关键词： 产品质量   高质量发展   认证机构  

摘要： 随着全球经济向高质量发展和数字化转型迈进,认证行业面临新的机遇和挑战,且在保障产品质量、提升管理水平和增强市场信任方面的作用愈加重要。然而,传统认证模式下,低效的人工审核、滞后的标准更新以及审核过程中的一致性问题,限制了行业适应快速变化的市场需求。随着人工智能(AI)和大数据等新兴技术的兴起,认证行业迎来了突破性变革的契机。

关键词： 国家新一代人工智能创新发展试验   数字创新   人力资本水平   吸收能力   城市创新活力  

摘要： 基于2016—2022年我国A股上市公司的样本,以国家新一代人工智能创新发展试验为准自然实验,深入考察城市数智化转型与企业数字创新的关系及作用机理。研究结果表明,国家新一代人工智能创新发展试验区设立后,该试验区的企业数字创新水平显著提升。机制检验发现,提升人力资本水平、优化企业吸收能力和增加城市创新活力是城市数智化转型影响企业数字创新的主要路径。异质性分析发现,城市数智化转型对企业数字创新的推动作用在东部城市和竞争激烈的行业更显著。这为国家新一代人工智能创新发展试点政策如何影响企业数字创新行为提供了一个全新的视角。

关键词： 高校   思政教育   人工智能  

摘要： 人工智能技术有助于推动教师角色转变、思政教育模式转型,提升思政教育效果,但也存在数据安全治理困境、学生价值引导与人工智能推送之间的矛盾、缺乏人工智能赋能思政教育的系统机制等问题,给高校学生思政教育带来挑战。为此,高校思政教育部门、教师要科学运用人工智能,助力学生价值引导,提升数据安全治理能力,完善人工智能赋能思政教育的运作机制,进而落实立德树人根本任务,培养能担当民族复兴大任的时代新人。

关键词： 人工智能   档案管理   数智化转型  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在档案管理领域的应用逐步成为推动档案工作数智化转型的关键驱动力。文章首先分析了人工智能时代档案工作的背景与发展趋势,指出人工智能通过自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等前沿技术,显著提升了档案数据处理、智能化服务与档案安全管理的效率与质量,推动了档案工作从传统的静态保存向动态利用和智能服务的转型。接着通过典型案例分析,进一步阐述了人工智能在档案资源建设、开放利用、数字编研和安全管理等方面的实际应用效果与成效。最后基于案例分析,文章发现当前人工智能在档案工作的应用过程中仍面临技术发展与实际需求不匹配、区域资源分布不均、数据质量不高、技术适配与人员能力不足等问题。为此,文章提出了优化算法、加强数据标准化、推动产学研协同创新等改进策略,探讨了人工智能应用中可能引发的法规与伦理问题,提出了完善法律法规与责任界定的建议,以期为档案行业的数字化、数智化转型提供理论支持与实践指导。

关键词： 酒驾醉驾   人工智能   工程控制   饮酒基因检测  

摘要： “酒驾”被称作全球范围内道路交通安全领域里的“第一大难题”,各国政府都积极采取措施,处罚普遍趋于严格,但整体效果并不理想。我国醉驾入刑始于2011年,其自2019年以来已连续六年稳坐“第一大罪”,社会普遍认为对相关行为的大规模定罪处罚并不是治理问题的最好办法,反而可能导致社会对立面不断增多,造成司法和个人的“两败俱伤”。本文旨在从酒驾醉驾治理“铜梁样本”出发,简要阐述了相关背景内容和科研发现,分析了工作中存在的困难原因,介绍了相关的改革创新举措,最后提出了针对性思考建议,以期为探索酒驾醉驾预防治理这一世界级难题的“中国解决方案”提供参考。

关键词： 生成式人工智能   学习诚信   教育治理   高等教育   高质量发展  

摘要： 生成式人工智能的教育介入要求高等教育及时应对学习诚信治理的新挑战,这事关我国教育强国的建设,必须明确治理方向、治理主体以及治理方式。研究确定了生成式人工智能时代高校学生学习诚信治理框架,以善治为最高目标,以教育管理部门的政策引领、学校的规则衔接与供给、高校教师的自主治理、高校学生的诚信自治以及人工智能行业责任担当来实现共同治理。在治理原则上,应遵循全过程治理、协同共治、促进发展与治理相结合以及以人为本的治理原则。在治理路径上,以智能技术为基础,处理好教育内部与外部的协同治理关系,遵循“顶层制度设计—学校总体规定—课程教学规则”三级管理模式,从“风险防范事前治理—风险控制过程治理—风险纠正事后治理”3个阶段设计好治理策略。

关键词： 人工智能时代   高中政治   教学资源  

摘要： 在信息技术迅速发展的当下,高中思想政治课的创新逐渐成为教师日常工作研究的重点。文章运用人工智能生成内容、挖掘数据、构建虚拟场景开发资源;通过跨平台整合、知识图谱构建、多模态融合提升资源质量;借助个性化推荐、智能互动、学习监测创新应用。合理利用人工智能时代的教学资源,不仅有助于丰富教学内容与形式,激发学生的学习兴趣,还能培养学生的思维能力,推动高中政治课教学实现现代化与高效化。

关键词： 人工智能   钻井工程   智能钻井预警系统  

摘要： 在互联网时代,随着人工智能技术的飞越发展,一些人工智能技术被应用到石油勘探中,提升了勘探的智能化水平,但在在钻井工程事故预警中的应用往往引发许多问题。基于此,文章对智能钻井工程事故预警软件系统展开分析,采用对比分析法,探究系统在应用中展现的问题,并对人工智能在钻井工程事故预警中的局限性进行了总结,展望该类现象的改善前景。

关键词： 强人工智能   意识   德雷福斯   拉康  

摘要： 强人工智能理论通常分为符号主义、联结主义、行为主义三大流派,都面临同一个根本问题:无法兼顾意识的内省性和情景性。情景性是指人类智能的各种过程都基于人与世界的情景性、实践性的交互和反应,而这个情景是不能被形式化的。内省性是指人类意识具有自我意识,即能够意识到自己与世界的区分从而能够对自身进行反思和筹划,以及使用形式化的语言的能力。文章结合德雷福斯的情景化无表征智能理论和拉康精神分析理论,使内省性过程建基于情景性之上,从而实现内省性和情景性的统一,为强人工智能的真正实现明确方向。

关键词： 肺肿瘤   部分实性肺结节   人工智能   机器学习   预测模型  

摘要： 背景与目的肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一,也是癌症相关死亡的主要原因。早期肺癌通常表现为肺结节,准确评估其恶性风险对于延长生存期及避免过度诊疗至关重要。本研究旨在基于人工智能(artificial intelligence,AI)自动提取的影像学特征参数构建模型,评估其在部分实性结节(part-solid nodule,PSN)恶性预测中的效能。方法回顾性分析2020年10月至2025年2月于兰州大学第二医院接受肺结节切除术的222例患者的229个PSN资料。根据病理结果,将45个良性病变及腺体前驱病变归为非恶性组,184个肺部恶性肿瘤归为恶性组。所有患者均接受胸部计算机断层扫描,使用AI软件提取影像学特征参数。通过单因素分析筛选显著变量,计算方差膨胀因子并剔除共线性较高的变量,LASSO回归进一步筛选关键特征,多因素逻辑回归确定独立危险因素。基于筛选结果,构建逻辑回归、随机森林、XGBoost、LightGBM、支持向量机5种模型,使用受试者工作特征(reciever operating characteristic,ROC)曲线评估模型性能。结果PSN良恶性的独立危险因素包括粗糙度(ngtdm)、依赖方差(gldm)和短运行低灰度重点(glrlm)。逻辑回归在训练集和测试集的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.86和0.89,表现较好。XGBoost的AUC分别为0.78和0.77,表现相对均衡,但准确度较低。支持向量机在训练集的AUC为0.93,测试集AUC降至0.80,表明该模型存在一定的过拟合。LightGBM在训练集表现优异,AUC为0.94,但在测试集上有所下降,AUC为0.88。随机森林模型在训练集和测试集上均表现稳定,训练集AUC为0.89,测试集AUC为0.91,具有较高的稳定性和良好的泛化能力。结论基于独立危险因素构建的随机森林模型在PSN良恶性预测中表现最佳,可以为临床医生提供有效的辅助预测,支持个体化治疗决策。