息,限制了其特征学习能力的问题,提出一种融合了拓扑数据分析(topological data analysis,TDA)与CNN的特征融合方法——TDA-CNN.该方法将CNN捕获的数值分布特征与TDA提取的拓扑结构特征相融合,CNN通道负责提取数值分布特征,TDA通道专注于提取拓扑结构特征,然后,将这两类特征融合形成组合特征表示,并利用注意力机制自适应地学习每种特征的重要性权重,为后续全连接网络提供更全面的决策依据.在Intel Image、Gender Images和Chinese Calligraphy Styles by Calligraphers等数据集上的实验表明,TDA-CNN在改进特征聚类与识别关键特征方面表现出色,分别将基线模型VGG16、EfficientNet V2和DenseNet121的性能提升了21.89%、22.66%和8.26%,有效增强了模型的判别能力.

关键词： 人工智能   机器人手术   计算机模拟   预测模型   精确度  

摘要： 目的通过探究脊柱手术机器人对呼吸运动的动态补偿能力,提高真实手术环境下的定位精度。方法通过采集分析椎体在呼吸运动下的各方向运动,得到最大浮动幅值、最大浮动速度、周期频谱等信息。通过实时监测呼吸运动曲线、计算呼吸运动速度构建AI呼吸运动模型,预测未来位置。在此基础上,构建了由机械臂驱动模拟呼吸运动的试验平台,并进行周期为4 s,幅值为5 mm的呼吸运动模拟。通过模型试验,比较了动态环境下脊柱手术机器人在无动态补偿、光学追踪动态补偿和AI辅助预测动态补偿下的精度差异,并进行统计学分析。结果机械臂驱动的模拟呼吸运动试验平台采样频率为30次/s,在无动态补偿、光学追踪动态补偿和AI辅助预测动态补偿下分别连续采集80 s精度数据,共计3组,7200个采样点。重复上述采样10次,共计得到3组7.2万个精度数据。统计结果显示,AI辅助预测动态补偿的精度误差(0.3±0.2)mm显著低于无动态补偿(2.7±1.3)mm和光学追踪动态补偿组(1.1±0.5)mm(P<0.001)。结论AI辅助预测动态补偿应用于脊柱手术机器人具有可行性,其较高的补偿精度可为动态环境下的脊柱手术提供安全保障。

关键词： 人工智能   权力转移   权力约束  

摘要： 人工智能(AI)作为当今世界科技发展的重要驱动力,正在深刻地改变着社会的各个方面。随着AI技术的不断进步和应用,权力结构也在经历着前所未有的转移和重塑。讨论权力约束的策略,并提出保持AI技术投入、跨领域专家合作、国际对话与交流、动态监管机制、推动公众参与和监督、法律法规建立与完善等建议。

关键词： 大数据   人工智能   群众文化   需求分析   应用  

摘要： 随着科技的飞速发展,文化馆引入了大数据和人工智能技术,通过数据收集与整合、深度挖掘与分析,形成了全面的群众文化需求画像。同时,利用人工智能技术构建智能推荐系统,实现个性化文化产品和服务推荐,提高服务质量和效率。此外,文化馆还通过自动化处理与优化、创新服务模式等手段,进一步满足群众多样化需求。然而,在应用过程中,文化馆也面临着数据安全与隐私保护、技术更新与人才培养、跨部门合作与资源共享等挑战。本文认为,积极应对这些挑战,充分利用大数据与人工智能技术,可以推动文化馆的转型升级和高质量发展。

关键词： 计算机通信   电子信息   人工智能  

摘要： 本文探讨了计算机通信技术与电子信息在人工智能领域的实践应用,旨在助力产业智能化转型。文章阐述了计算机通信技术在高速数据传输、5G应用等方面的作用,以及电子信息技术在传感器、芯片等方面的应用,并探讨了二者在智能交通、智慧医疗、智能家居等场景的融合应用。研究发现,计算机通信与电子信息技术在人工智能领域实现了从基础支撑到深度融合的应用,为人工智能发展及产业智能化转型提供了关键技术保障。

关键词： 生成式人工智能   个人信息保护   告知同意规则  

摘要： 生成式人工智能需要处理海量数据来训练大模型,通过深度学习算法提供人机互动对话服务,并通过嵌入各类应用实现服务交互,这为数字经济发展带来了新的契机,也带来了个人信息的越权处理、深度学习算法的失控以及敏感信息的泄露等问题。生成式人工智能的特性,以及服务提供者对规则的变通利用,给既有的个人信息保护规则带来诸多挑战。对此,有必要充分利用《个人信息保护法》的风险防范面向,发展“基于风险”的动态规制机制。这需要通过对个人信息保护规则的重新解释分配风险,并通过结合风险层次对个人信息处理者义务与法律责任进行细化设计。