关键词： BIM设计   人工智能   设计创新   数字化建筑  

摘要： 近年来,随着5G、物联网、人工智能等技术的快速发展,建筑设计领域的BIM技术逐步从正向设计向智能化设计演进.人工智能与BIM的深度融合,不仅可以为建筑设计提供高效的工具,也为建筑行业数字化转型注入新动能.文章基于当前BIM技术在设计阶段的应用现状,探讨人工智能与BIM设计结合的创新场景及潜力,展望国内人工智能+BIM设计的前景.

关键词： 人工智能   自动化   空中交通管理系统  

摘要： 随着人工智能的快速发展,自动化空中交通管理系统成为实现空中交通安全和效率的关键.该系统利用先进的技术和算法,实时监测和管理飞机在空中的航行,优化航线和飞行高度,减少交通拥堵和碰撞风险.本文将对自动化空中交通管理系统进行分析,探讨其在提升空中交通运行的可靠性和安全性方面的潜力和挑战,以期为相关人员提供可靠参考.

关键词： 人工智能   民办高校   基层行政管理人员   数字素养  

摘要： 在数字化时代,信息技术深刻变革着高校的管理模式与运行机制.高校基层行政管理人员作为高校管理体系的基础支撑,其数字素养水平直接影响着高校行政管理的效率、质量以及服务的精准度与满意度.提升民办高校基层行政管理人员数字素养,不仅是顺应时代发展潮流、推动高校数字化转型的迫切需求,更是提升高校整体管理效能、实现高质量发展的重要保障.高校基层行政管理人员数字素质提升是一项长期而复杂的系统工程,学校需要从培训体系构建、激励机制完善、数字文化环境营造以及自主学习与实践促进等多个方面协同发力、持续推进,使基层行政管理人员更好地适应人工智能时代的要求,为推动高校管理工作的现代化、智能化进程提供人才支撑与保障.

关键词： 人工智能   大模型   价值对齐   评估体系  

摘要： [目的/意义]大语言模型作为生成式人工智能技术当下核心之一，其价值对齐问题已成为人工智能安全治理的重要挑战，如何评估大模型与人类价值观的对齐程度引起了学界广泛关注。本文旨在系统探讨大模型价值对齐评估的核心路径与方法，为构建安全可靠的人工智能系统提供理论支持，推动大模型的安全应用。[方法/过程] 基于有益性（Helpful）、无害性（Harmlessness）、诚实性（Honest）和可控性（Handleable）的“4H框架”，解析了价值对齐的核心指标，并系统对比了静态评估和动态评估模式。[结果/结论] 大模型价值对齐问题解决的关键一环在于合理的评估方案，学界围绕大模型价值对齐也以提出诸多对齐指标，并且形成静态评估和动态评估两类评估体系，本文进行了系统性梳理，并综合现有研究和大模型发展现状，发现未来需更多关注自动化、跨文化和多模态评估等方面的研究。

关键词： Artificial intelligence   Data annotation   Dry eye   Expert consensus   Imaging classification   Quality control  

摘要： Dry eye, a common eye disease globally, poses significant challenges to clinical diagnosis and management due to its complex pathogenesis and high incidence *** development of artificial intelligence (AI) technology has provided new opportunities for the analysis and auxiliary diagnosis of dry eye *** expert consensus focuses on the classification and annotation methods of dry eye images, in line with the application needs of AI *** summarizes the scope and tasks of research on the classification and annotation of dry eye images and provides detailed standards for the principles and methods of classification and annotation of major imaging modalities, including lipid layer of the tear film, tear meniscus height, tear film breakup time, corneal fluorescein staining, and meibomian gland *** also clarifies the tools and processes for classification and *** consensus proposes systematic quality control requirements, including annotation consistency assessment, multi-round review, and data cleaning ***, the consensus summarizes the current challenges and proposes targeted *** launch of this consensus aims to provide high-quality data support for the development of AI in dry eye, enhance the application effects of AI in dry eye diagnosis, disease monitoring, and personalized treatment, and offer scientific references and technical support for research and clinical applications of AI in the field of dry eye. © 2025 Chinese Medical Journals Publishing House ***. All rights reserved.

关键词： 生成式人工智能   人工智能大模型   大语言模型   伦理风险   DeepSeek  

摘要： 以DeepSeek为代表的生成式人工智能大模型，通过混合专家模型、群体相对策略优化和多头潜在注意力机制等技术，能够直接应用于文本创作、代码生成、智能对话等多个场景。这些技术在智能时代对提升生产力、促进知识传播、推动产业升级等发挥着重要的积极作用。生成式人工智能大模型的广泛应用面临隐私侵犯、信息安全、算法偏见、社会信任危机等伦理风险，生成式人工智能大模型的内在矛盾性与预测结果的不确定性、社会结构的深刻变革与伦理边界模糊、技术规制框架的滞后性与局限性是以上风险的主要成因，可通过优化生成式人工智能大模型的技术设计，赋予生成式人工智能大模型以社会角色，加快生成式人工智能大模型的法制化进程规制这些伦理风险。

摘要： 前言:在斯德哥尔摩的秋日阳光里,2024年诺贝尔物理学奖得主杰弗里.E·辛顿捧着奖章的手微微颤抖.这位"AI教父"获奖致辞中那句"我打开了潘多拉魔盒"的忏悔,与宇树科技机器人央视春晚中行云流水的东北秧歌形成诡异呼应……未来已来,是时候重新打开那些尘封的蓝光影碟,曾经在银幕上让我们叹为观止的科幻奇观,也许正在成为刺破现实迷雾的棱镜.

关键词： 人工智能   建筑物损伤识别   Mask R?CNN   实例分割  

摘要： 地震发生后快速对建筑物损伤进行识别，可以提高灾害损失评估的效率，并为救援提供有效地决策支持。针对因背景干扰带来的重要特征表达能力弱的问题，提出一种基于深度学习框架Mask R?CNN的多建筑物损伤识别方法。首先，对样本图像进行预处理，克服复杂环境背景因素干扰，并进行多途径扩增，得到用于深度学习的扩增样本数据集。其次，优化特征提取网络，采用嵌入注意力机制模块SE的MobileNetv3网络作为主干网络，增加模型对建筑物损伤空间及语义信息的提取，有效避免背景对模型性能的影响，改进损失函数，避免遗漏类别和类别错分现象，同时引入迁移学习，降低训练成本；最后，采用定性分析和定量评估相结合的手段，多维度评估模型泛化能力和鲁棒性。改进后的Mask R-CNN模型的平均精度达到了84.34%，相对于原始的Mask R-CNN模型，精度提高了9.12%。结果表明，改进后的模型在识别含有多种损伤特征和噪声背景的建筑物损伤图像方面表现良好，可以为地震后建筑物的损伤评估提供有效地技术支持。

关键词： 个人医疗信息   医疗人工智能   场景理论   比例原则  

摘要： 随着人工智能的发展,个人信息保护与个人数据运用之间的矛盾凸显。个人医疗信息保护是管窥人工智能时代同意规则困境与解困之路的最佳范例,人工智能医疗领域具有广阔的研究价值,但其前提都依赖海量个人医疗数据之处理。然而,当前以同意规则为核心构建起来的个人信息保护制度却难以应对医疗人工智能时代对个人医疗信息保护的挑战。传统的同意规则作为个人信息处理的正当性依据陷入重重困境之中。革新而非放弃同意规则是人工智能时代个人信息保护的解困之道。在坚守同意规则的核心价值基础上,引入场景理论,并在特定目的下结合比例原则,差异化重构同意规则,实现同意规则的分场景分层次的动态化适用,以期平衡个人信息保护与个人数据的利用。