关键词： 人工智能   制造业   高质量发展   风险防范   TOE框架  

摘要： 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。本文基于“技术-组织-环境”框架深入剖析了人工智能赋能制造业发展的作用机理及其过程中存在的突出问题，最后提出了系统化的实现路径。研究发现，人工智能可以通过技术创新、组织变革和环境协同三个维度的交互作用，推动实现制造业高质量发展。但在其赋能过程中，仍存在基础能力与场景需求错配、传统体系与智能化冲突、风险监管与产业发展脱节等制约因素与潜在风险，需从技术、组织、环境三个层面协同推进，构建良好的发展环境，充分释放人工智能的赋能潜力。

关键词： 人工智能   室内设计   教学应用   教学效果  

摘要： 本文探讨了人工智能(AI)在高校室内设计课程中的教学应用与效果,文章分析了人工智能在教学中的应用原则,包括教学内容整合、个性化教学与智能化辅助工具。其次,详细探讨了AI在室内设计课程中的具体应用,包括设计创意激发、课堂互动增强、个性化辅导与设计评估反馈等方面。研究表明,AI技术不仅提升了学生的设计创新能力,还提高了课堂学习效率和学生的实际操作能力。同时,教师的教学方式也得到了改善。虽然AI的应用面临一些挑战,如教师技术适应性和硬件设施问题,但随着技术的不断发展,AI将在未来室内设计教育中发挥更大的作用。

关键词： 人工智能   智能矿山   感知   通信   决策   控制  

摘要： 为了深入探究人工智能技术在矿山领域的应用现状与发展趋势，推动矿山智能化建设进程，本文聚焦于人工智能在矿山“感知-通信-决策-控制”一体化框架下的应用展开系统综述，旨在全面梳理该领域的研究成果，为后续研究与实践提供参考。采用文献调研与综合分析方法，对国内外相关研究成果进行广泛收集与深入剖析。首先，对人工智能的基本内涵与范畴进行概述，明确研究的技术基础。随后，从智能感知、智能通信、智能决策、智能控制四个关键维度，详细阐述人工智能在矿山领域的具体应用。在智能感知方面，涵盖矿工体征及位置感知、设备状态感知、环境状态感知；智能通信涉及智能语音以及 5G 承载网网络切片流量预测；智能决策包含生产调度与优化决策、安全监控与应急决策等多个层面；智能控制则聚焦于矿山生产过程智能控制、矿山安全联动与应急响应等。研究表明，人工智能在矿山各环节的应用已取得显著成效，有效提升了矿山生产的安全性、效率与智能化水平。然而，当前研究仍存在一些不足，如各环节之间的协同性有待加强，缺乏统一的算力及数据中心支持，大模型与专业模型算法的协同应用尚不完善。人工智能在矿山具有广阔的应用前景。未来，应加强统一的算力及数据中心建设，促进大模型与专业模型算法的协同发展，以实现矿山智能化水平的进一步提升，为矿山行业的可持续发展提供有力支撑。

关键词： 人工智能技术   商务英语   视听说教学  

摘要： 在高校商务英语教学创新中,人工智能技术的出现为商务英语视听说教学提供了新的思路,越来越多的教师开始探索人工智能技术在英语教学中的应用方法。本文探讨了人工智能技术在高校商务英语视听说教学中应用的意义、面临的难点,对语言学习相关的人工智能关键技术进行分析,深入研究人工智能技术在商务英语视听说教学中的应用策略,提出了构建虚拟商务场景、开发智能辅助教学系统、采用智能云教学模式及合理应用人工智能工具等建议。

摘要： 公路施工管理是一个复杂且高压的过程,心理因素在其中扮演着不可或缺的关键角色。施工团队面临紧张的工期、资源约束及多任务交织的管理挑战,科学应对这些问题至关重要。心理压力管理是提高团队效率的基础,通过科学的方法降低压力水平,可以有效提升团队成员的专注力和工作满意度。心理地图的创新应用为资源配置和任务管理提供了更直观、高效的工具,使复杂的施工过程变得更加可控。 与此同时,多任务管理策略在施工项目中至关重要,通过合理分配任务、平衡工作负荷,可以优化资源利用率,并减轻团队的心理负担。结合数字化技术和人工智能手段,施工管理得以实现智能化升级,进一步提高了管理效率与决策精准度。这些技术不仅简化了复杂的管理流程,还通过数据分析和实时监控,帮助团队成员识别和缓解潜在心理压力,从而营造更加健康的工作环境。

关键词： 人工智能   肺结节   计算机断层扫描   肺腺癌   预测  

摘要： 目的 探讨基于人工智能（artificial intelligence,AI）的肺结节CT定量分析对肺腺癌谱病变浸润程度的预测价值。方法 根据肺腺癌谱病变的浸润程度，回顾性收集2023年1月—2023年6月于南京大学医学院附属金陵医院经手术病理证实的肺腺癌谱病变患者，并将其分为非浸润组和浸润组，其中非浸润组包括非典型腺瘤样增生、原位腺癌和微浸润性腺癌患者，浸润组包括浸润性腺癌患者。所有入组患者在术前均进行胸部CT影像采集，随后采用基于AI的计算机辅助诊断系统对肺结节进行定量分析，比较两组已行手术切除并经病理证实为肺腺癌谱病变的肺结节相关定量参数，并分析各CT定量特征与肺腺癌谱病变浸润程度的关系。结果 纳入共149例患者（共149个病灶），其中男42例、女107例，年龄29～81(56.35±10.75)岁。非浸润组72例，浸润组77例。两组肺结节的长径、短径、体积、表面积、质量、最大面面积、3D长径、最大CT值、最小CT值、平均CT值、熵、峰度、偏度、恶性概率差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素二元logistic回归分析显示，长径[OR=1.687,95%CI(1.364,2.085),P<0.001]、平均CT值[OR=1.006,95%CI(1.002,1.009),P=0.002]、恶性概率[OR=1.034,95%CI(1.005,1.063),P=0.020]是加重肺腺癌浸润程度的独立危险因素。联合以上参数的预测模型预测效能最佳，受试者工作特征曲线下面积为0.951，敏感度为0.818，特异度为0.972。利用列线图量化3个独立危险因素，为评估模型稳定性，采用十折交叉验证进行内部验证，交叉验证平均C-index为0.950，各折次C-index均>0.75，表明该模型预测性能稳定，校准曲线和决策曲线表明预测效能较好。结论 通过基于AI的肺结节CT定量分析构建的可视化预测模型，在肺腺癌谱病变浸润性评估中展现出显著的鉴别效能，该可视化预测模型可为临床术前鉴别肺腺癌谱病变浸润程度提供量化决策依据。

摘要： 本次研究着重关注人工智能技术在医院信访思想政治工作方面的创新性运用。伴随着医疗行业不断向前发展以及社会环境出现变动,医院信访工作遭遇了不少难题,过去惯用的工作模式已经不太能够契合实际的需要。人工智能依靠其强劲的数据处理能力、智能化的分析能力以及交互能力,为医院信访思想政治工作开拓出全新的渠道。本次研究对人工智能技术在该领域的应用价值、实际情况以及面临的难题作了深入的剖析,同时提出了相应的优化策略。其目的在于推动医院信访思想政治工作朝着智能化方向转变,提升医院的管理水准以及社会公信力,从而为构建和谐的医患关系给予理论和实践方面的支撑。 在医疗体系持续发展进程中,医院信访工作扮演着医患沟通极为关键的桥梁角色,其重要性愈发显著。伴随民众对医疗服务品质期望不断提高,信访事件的数量与复杂程度同步呈现增长态势。有关数据表明,近五年全国医院信访量平均每年以 8.7%的幅度增长,传统的信访思想政治工作方式在面对这些难题之际,逐渐暴露出其局限性,较难做到高效、精准地化解问题。人工智能技术的快速进步,为医院信访思想政治工作创造了创新契机。其拥有的高效数据处理、智能分析以及精准预测等能力,极有可能突破传统模式的瓶颈,提高信访工作的质量与效率,推动医院管理水平与医患关系朝着良好方向发展,所以针对其创新应用展开研究具有重大的现实意义。

关键词： 合成生物学   蛋白质结构解析   人工智能   蛋白质工程  

摘要： 合成生物学致力于通过工程化设计重构生命系统，其理性化设计需要原子精度的分子机制解析作为理论支撑。蛋白质结构解析技术通过揭示蛋白质的三维构象、动态变构及分子互作网络，为合成生物元件的功能设计与性能优化提供了不可或缺的原子级蓝图。近年来，冷冻电镜、X射线晶体学和人工智能预测等技术的突破，显著推动了蛋白质结构解析在合成生物学领域中的应用，包括蛋白质工程、代谢途径优化、生物传感器设计和人工生物系统构建。本文综述了蛋白质结构解析的关键技术进展，并探讨了其在合成生物学领域的具体应用案例及未来发展趋势，旨在为相关研究提供理论参考和技术展望。

关键词： 三级淋巴结构   人工智能   乳腺癌   转化研究   综述  

摘要： 三级淋巴结构（TLS）是乳腺癌免疫微环境的关键调控元件，其微观构成（特定免疫细胞亚群、空间组织）与功能状态（成熟度）直接决定了其协调抗肿瘤免疫应答的效能，是理解免疫治疗响应的微观基础。然而，肿瘤微环境的高度异质性与动态演化特性，使得基于传统组织病理分期和分子分型的免疫治疗疗效预测模型面临显著瓶颈。在此背景下，开发可量化解析TLS空间分布与功能活性的无创评估技术，对于实现精准免疫治疗应答预测及预后分层具有重要临床价值。人工智能（AI）技术，特别是融合多组学数据的深度学习算法，凭借其在复杂特征提取与高维数据分析中的独特优势，为TLS的系统解码提供了创新工具。本文聚焦AI技术如何解码TLS的微观世界，系统综述其在整合基因组、病理图像及医学影像等多模态数据解析TLS方面的最新进展，深入探讨相关技术面临的挑战（如数据标准化、模型可解释性），并展望其推动TLS从微观认知迈向个体化精准免疫治疗的未来路径。

关键词： 肺腺癌   气腔播散   影像学特征   人工智能   综述  

摘要： 随着肺癌筛查的普及，越来越多的患者被诊断为早期肺腺癌。对于ⅠA期肺腺癌，亚肺叶切除术是其主要治疗方式。然而，对于合并气腔播散（spread through air space,STAS）的患者，目前很多研究认为肺叶切除是其主要治疗手段。由于术前预测及术中冰冻切片对STAS情况的判断具有局限性，目前的研究均局限于运用临床和影像学特征对患者是否合并STAS进行预测，结果参差不齐，且不令人满意。多是集中于对单个临床和影像学特征进行研究，尚缺乏大样本的研究。近年，人工智能的兴起对该难题的解决提供了新的思路，且已有相关研究显示人工智能对STAS预测较既往的方式显示了更好的效能。本文对人工智能在STAS预测中的价值进行综述。