关键词： 生成式人工智能   大思政课   优化路径  

摘要： 生成式人工智能作为教育数字化转型的核心驱动力,通过重构人机协同教学模式、系统化整合教育资源、个性化育人实践,激发了“大思政课”改革创新的全新动能,但在技术应用过程中亦面临工具理性与价值理性的冲突。未来要实现技术赋能与价值引领、数据治理与合规应用、数字素养与人工智能赋能三者的有机统一,探索生成式人工智能与“大思政课”深度融合路径。

关键词： 人工智能   高校图书馆   信息资源   信息服务   一体化  

摘要： 随着人工智能时代到来,人工智能技术带动了各行业的变革,高校图书馆作为学校文献信息资源中心、服务中心,必然要走向数字化转型,而资源服务一体化发展是数字化转型与用户需求变革共同驱动的结果。本文以当前人工智能技术的特点为切入点,探讨人工智能技术应用于高校图书馆资源服务一体化发展方法及路径,为推进高校图书馆高质量提供方向指引。

关键词： 人工智能   高中信息技术   个性化教学  

摘要： 随着人工智能(ArtificialIntelligence,AI)技术的迅猛发展,其在教育领域的应用不断拓展和深化,尤其在信息技术课程中发挥出极大的潜力。本文对 AI 技术在高中信息技术教学中的发展现况加以分析,结合当下教学中存在的突出问题,探究 AI 在课堂教学、个性化学习、教学评估及课程内容优化方面的具体赋能路径。实现 AI 技术与信息技术教学的深度融合,能促进教学效率提高、激发学生的探索兴趣、培育学生的关键素养,且可推动教学内容及方式的变革。本文最后提出了切实可行的应用举措,为高中信息技术教学改革提供理论支撑与实践指引。

关键词： 磁性隧道结   自旋轨道力矩   概率比特   人工智能   自旋电子学  

摘要： 自旋电子器件以磁性隧道结(Magnetic Tunnel Junction,MTJ)为典型代表,因其数据非易失性优异、速度高、能耗低、数据保持时间长、循环读写寿命长、尺寸小、CMOS兼容性好、抗辐射等优点,自诞生之日起,已经成功地应用于磁敏传感器、硬盘磁读头、磁随机存储器等关键核心元器件中,深刻地改造了磁存储工业的面貌.评述(Review)论文首先简要回顾MTJ器件的演化历程,然后介绍自旋转移力矩(Spin Transfer Torque,STT)尤其是自旋轨道力矩-磁随机存储器(Spin Orbit Torque-Magnetic Random Access Memory, SOT-MRAM)和SOT-MTJ方面的最新研发进展,最后详细介绍MTJ除传感器和MRAM以外的一类新的应用场景——真随机数发生器(True Random Number Generators,TRNG),并将其作为概率比特用于概率神经网络,着重介绍TRNG在玻尔兹曼机和人工智能、任意概率分布函数随机数发生器这两方面的应用情况.该方向有望为自旋电子器件开辟差异化于其他新型非易失性存储器的应用领域,为自旋电子学的可持续发展带来新的增长点.

关键词： 人工智能时代   中华优秀传统文化   传承发展   文化繁荣  

摘要： 人工智能时代中华优秀传统文化的传承发展机遇与挑战并存，深入探究其内在机制、实践阻滞并探索创新范式，是推动中华优秀传统文化更好传承发展的关键。在内在机制方面，数据整合、内容活化与传播增效相互作用，为中华优秀传统文化的传承发展注入了新活力。但在技术嵌入过程中存在着语料库构建困境、技术应用偏差和伦理失范风险等实践阻滞，影响着中华优秀传统文化传承发展的效果。面对这些实践阻滞，需要通过语义重构与数据主权、原真性守护与创新阈值、伦理嵌入与主体赋能，从技术、文化和伦理层面突破传承发展阻滞，充分发挥人工智能的优势让中华优秀传统文化在智能时代迎来更加繁荣的发展。

关键词： 土石坝   地震响应分析   机器学习  

摘要： 系统梳理了人工智能技术在土石坝地震响应分析中的最新研究进展。针对传统方法在处理大规模计算、多场耦合及非线性动力响应时面临的挑战，讨论了人工智能技术的应用潜力。机器学习如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、极限梯度提升（XGBoost）等在静态响应预测上表现优异，测试集决定系数超过0.98；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）能有效分析动态响应过程，Pearson相关系数达到0.979；基于大语言模型的新框架在少样本情况下也展现出良好的预测能力，最高置信水平为31.05%。这些发现不仅促进了更高效准确的土石坝地震响应分析方法的发展，也为构建智能化抗震评估体系提供了理论支持，对提升实际工程抗震性能具有重要意义。

关键词： 生成式人工智能   高等教育   场景   风险  

摘要： 凭借卓越的信息检索架构与高效的知识构建潜能，生成式人工智能在高校教学、科研及管理场景中展现多维价值。然而，技术工具理性与教育人文属性的深层张力催生显著风险，包括但不限于：认知惰性陷阱削弱师生批判性思维与创新能力，算法偏见通过历史数据隐性歧视加剧教育不公，生成内容的滥用威胁学术诚信根基等。应对路径需以技术审慎为前提，构建人机协同教育范式，明确生成式模型的辅助边界；设计双轨伦理培训体系，将技术操作规范与伦理反思嵌入师生培养全流程。通过技术工具与制度设计的协同创新平衡效率提升与价值守护，进而促进技术与教育的有效融合。

关键词： 心律失常   人工智能   诊断   治疗  

摘要： 随着深度学习等人工智能技术的快速迭代与优化，其在医学诊疗中应用的广度与深度也在持续拓宽。特别是在心律失常诊疗领域，人工智能的应用显示出了卓越的临床价值与发展潜力。本文重点阐述了人工智能技术在心房颤动、室上性心动过速、室性心动过速等多种类型心律失常的预测、诊断、治疗及预后评估等方面的最新研究进展，以期为心律失常诊疗模式的革新提供进一步研究的思路与方向。

关键词： 智慧医院   医院档案   电子档案   人工智能   数据库  

摘要： 在人工智能陆续普及的今天,智慧医院的理念逐渐受到国家以及各地区医院的重视。如何构建科学的智慧医院模式,如何调整医院电子档案管理体系,如何实现电子档案与人工智能的融合,是未来医院医疗改革、电子档案创新发展的研究重点。基于此,本文简要介绍了医院电子档案管理的智慧化特点,以及智慧医院电子档案的作用,并梳理了智慧医院建设背景下医院电子档案管理的核心思路,最后详细阐述了智慧医院建设背景下的医院电子档案管理方法与具体措施。

关键词： 人工智能   头颈部肿瘤   深度学习   影像分析   精准医疗  

摘要： 头颈部肿瘤作为全球常见恶性肿瘤之一，其复杂的解剖位置和高度异质性给临床诊疗带来了巨大挑战。近年来，人工智能（AI）技术在医学领域，特别是在肿瘤的早期诊断、影像分析、治疗规划和预后评估等方面展现出巨大潜力。本文系统梳理了AI在头颈部肿瘤早期筛查、影像诊断、病理分析、治疗决策和预后预测等全流程中的最新应用进展。基于国内临床实践现状，该报告进一步探讨了AI技术与头颈部肿瘤诊疗深度融合所面临的关键挑战，并提出了切实可行的实践路径和未来发展方向。展望未来，AI有望通过整合多模态数据、建立标准实验室检查证体系以及完善伦理框架，改变头颈部肿瘤的传统诊疗模式，实现从经验医学向数据驱动医学的范式转变，最终造福广大患者。