关键词： 人工智能   高校辅导员   大学生思想政治教育  

摘要： 人工智能的发展助推了教育领域的革新，高校辅导员拥有了许多“智慧助手”，在提升工作效率、丰富工作场域等方面发挥了重要的作用，为高校辅导员工作开展提供了机遇。同时也面临着伦理公平和隐私侵犯、大学生思想政治教育主客体关系边界模糊等方面的风险和问题。高校辅导员需从善用技术创新工作模式和方法、坚持底线构建人工智能伦理框架、强化主体提升思想政治教育话语权等方面迎接人工智能带来的机遇和挑战，增强高校辅导员工作的实效。

关键词： 生成式人工智能   归责原则   过错   “通知—删除”规则  

摘要： 准确认定生成式人工智能服务提供者的侵权责任，首先需要界定生成式人工智能服务提供者在私法上的性质。不同类型的人工智能致人损害，其责任认定应当存在区别。从有利于鼓励人工智能发展需要出发，不宜科以生成式人工智能服务提供者严格责任，而应当对其适用过错责任。对服务提供者过错的认定应当采用客观的注意义务标准，考虑现有技术水平、防范损害的成本，并区分服务提供者的过错和用户的过错。虽然生成式人工智能致害并不完全等同于网络侵权，但仍有必要类推适用网络侵权责任规则中的“通知—删除”规则。在判断过错是否成立时，应当考虑服务提供者在接到权利人通知的情况下是否及时采取必要措施，以防范损害的发生。

关键词： AGV   图像点云融合   深度学习   环境感知   人工智能  

摘要： 随着自动化工业生产线和智能物流仓储系统的快速发展，自动导引车(Automated Guided Vehicle，AGV)作为工业自动化与智能制造的核心载体，其环境感知能力是实现高精度自主导航与智能化作业的先决条件。通过人工智能与多模态传感技术的深度融合，AGV能够突破传统感知模式的局限性，实现对复杂工业场景的动态理解与自主响应。其中，基于图像与点云的融合感知技术，凭借其在三维空间解析与语义信息互补方面的优势，成为提升AGV环境感知鲁棒性与适应性的关键突破方向。因此，首先对图像点云融合技术在AGV环境感知中的演进脉络进行梳理，其次对比典型融合策略的性能边界与应用场景，并且重点对基于深度学习的图像点云融合技术方法进行分析和总结，最后针对多传感器标定与长期稳定性，算法实时性，边缘计算资源与算法复杂度的矛盾及极端工况适应性等瓶颈问题，从无监督在线标定，动态感知-决策闭环优化，算法-任务协同设计以及极端场景自适应感知等维度探讨技术发展方向，为构建更安全、高效、普适的AGV环境感知体系提供理论支撑与技术路径参考。

关键词： 人工智能   人机交往   人机共情   情感计算   技术伦理  

摘要： 伴随生成式人工智能的发展，人机交往成为人的社会交往的新内容，并对人的情感产生着连接与纠缠，继而引发人机何以共情的追问。本研究首先从教育实践中的人机交往出发，分析机器在学习活动中借以拟人的形象特征、情境的感知模拟、陪伴式服务支持等塑造人机情感体验；其次，聚焦人机交往中情感连接过程，分别解构机器的情感生成逻辑以及人对机器的情感反应逻辑，以此建构并阐释以人为主体、技术为介导的人机共情逻辑；最后，关注人机情感伦理命题，从人对机器的情感产生中讨论可能存在的现实风险，呼吁在人机共生中注重自我的生命建构。

关键词： 生成式人工智能   ChatGPT   作品   数据   风险防范  

摘要： 作为典型的生成式人工智能技术，ChatGPT呈持续迭代状且对作品数据与非作品数据有着强烈现实需求。ChatGPT将作品转化为数据的行为，并非协同缓存等简要利用数据的临时复制行为，而是将作品以数据形式存入人工智能系统并依托数据再现作品的行为。因此，数据化作品实为作品复制行为，而重组作品数据则是作品创作行为。ChatGPT可凭借用户意志、迭代算法及多元数据重组作品数据，这极易引发作品完整权、改编权等被侵害的风险。除了作品数据，ChatGPT还需要动态处理非作品数据才能获得最佳“预期结果”，在此过程中，ChatGPT存在着违背主体意志收集数据、逾越合理边界分析数据、违规输出不实或不当数据等风险。为防范作品数据的处理风险，应严格将ChatGPT对作品数据的合理使用场景限缩在公共领域，大幅增加著作权人授予用户访问与使用的机会，确保用户在ChatGPT场景中对任何作品的使用都应基于著作权人的许可，同时将著作权人的真实许可意志延拓至“数据+场景”及作品数据的重组程度上。另外，考虑到不同主体在不同场景中对数据风险的把控能力与防范成本并不相同，应依托ChatGPT服务提供者承担主要的数据收集风险责任，ChatGPT服务设计者承担主要的数据分析风险责任，ChatGPT服务使用者承担主要的数据输出风险责任，系统构建类型化风险责任分配机制以弱化非作品数据处理风险。

关键词： 人工智能   案例教学   生物化学与分子生物学   教学效率   科研创新能力  

摘要： 近年来，人工智能（artificial intelligence，AI）与医学教育的深度融合为《生物化学与分子生物学》教学开辟了新机遇，也为突破“蛋白质结构与功能”这一教学难点提供了新路径。本研究以非小细胞肺癌的间变性淋巴瘤激酶（anaplastic lymphoma kinase，ALK）基因突变为核心案例，将AI技术融入案例教学（case-based learning，CBL），构建了AI-CBL融合教学模式。该模式整合智能病例生成系统，基于真实临床数据动态构建ALK突变情境，将分子生物学知识与临床问题紧密对接；应用AI蛋白质结构预测工具精准可视化野生型与突变型ALK蛋白的三维结构，并动态模拟其构象变化导致的功能异常；同时，通过虚拟仿真平台模拟ALK基因检测的流程，弥合理论与实操的鸿沟。由此，形成了以临床案例驱动、分子结构解析与实验技术验证相结合的多维教学体系。教学实践表明，AI技术提供的三维可视化、动态交互及智能分析功能，显著提升了学生对分子机制的理解深度、课堂参与度及科研创新能力。该模式贯通了“基础理论-科研思维-临床实践”的培养路径，为攻克教学难点提供了高效方案，也为医学教育的智能化转型探索了一条可行路径。

关键词： 非线性编辑系统   电视新闻节目   效率优化   工作流程设计   人工智能  

摘要： 本文探讨了电视新闻节目非线性编辑系统的效率优化策略,旨在通过系统分析和改进现有工作流程、资源分配及技术瓶颈,提出一系列有针对性的优化策略。当前非线性编辑系统在灵活性和工作效率方面存在显著不足,如编辑速度慢、资源利用率低等。本文详细讨论了多项提升编辑效率的方法,包括优化素材管理和工作流程设计、采用更高效的编码技术以及利用人工智能进行内容分析和自动剪辑。同时强调了建立统一项目管理系统和实施版本控制机制的重要性,以实现各生产环节的无缝对接,减少沟通成本,提高工作效率。研究表明,这些措施能够显著提升编辑效率,缩短制作周期,并为高质量电视新闻节目的快速发布提供有力 支持。

关键词： 复杂性科学   人工智能   跨学科研究   神经网络   诺贝尔奖  

摘要： 2024年诺贝尔奖的跨学科授奖标志着科学认知范式的历史性转变。物理学奖授予神经网络理论奠基者,化学奖聚焦AI驱动生命科学突破,生理学与经济学奖则共同指向复杂系统研究。本文通过解析诺贝尔奖成果的深层关联,揭示复杂性科学与人工智能的双向赋能机制:一方面,物理模型与统计力学为AI提供理论根基;另一方面,深度学习正重塑科学发现模式。这种学科边界的消融不仅推动知识体系重构,更为解决人类重大挑战开辟新路径。

关键词： 人工智能   高职计算机   学生实践技能  

摘要： 随着信息化时代的到来,计算机技术在推动社会进步中发挥着重要作用。作为培养应用型人才的重要基地,高职院校的教育质量问题日益受到关注。人工智能时代的到来引发了计算机实践教育领域的一系列挑战和机遇。基于此,文章分析了高职计算机与人工智能教育的时代背景与发展态势,探讨了高职计算机教学现状,并对人工智能时代下高职计算机类专业学生实践技能进行研究,旨在为培养适应人工智能时代需求的高素质计算机类专业技术人才提供参考。

关键词： 人工智能   新闻传播   新闻价值理论  

摘要： 人工智能正在深刻改变新闻传播的各个方面。本文通过分析人工智能在理论层面对新闻传播影响的基础上,进一步探讨其在实践层面带来的影响,包括显著提高新闻生产效率,使新闻内容更加丰富多样,以及提升用户体验和内容分发的精准度。研究认为,人工智能提升了新闻传播的全球化和即时性,推动了数据新闻和调查性报道的发展。然而,人工智能的应用也带来了诸如信息真实性、新闻伦理等方面的挑战,新闻传播行业需要在技术进步与伦理规范之间找到平衡。