摘要： 文章首先分析大数据与人工智能在SPD医用耗材管理中的应用现状及场景;其次,围绕财务数据全流程追溯需求,设计基于大数据与人工智能的SPD医用耗材财务协同管控系统,阐述系统架构、数据采集与处理、系统功能模块设计等内容;最后,基于某三甲医院的应用案例进行分析。

关键词： 人工智能   多模态技术   算法分析课程  

摘要： 算法分析是计算机科学与技术专业的核心基础课程,具有理论抽象性、方法复杂性及应用广泛性的特点。当前教学实践中存在理论知识与工程应用脱节、教学方式固化、难以适应学习者个体差异等问题。为应对上述挑战,本文立足于新工科背景下对高素质创新人才的迫切需求,深入探索并构建了一种基于人工智能与多模态技术的算法分析课程智慧教学新范式。该范式旨在突破单一教学框架,构建集理论学习、实践训练、智能评估与个性化辅导于一体的综合性教学生态。其核心举措包括:以AI驱动的算法可视化平台为载体,通过多模态、交互式的呈现方式降低学生对抽象算法的认知负荷;以智能辅导与学习分析系统为支撑,精准追踪学习轨迹,实现数据驱动的个性化学习指导;以项目驱动式教学为牵引,将课程理论与计算机视觉、模式识别等前沿应用深度融合,系统性地培养学生的创新思维与工程实践能力。通过准实验研究验证,改革后的教学模式在各项关键教学指标上均显著优于传统教学模式。研究不仅为算法分析课程的智慧化转型提供了可行的实施路径,亦对其他计算机类核心课程的教学改革具有重要的借鉴意义与推广价值。

关键词： DeepSeek   生成式人工智能   乡村振兴   新质生产力  

摘要： 以DeepSeek为代表的国产生成式人工智能,为乡村经济社会发展提供了新的路径。DeepSeek类生成式人工智能促进乡村振兴的内在机理为:加强数据要素赋能,推动乡村产业转型升级;激活人才发展引擎,强化乡村振兴智力支撑;拓宽信息传播场域,助力乡村文化传承创新;创新乡村发展路径,倡导绿色生产生活方式;优化乡村治理方式,重构乡村治理底层逻辑。但是,DeepSeek类生成式人工智能促进乡村振兴也面临着产业转型梗阻、人才结构失衡、文化传播挑战、生态压力骤增、治理桎梏难破等现实困境。为此,DeepSeek类生成式人工智能促进乡村振兴应当着力弥合技术鸿沟,打通产业发展堵点;培育新型人才,激活乡村内在活力;提质内容生产,繁荣乡村文化产业;推动智慧支撑,构筑绿色发展屏障;深化数字治理,形成治理聚合效应。

关键词： 人工智能   高职英语   教学改革  

摘要： 近年来,随着人工智能(AI)技术的发展进步,教育领域正迎来历史上最大的数字化革新。本文论述了AI技术给高职英语教学带来的各方面的变革;对AI技术在高职英语教学中的应用形态、积极作用、存在问题和未来发展方向做了详细的分析,希望能为高职英语教学与人工智能技术深度融合发展提供参考。

关键词： AI   创意产业   商业生态系统   失衡   再平衡措施  

摘要： 英国创意产业是由多主体构成、涉及商业和公益、涵盖技术和文化等领域的复杂商业生态系统。近些年，AI技术进入英国创意产业，以远超人类的计算力和自动化特性显著提高了效率和创意产出。但AI的快速应用，也带来了巨大风险和负面影响，打破了英国创意产业生态的平衡。通过分析AI在英国创意产业中的应用及其对产业生态系统的影响，借鉴生态学中“物种入侵”的概念和生态平衡理论探讨了AI引发的英国创意产业生态系统的“失衡”现象，通过商业生态平衡的理论框架，结合创意产业的结构与运行特点，从再平衡角度对英国应对这一挑战的路径进行了分析。

关键词： 中药化学实验室   人工智能   绿色化管理   实验室管理  

摘要： 本文针对传统管理模式下高校中药化学实验室管理在化学试剂和设备、实验人员和操作、制度管理体系和智能化、绿色化方面上存在的不足，说明其安全现状，分析了该管理的落后原因。随着现代科学技术的发展和人工智能的广泛应用，对高校中药化学实验室进行基于人工智能管理模式的绿色化管理改革，能更好地提升中药化学实验室管理水平。

关键词： 人工智能   扩展现实   临床诊疗   医学教育  

摘要： 随着社会经济的发展和人们生活方式的改变，众多疾病的发病率和患病率逐年增加，医学教育和临床诊疗均面临挑战。人工智能（artificial intelligence, AI）和扩展现实技术（extended reality, XR）的出现和发展为医学教育和临床诊疗的改革和现代化提供了新的思路和手段。因此，研究AI和XR在医学领域中的应用推动医学教育改革和创新，并对于提高诊断准确性和治疗效果，并具有重要意义。本文旨在探讨AI和XR在医学教育和临床诊疗中的发展现状与未来展望。

关键词： 人工智能   医学生职业素养   就业能力   复合型人才  

摘要： 人工智能（artificial intelligence,AI）在医疗领域的广泛应用对医学生胜任工作所必备的职业素养和能力提出了全新要求。本文基于医疗行业技术变革，论述了AI时代对医学生职业素养需求的嬗变，提出在职业素质教育的过程中，从职业能力重构、专业纵深发展、服务范式升级系统3个方面阐释其核心能力要素的内涵和应用场景，构建包含“技术适配层-专业深化层-人文拓展层”的职业素养教育维度，旨在为医学生应对人工智能时代的职业挑战提供科学指导，助力其实现从“传统医疗从业者”向“人工智能+医学复合型人才”的转型，提升就业竞争力。

关键词： 医学教育   数字医学   课程设计   人工智能   多模态数据   个性化学习  

摘要： 目的 为解决医学教育中高风险、高成本、高难度的实践教学问题，基于目前信息技术与数字医学课程中关于信息技术在医学中的应用的教学部分，本文探索了一种基于多模态医学数据驱动的课程设计框架。方法 该框架通过知识图谱与虚拟仿真技术的深度融合，利用文本、影像、实验等多模态医学数据构建课程地图和学习画像。结果通过在电子病历模拟、影像诊断仿真、科研数据训练与互联网医院等教学场景的应用，实现个性化学习与实时反馈。结论 该框架为医学类高校的信息技术与数字医学重构提供了可借鉴的路径与方法。

关键词： 高通量分析   人工智能   预处理   特征提取   特征选择   智能化实验室  

摘要： 高通量分析(High-throughput analysis,HTA)在分析测试、材料科学、药物发现及生命科学等领域发挥着关键作用。随着HTA技术的广泛应用，产生了海量、高维且结构复杂的实验数据，如何从中高效提取关键信息和重要特征已成为当前研究的重要挑战。然而，传统分析方法在处理大规模且高维的高通量数据集时往往能力有限，难以深入挖掘深层信息和重要特征之间的复杂关系。人工智能(AI)技术凭借其高效数据处理、深度信息挖掘等优点，目前成为实验室高通量分析的重要解决方案。因此，本文系统梳理了高通量分析中常用的AI核心技术，重点阐述了高通量数据分析中的预处理(包括智能化预处理平台建设)、特征提取、特征选择等方法的研究进展，旨在处理高通量数据分析中常见的标准化、批次效应和高维度问题；延伸总结了机器学习(Machine learning,ML)和大语言模型(Large language model,LLM)对高通量分析的应用效果，展现了其在智能设计预测与自主实验开展等方面的应用潜力；最后探讨了高通量数据分析仍面临的数据规模、样本标注、多模态数据融合等瓶颈问题，并对未来发展提出了对策和建议，为光谱分析、材料分析等多领域高通量数据分析的研究提供支持和参考。