关键词： 结直肠癌   病理组学   人工智能   诊断   预后评估  

摘要： 结直肠癌(CRC)的发病率逐年增高，病理活检是诊断CRC的金标准。随着CRC发病人数不断增加，病理医师数量相对不足，可能对诊断效率和准确率带来影响。随着计算机技术的快速发展，以自主性、智能性、适应性、交互性、自动化为主要特点的人工智能(AI)技术已逐渐应用于各个行业。病理组学将AI相关技术应用于病理学诊断，在保持诊断准确性的前提下，不仅能发掘出肉眼所无法看到的众多有价值的病理学特征，还可提高医务人员在诊疗过程中的效率。虽然目前尚存在缺乏高质量数据集、行业标准尚未统一等挑战，但病理组学在CRC诊疗领域仍有着广阔的应用前景，有望与影像组学为代表的其他组学相结合，为CRC患者提供更为精确的诊断和预后判断，从而对临床治疗给予指导。

关键词： 非物质文化遗产   智慧数据资源   人工智能   数据库建设   知识共享  

摘要： 【目的/意义】随着人工智能技术的发展，非物质文化遗产数据资源正从静态存储向动态服务转型。本文旨在探讨人工智能技术在非物质文化遗产智慧数据资源建设与共享机制中的应用路径。【方法/过程】通过系统梳理非物质文化遗产智慧数据资源的概念范畴与核心特征，分析基于人工智能的多模态数据采集与处理流程，探索面向时空建模与语义组织的数据库架构方案。【结果/结论】本文提出多主体协同参与下的智慧数据资源智能管理与动态维护机制，构建了人工智能驱动的智慧数据开发利用与共享服务模式。【创新/局限】基于非物质文化遗产活态性特征，本文提出人工智能驱动的智慧数据建构框架与共享服务机制，为非物质文化遗产保护的系统化推进与智慧化转型提供理论依据与实践方案。

关键词： 人工智能   建筑工程   风险评估   机器学习  

摘要： 随着建筑工程规模的扩大与复杂性的提升,风险评估成为保障工程顺利实施的重要环节。传统风险评估方法在信息处理效率、决策精准度和数据整合能力等方面存在一定局限性。近年来,人工智能技术的快速发展为建筑工程风险评估提供了新的思路和手段。基于现有研究和实践经验,本文认为人工智能能够通过高效挖掘工程数据,有效识别复杂的风险关联,并辅助制定科学的风险应对措施,大幅度提升风险评估的效率与准确性。本文展望了人工智能在建筑工程领域的应用前景,指出该技术的发展还需解决数据质量、模型解释性及行业实际适用性等问题。研究表明,人工智能技术的引入将对建筑工程风险评估产生深远影响,为推动建筑行业的智能化发展奠定坚实基础。

关键词： 人工智能技术   铁路内燃机车   故障诊断  

摘要： 本文主要探讨人工智能技术在铁路内燃机车故障诊断与预测维护领域的应用研究,旨在通过技术创新解决传统运维模式的痛点。首先,本文对铁路内燃机车的核心构成进行详细分析,并梳理其在铁路运输中的关键作用。其次,系统性地回顾了传统的故障诊断与维护方法,揭示出当前存在的依赖人工经验、维护模式滞后等局限性。最后,针对应用中遇到的实际问题及其对策进行深入研究,引入机器学习、深度学习和知识图谱等先进人工智能技术,构建基于数据驱动的智能诊断体系与预测维护框架,以实现对机车隐性故障的精准识别及剩余使用寿命的科学 预测。

关键词： 交互   语音助手   未来设计   人工智能  

摘要：  随着技术的发展与进步,更多科技产品与技术正在改变着人类,以及会话代理、智能家居、社交机器人和语音助手进入我们的生活,来改变人与计算机接口和环境的交互方式。Prevett认为近年来语音互动技术将迎来人工智能服务平台驱动下的一个新的技术趋势,智能语音助手是通过智能对话与即时问答的交互方式响应用户的需求、运行和解决问题。智能语音助手(SVAs)作为一个新兴的人工智能平台,其改变传统的人机交互模式,用语言互动让它如同人类真正的助手与伙伴,为用户执行任务与提供所需信息,例如亚马逊的Alexa、谷歌助理、苹果的Siri和微软的Cortana。本文将通过语音界面中的人机交互分析,其未来在教育医疗购物的运用场景,和其优势与所存在的问题进行对智能语音助手未来的交互进行分析论证,在未来,智能语音助手将以全方位、便携式、跨设备的方式将物联网联系起来。

关键词： 去肾神经术   高血压   精准医疗   人工智能  

摘要： 本文系统回顾去肾神经术（renal denervation,RDN）技术十余年发展历程，剖析RDN从解剖消融向靶向神经调控的范式革新。聚焦中国学者首创的肾神经标测技术突破，探讨多元化能量平台与新型导管设计的临床价值，并解析消融能量量化、疗效异质性及卫生经济学等现存挑战。本文提出，未来融合神经影像导航与人工智能的精准治疗蓝图，强调RDN在高血压全域管理中的战略定位，为心血管疾病自主神经干预提供新范式。

关键词： 人工智能驱动的个性化学习   研究生教育智能化转型   智慧校园与数字治理   人工智能伦理与合规性   3L-S   智能教育模型  

摘要： 在新一代人工智能深度渗透高等教育的背景下，研究生教育正从“规模扩张”迈向“智能生态”。本文基于全国教育科学规划课题《人工智能时代研究生教育模式与组织形态研究》的阶段成果，提出“学习?实验?孵化（Learning?Lab?Launch）+智慧校园+智慧治理+智慧伦理”三位一体的?3L?S3智能化教育模型，探索AI 技术对课程体系、科研训练、组织结构与数字治理的重塑机制。采用“扎根理论+中南大学研究生院1?862 份大规模问卷+ 8国对比+典型案例深描”混合方法，并以三年追踪数据验证其有效性。结果表明：①AI 驱动的能力画像将个性化学习收益提升 23.6%；② 数字孪生 Meta?Lab 将科研周期压缩 31.4%；③?扁平化、网络化的教育组织形态成为人才?技术?治理协同的关键载体；④ 区块链?AI 协同治理使学术不端预警准确率达到 92%。鉴此，论文提出建立“国家 AI 研究与教育中心”、试行“跨学科转换硕士”和组建“可信 AI 课程共同体”的三项政策路径。研究为我国研究生教育高质量跃迁与教育治理现代化提供可复制、可评估的新范式。

关键词： 人工智能   广播电视   声像档案管理  

摘要：  广播电视声像档案,是将纸质类的信息,通过以声像、视频等方式来进行储存管理的产物,广播电视声像档案资料是对过去经济、文化、民风等社会特性的写照,因此许多资料都是不可替代的,这些资料也具有较高的收藏价值。而且相较于纸质档案来说,广播电视声像档案的记录方式能够使资料更具有温度和感知性。人工智能技术是现代化技术飞速发展的产物,将人工智能技术与档案管理系统相融合,能够构建更加智能的媒体资产管理系统,提高档案管理系统服务性的同时,也能够极大地提高广播电视声像档案资源的利用率。

关键词： 链主企业   科技创新   产业创新   人工智能   深度融合  

摘要： 科技创新与产业创新深度融合是我国在新一轮科技革命和产业竞争中赢得战略主动的关键路径。人工智能时代新的“技术-经济”范式带来科技创新与产业创新深度融合的动力结构转变，体现在科技创新主导权、科学研究范式、技术应用逻辑、产业集群竞争和风险投资模式等方面。链主企业作为产业链系统的核心组织，具有创新引领、要素资源、场景应用、生态主导和战略投资等优势，正在成为人工智能科技创新与产业创新深度融合的核心主导者，链主企业风险投资（CVC）成为驱动融合的重要引擎。当前，还存在链主企业创新引领作用尚未充分发挥、封闭生态下固化技术路径依赖、科技创新与产业创新缺乏有效协同、制度框架滞后于技术迭代等现实问题。未来需进一步强化链主企业创新主导地位、鼓励科技型中小企业协同创新、畅通科技成果产业化渠道、完善制度框架与技术迭代同步，推动人工智能科技创新与产业创新深度融合。

关键词： 生成式人工智能   铸牢中华民族共同体意识   图景   策略  

摘要： 当前，以生成式人工智能为代表的智能技术构筑起了各民族交流交往交融的新空间。与传统的判别式人工智能不同的是，生成式人工智能可以模仿人类的创造能力，进而在内容供给、叙述方式及场景铸造等多个维度引发深度变革，为铸牢中华民族共同体意识赋予了新的可能与契机。但与此同时，也极易引发信息异化、群体极化、主体弱化等风险。因此，通过技术优化、法规约束、素养提升等措施来积极构建系统性、前瞻性的防范机制，方能化风险为机遇，从而最大限度地发挥生成式人工智能在铸牢中华民族共同体意识实践中的效能。