关键词： 人工智能   播音主持   创新策略  

摘要： 播音主持在信息传播、文化传承、社会教育、娱乐休闲等方面都发挥着重要作用,因此,播音主持工作不仅关乎信息传播的效率与质量,还深刻影响着社会文化的塑造、公众舆论的引导以及媒体行业的形象与发展。人工智能技术在播音主持领域的应用,既带来了机遇也带来了挑战。本文在分析应用现状的基础上,围绕技术替代、能力素养提升、人文关怀与个性化表达、行业发展等方面,探讨了人工智能时代播音主持工作面临的挑战,并结合工作实践提出创新对策与建议。

关键词： 数字化转型   企业人力资源管理   大数据   人工智能  

摘要： 大数据时代,云计算、互联网、AI等信息技术的迅速发展逐渐改变了现代企业生存发展的市场环境,面对日益复杂和激烈的市场,企业更加需要顺应时代要求,积极实现数字化转型,其中人力资源管理的数字化转型就是企业进行转型发展的重要一环。基于此,本文结合现阶段企业人力资源管理策略的现状及其在数字化转型背景下的局限,研究了数字化转型驱动的企业人力资源管理策略创新实践,并在此基础上,总结了相应的创新路径,如数据驱动决策、全生命周期学习计划、政企直连等,希望能进一步提高企业人力资源管理效率和人力资源价值。

关键词： 零知识协议   核保障   人工智能   深度学习   蒙特卡罗方法  

摘要： 零知识协议的对敏感信息的保护及其可以接受的置信程度使其成为可能改变核军控核查的重要手段,但目前都是依靠模板进行统计学匹配核查,这会造成模板敏感信息泄露,且核查局限非常大,只能核查与模板同一设计型号的核弹头部件。为解决以上问题,本文提出了基于零知识协议的深度学习算法核查技术方案。利用蒙特卡罗方法建立深度学习样本库,经过深度神经网络学习后,算法可以在无需匹配模板的情况下按照零知识协议辨识出经过随机交互式核查的结果是否显示出待测核弹头为真实核弹头。本文所设计方案为核军控核查提供了一种新的不需要模板匹配的技术手段,有助于保障敏感信息不被泄露。本研究技术不仅可应用于核军控核查领域,也可同样应用于其他领域,具有重要意义和广阔的应用前景。

关键词： 人工智能   跨学科教学   科学教育   教育生态  

摘要： 在人工智能飞速发展的时代背景下,交叉创新成为基础教育的主要发展方向。中国人民大学附属中学探索了人工智能赋能跨学科教学的实践路径,包括科学构建“AI+X”课程体系、有效实施“AI+X”学科交叉课程,以及合作开发“AI+X”前沿创新课例。通过对多个面向学生高阶能力培养的“AI+科学”跨学科教学案例的分析,介绍基于学校活动的人工智能教育生态构建模式,揭示通过校内外协作推动人工智能与学科教学深度融合的实施策略。

关键词： 人工智能   教育数据治理   欧盟《人工智能法》   法律规制  

摘要： 作为新一轮科技革命的核心驱动力,人工智能正在全方位融入并重塑教育生态系统。《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》在强调人工智能助力教育变革时,特别指出要强化数据安全、人工智能算法和伦理安全。人工智能嵌入教育数据治理,虽可赋能教育治理数智化,但也对公民受教育权、隐私权等基本权利构成挑战甚至威胁。为防范“数字利维坦”危机,亟须相应的法律规制。欧盟《人工智能法》在教育数据治理领域,体现了保障公民受教育权、促进教育数据开放共享、鼓励教育科技负责任创新的价值意蕴。其分等级治理、全链条治理及契约性治理的多重策略,对我国在人工智能时代教育数据治理的法律应对有重要的借鉴价值。

关键词： 电力通信   安全管理   多区域协同   人工智能   大数据技术  

摘要： 为有效应对员工、设备和外协人员在企业安全管理方面的挑战,某企业通信部创新运用人工智能赋能设备安全管理、大数据技术赋能系统安全管理、AI大模型赋能人员安全管理,通过加强安全学习、强化安全管理、开展党建引领、仔细摸排风险等措施进行多区域协同管理,形成了符合部门管理特点和安全生产需求的电力通信安全管理方法。

关键词： Deep Mind   蛋白质结构预测  

摘要： 近年来,人工智能技术的突破性进展使其以前所未有的速度在改变着人类社会的方方面面,在科学研究上更是引发了颠覆性的进展.2024年诺贝尔物理学奖和化学奖都不约而同地颁发给了人工智能相关的研究.其中,诺贝尔化学奖授予了谷歌Deep Mind研究人员Demis Hassabis和John ***,以表彰他们在蛋白质结构预测领域的杰出贡献.另一半诺贝尔化学奖项则由华盛顿大学的David Baker教授获得,表彰他引领了蛋白质设计领域的革命性进展.

关键词： 人工智能   模式机制   普惠金融   风险管理  

摘要： 随着相关技术日渐成熟,人工智能在金融行业的应用场景更加丰富,将实现从外围业务向核心业务转变,对金融行业产生深远影响,但这一过程也伴随着一些困难和风险,需要国家加强监测和政策预研储备。未来人工智能在金融行业应用可能采取决策中枢大模型与专业执行垂直模型协同的多智能体联合运作分工模式。应积极鼓励人工智能多种技术路线协同发展,同时加强相关规范监管政策储备,扎实稳妥推进“人工智能+金融”重大课题的研究落地,持续深入做好金融“五篇大文章”,助力金融强国建设。

关键词： 数字孪生   核反应堆   数据融合   数据同化   人工智能  

摘要： 核反应堆数字孪生的发展有望通过信息物理融合的实现提高核电厂的安全性与经济性,而数据融合问题是信息物理融合的核心问题。因此本文面向核反应堆数字孪生领域,从数据融合的定义、融合对象、融合层次、融合方法以及数字孪生与数据融合的关系着手,进而从核反应堆数字孪生模型的构建、核反应堆设计与建造中的优化问题、核反应堆运行参数的反演与重构、核反应堆运行参数与剩余寿命的预测、核反应堆运行参数校准、核反应堆运行的反馈与控制、核反应堆的故障检测、识别与诊断以及核反应堆数字孪生其他方面的数据融合八个方面探讨了数据融合方法在核反应堆数字孪生的全生命周期中的应用与研究,从数据方面与融合方法方面指出当前研究存在的挑战,为未来核反应堆数字孪生发展过程中解决数据融合关键问题提供参考。

关键词： 生成式人工智能   大语言模型   学术伦理   科研不端   伦理治理  

摘要： 生成式人工智能虽然问世不久,但已在学术领域得到广泛使用,由此引发的学术伦理问题受到了社会尤其是学界的高度关注。基于学术机构已出台的生成式人工智能学术伦理规范,可以提炼出生成式人工智能诱发的四类主要学术伦理问题,即难认定的内容剽窃、隐蔽性的数据泄露、系统性的知识偏见和自增强的虚假信息。与传统的学术伦理问题相比较,道德内疚感降低、系统性倾向固化、理解幻觉、算法机制不公开等原因是此种学术伦理问题的根源。针对上述问题,在借鉴相关学术伦理规范的基础上,应创新引注规范、审慎使用服务、人机双向理解和数据全程监管,以应对生成式人工智能带来的学术伦理冲击。