关键词： 英国高校   生成式人工智能   人工智能素养   素养教育  

摘要： 生成式人工智能掀起深刻改变人类学习、生活与工作模式的革命，提升人工智能素养是把握技术创新浪潮、适应未来劳动力市场的关键所在。英国快速部署GenAI在教育中的应用并建立多元全面、强调负责任使用的教育政策框架，探讨英国高校推进人工智能素养教育的实践对于人工智能人才培养、教育教学改革具有应用指导意义。文章采用网络调研法收集罗素集团成员大学发布的生成式人工智能相关政策及活动信息，构建英国高校人工智能素养教育框架。研究表明，英国高校人工智能素养教育以AI认知、AI应用、AI思维、AI伦理四个方面为教育内容；以师生为教育对象，提升其在学习、科研和教学场景中与AI的交互能力；以伦理规范与教育评估优化教育环境，同时耦合多方利益主体保障了教育的有效实施。

关键词： AI4S   知识生产   赋能机制   AI模型  

摘要： 人工智能（AI）在科学领域展现出巨大潜力，人工智能赋能科学研究（AI for Science， 以下简称AI4S）正快速发展与普及并推动科学研究范式全面变革，但当前AI4S赋能科研创新的特征与机制依然不明晰，AI4S布局方向仍未形成系统谋划。聚焦2024年获得诺贝尔化学奖的AlphaFold与Rosetta项目，本研究采取对比案例研究方法，分析AI赋能科学研究的不同特征与机制，提出“AI+”与“+AI”两种AI4S赋能模式。基于知识生产模式视角，本研究进一步分析两种模式的知识生产特征，提出在“AI+”模式中存在“智”第五大主体，其知识生产具有成长性、独立性、协同性、平台性特征，且“AI+”与“+AI”模式各自具有适配场景与应用模型。最后，本文提出AI+与+AI差异化战略、重视小模型开发与推动基础设施建设等政策建议。以上结论对AI4S相关研究及知识生产模式理论均有一定贡献，也对我国发展AI产业、挖掘AI场景、开发AI模型具有启示意义。

关键词： 研究生   科研创新   人工智能   思政教育   DeepSeek  

摘要： 高校接入DeepSeek背景下解决研究生科研伪创新问题具有迫切性。基于软系统方法确立以守正创新为目的层，以“AI—科研—思政”教育融合为结构层，以主体、内容与方式协同共生为行为层的概念框架。守正创新有术、道两层释义：前者着重单一问题的技术性解决，即合乎伦理地使用智能技术辅助科研创新；后者指向超越单一问题解决的教育之道，强调以解决伪创新问题为契机推进研究生全面发展。伪创新问题是人技主体性失调、失稳的结果，加强“AI—科研—思政”教育融合是形成守正创新稳定态的关键。当下急需构建融入隐性思政的数智科研素养课程以培养“人—智—人”协同创新能力；以课程与课题为抓手形成常态化内容重构与有效供给；在引导在地化创新的过程中培养研究生自主创新能力。

关键词： 人工智能   劳动解放   中国特色社会主义   集体智力  

摘要： 人工智能的发展虽非以劳动解放为初衷，却为其提供了必要的技术准备，在物质和非物质生产领域提升了劳动者自觉、自愿、自主支配劳动的可能性。但人工智能通过研发、辅助、替代和隐性非物质劳动重塑劳动过程，压缩了活劳动空间，重构了剩余价值创造路径，催生出新型异化劳动，加剧了劳动解放的困境。人工智能推动一般智力向集体智力转化，开源社区等协作模式对资本的智力垄断形成抵抗，为劳动者重新掌握生产资料提供可能，但协作模式难以在根本上突破资本对技术的掌控。中国特色社会主义以其独特的制度和价值导向，为劳动解放提供全新实践场域，通过“以人民为中心”和新型举国体制破解技术异化困境，推动人工智能领域国际合作与人类命运共同体的构建，编织出人工智能时代劳动解放新图景。

关键词： 数字素养   批判性数字素养   权力  

摘要： 进入人工智能时代，批判性数字素养成为一种必要且亟需的数字素养类型。批判性数字素养是指在数字场域内通过维持和再现权力关系来表达意义的能力。根据数字空间中主体对权力的认知-操纵-联结-控制过程，批判性数字素养主要用于指导个体在权力和意识形态场域中反思主体身份、识别数字语义、重构数字网络以及监管数字运作。个体可以通过建立主观能动性和批判社会性来培育批判性数字素养，具体包括识别数字代理、参与数字行动、开展数字探究和构建数字身份。

关键词： 低剂量CT   人工智能   早期肺癌   筛查  

摘要： 本研究评估了低剂量CT(LDCT)与人工智能(AI)辅助诊断系统在早期肺癌筛查应用中的效果,旨在为肺癌的早期诊断提供科学的支持和依据。方法 选取2023年2月至2024年2月期间在我院接受早期肺癌筛查的70例患者,按随机数表法分为对照组(传统的影像学诊断方法)和观察组(LDCT联合AI辅助诊断),各35例。分析2组诊断敏感性,特异性和准确性及假阳性率和假阴性率情况,对比患者诊断时间。结果 与对照组相比,观察组在诊断的敏感性、特异性和准确性上都有显著的提升(P<0.05);与对照组相比,观察组的假阳性率和假阴性率显著降低(P<0.05);与对照组相比,观察组的平均诊断所需时间明显减少(P<0.05)。结论 LDCT结合AI辅助诊断系统在早期肺癌筛查中可明显提高诊断效能、减少误诊率、缩短诊断时间、临床应用价值较大。

关键词： 人工智能   计算机系统   运维   应用研究  

摘要： 当前信息爆炸时代下,提升计算机系统性能至关重要。随着数据急速增长和计算需求持续上升,传统优化方法已不足以满足现代计算机高效运行需求。作为一种颠覆性技术,人工智能(AI)正在逐渐渗透各领域,为优化计算机系统带来新机遇。AI具有强大学习能力和自适应性,可处理复杂、动态优化问题,显著提升计算机系统性能和效率。基于此,本文就人工智能在计算机系统运维中的应用进行分析,供探究。

关键词： 人工智能   广播电视网络   智能化   深度学习  

摘要： 伴随现代信息社会发展过程中,广播电视网络技术对信息传播有着深远影响。首先,本文分析了人工智能技术在广播电视网络中的应用特征、现状及具体应用。其次,研究表明了人工智能技术通过智能化演进、智慧化共享和网络化互动,推动了广播电视网络智能化升级。最后,通过智能语音与自然语言处理、深度学习、网络安全、视频修复、智能剪辑、虚拟数字人和智能内容审核、待机交互等技术的应用,使广播电视内容生产质量及效率得到提高,同时还优化了用户观看体验,为广播电视行业智能化转型提供有力支持。

关键词： 人工智能   机电系统   故障诊断  

摘要： 机电系统在航空航天、智能制造和轨道交通等多个行业中有着广泛的应用,但由于其日趋复杂的特性,传统的故障诊断方法已经不能满足高效和精准的需求。人工智能技术为提供了新的解决方案。本文围绕数据驱动的智能诊断模型、深度学习、强化学习以及知识图谱的融合等核心技术,探索在故障检测、预测以及决策优化方面的实际应用。通过自动化的特征抽取和模式辨识,深度学习能够增强诊断的准确性和实时响应能力;将强化学习与知识图谱相结合,可以提高自我适应学习和因果关系推断的能力,从而实现更为智能的决策过程。随着多源数据的整合、自适应迁移学习以及可解释性模型的进步,故障诊断的准确性将得到进一步的增强,为机电设备的健康管理提供了坚实的后盾。

关键词： 10kV配电网   智能负荷调度   优化方法   人工智能   多目标优化  

摘要： 本文阐述了10千伏配电网智能负荷调度优化方案的实施步骤,深度分析了负荷波动特性复杂化、分布式能源接入挑战、设备老化及容量瓶颈等实际问题,深入探讨了传统电力负荷调控手段、人工智能驱动的优化方法、多目标优化策略、数据驱动与即时调度技术,构建了包括系统模型、目标函数优化、约束设定及求解方法的智能负荷调度优化模型体系。通过综合运用多种技术手段,旨在实现10千伏配电网负荷调度的智能化目标,保障电力供应安全、稳定,并在经济上合理运行,为智能电网的稳步发展奠定基础。