关键词： 人工智能生成内容   模糊集定性比较分析   采纳意愿   影响因素   科研场景  

摘要： [目的/意义]解析科研场景下AIGC用户采纳意愿影响因素之间复杂的关联关系以及是否存在单一因素对用户采纳意愿产生必要性影响,为AIGC在科研场景中的推广和应用提供理论和实践参考。[方法/过程]运用必要条件分析和模糊集定性比较分析方法对522份问卷数据进行分析,探究单一因素的必要性和组态路径的充分性。[结果/结论]研究发现,不存在单一因素对AIGC用户采纳意愿产生必要性影响,在影响因素组态路径中存在11条用户高采纳意愿路径和4条用户低采纳意愿路径。其中,感知质量、感知有用性、感知易用性、感知任务技术匹配度、感知信任、社群影响、用户期望7个影响因素在组态路径中均作为核心条件或边缘条件对用户采纳意愿产生重要作用。

关键词： 人工智能   信息加密   动态密钥生成   深度学习  

摘要： 本文为提升电子通信信息传输的安全性和效率研究了基于人工智能的自动加密技术,设计出了动态密钥生成机制,结合深度学习优化加密算法实现了加密与解密的智能化全链路操作,搭建实验平台对系统性能进行了验证并评估技术在加密速度、解密准确率和抗攻击能力方面的表现。结果表明所提方案在动态密钥生成效率和传输安全性方面具有显著优势,能够有效提高电子通信信息传输的整体安全性与可靠性。

关键词： 中国外文局   政府工作报告   中外文化交流   人工智能   杜占元   传播效能   人类命运共同体   传播专业  

摘要： 当今世界,百年变局加速演进,文明交流互鉴的重要性愈发凸显。2025年政府工作报告提出“扩大国际人文交流合作,全面提升国际传播效能”,为中国在新形势下讲好中国故事、传播好中国声音指明了方向,也为推动构建人类命运共同体注入了新的动力。如何创新国际传播方式,提升传播效能,向世界展现真实、立体、全面的中国?中国网专访第十四届全国政协常委、中国外文局局长杜占元,请他围绕如何讲好中国成就背后的治国理政故事、如何推进中外文化交流和文明互鉴、国际传播专业机构如何更好地发挥作用,以及如何通过人工智能等新技术提升国际传播效能等议题进行深入解读。

关键词： 意义时间   意识时间   感觉此刻   工作此刻   人工智能  

摘要： 时间是人类理解世界的关键难题之一。人工智能的意义方式与人类智能不同,也表现在人工智能的时间方式与人类不同。思想史不断推进关于时间本质的思索,论者们倾向于认为人的时间是内化的“意识时间”,人的“感觉此刻”具有综合过去-现在-未来时间三维的能力。而人工智能的目的化构造,使它只具有“工作此刻”,它的数据库式“记忆”并不因为此刻的工作而更新。这样就造成人工智能不同于人类的特殊时间方式。随着人工智能的演进,此种时间处理方式会影响人类的时间意义方式。

关键词： Sora   生成式人工智能   风险治理  

摘要： Open AI推出生成视频类智能工具Sora,引发了人们对Sora、Chat GPT等为代表的生成式人工智能潜在风险的又一轮讨论浪潮。为探索解决生成式人工智能潜在风险问题的综合性治理措施,从生成式人工智能可能引发的社会风险与犯罪风险两个方面,多层次、多角度对生成式人工智能在就业领域、知识产权保护领域和虚假信息传播领域等社会层面,以及以新型电信网络诈骗、新型智能合约诈骗为例的国家安全层面进行分析。提出生成式人工智能所引起的潜在风险具有复杂性与隐蔽性共存、全新性和未知性叠加、危害性强且不易防范的复杂特征,对国家治理体系和治理能力现代化产生巨大挑战。通过宏观和微观角度对法律法规的完善方向提出建议,确保生成式人工智能技术的健康、可持续发展。

关键词： 前端性能监测   人工智能   机器学习   自动化测试   性能优化   Web应用  

摘要： 随着Web应用复杂度的不断提升,传统的性能监测方法已难以满足日益增长的需求。文章基于AI技术设计了一种智能化、自动化的前端性能监测平台,旨在提高对目标系统的监测效率和准确性。首先,分析了前端性能监测的重要性以及传统方法的局限性;其次,提出了一种基于AI的新解决方案,并详细阐述了新系统的整体架构、核心模块以及AI算法的集成方案,以及介绍了数据采集、性能指标分析、异常检测与诊断等功能的实现过程;最后,通过实验证明了新平台的有效性,并对其未来发展方向和前景进行了展望。

关键词： 人工智能   轻松自如   解数学题   学霸   超级   得心应手  

摘要： 最近,中国人工智能界冒出个“超级学霸”,火遍了全球。它解数学题轻松自如,写代码得心应手,就连你问些古怪刁钻的问题,它也能对答如流。连国外超火的人工智能ChatGPT都被它比了下去。

关键词： 生成式人工智能   训练数据“投喂”   著作权   侵权  

摘要： 生成式人工智能在大模型训练中的数据“投喂”引发了内容创作者对自身作品被违法使用的担忧,生成式人工智能面对指控往往诉诸合理使用条款进行抗辩。生成式人工智能的技术特性,使得对于“投喂”未获许可作品行为的规制面临事实查明、归责、惩戒等多重困境。对于这种涉及新技术、新要素、新产业链的著作权侵权治理而言,必然对新制度有所诉求。因此,应当在生成式人工智能尚在自我探索的这一发展阶段,明确这种著作权侵权的法律适用,从侵权责任认定与举证责任分配、技术性授权的行业自律规范、“机器遗忘”强制性规范等多个维度,构建生成式人工智能输入端对数据“投喂”著作权侵权行为的规制框架。

关键词： 人工智能   多阅片者多病例设计   Obuchowski-Rockette法   肋骨骨折   诊断准确性  

摘要： 目的使用多阅片者多病例(MRMC)设计评价人工智能(AI)辅助阅片影像诊断试验的临床效能,以期为影像诊断试验的临床评价提供科学依据。方法采用影像诊断试验中广泛应用的MRMC设计,详细阐述了MRMC设计中Obuchowski-Rockette(OR)法的模型构建及其检验方法。实例研究共收集了3家医院200例受试者的CT影像资料,其中133例为肋骨骨折患者,68例为非肋骨骨折患者,由3位阅片医师对所有CT影像进行判读。分析在2种阅片方式(医师+AI辅助阅片、医师独立阅片)下肋骨骨折检出的AUC值、灵敏度和特异度的差异。结果AI辅助阅片组的AUC值为0.958,医师独立阅片组的AUC值为0.902,两组AUC值差异有统计学意义(P<0.001)。AI辅助阅片组总体的灵敏度为0.970,特异度为0.946;医师独立阅片组的灵敏度为0.838,特异度为0.966;两组灵敏度差值为0.131(95%CI 0.091~0.171),特异度差值为-0.020(95%CI-0.059~0.020),说明AI辅助阅片与医师独立阅片的灵敏度差异有统计学意义而特异度差异无统计学意义。两组的阳性似然比均大于10,阴性似然比均小于0.2,阳性预测值都接近1,说明AI辅助阅片影像诊断试验的诊断准确性高。结论AI辅助阅片在提高诊断效能方面有显著优势,不仅可以提高肋骨骨折诊断的准确性和检出率,还能提高医师工作效率,优化医院服务。

关键词： 人工智能   胸外科   肺结节   肺段解剖   教学  

摘要： 目的探讨人工智能(artificial intelligence,AI)在胸外科住院医师规范化培训中的应用,特别是通过AI辅助肺结节识别和肺段解剖教学,提升医师的临床技能和解剖理解。方法本研究选取2023年9月—2024年9月在北京协和医院进行胸外科规范化培训的住院医师,采用随机数字表法将其随机分为试验组和对照组。试验组使用AI辅助的三维重建技术进行肺结节识别,而对照组仅使用常规胸部CT图像。在进行基础教学和自主练习后,评估两组对相同患者CT图像的肺结节识别能力,最后通过问卷调查收集反馈。结果本研究共纳入72名住院医师,其中男30人(41.7%)、女42人(58.3%),平均年龄为(24.0±3.0)岁。试验组在肺结节的总体诊断准确性(91.9%vs.73.3%)和肺段标识(100.0%vs.83.7%)方面均显著优于对照组,且阅片时间显著缩短[(118.5±10.5)s vs.(332.1±20.2)s,P<0.01]。问卷结果显示,94.4%的住院医师对AI技术持积极态度,91.7%认为其能够提高诊断的准确性。结论AI辅助教学显著提升了胸外科住院医师的阅片能力和临床思维,为规范化培训改革提供了新的方向。