关键词： 人工智能   智慧图书馆   大模型应用  

摘要： 本研究旨在系统探讨人工智能（AI）技术如何驱动高校图书馆实现从"知识仓库"到"智慧中枢"的范式转变与高质量发展。通过文献研究、案例分析与系统分析等方法，研究识别当前图书馆转型面临的技术集成、算法伦理、人才短缺等主要挑战。研究从理念、资源、服务、人才、技术五维一体构建了一套系统化的"AI+图书馆"高质量发展应用路径与实施策略，为高校图书馆的智能化转型提供理论参考与实践指南。

关键词： 一通三防智能化建设   一通三防智能管控   人工智能   DeepSeek   AI  

摘要： 矿井“一通三防”智能化建设在“人-机-环-管”4个方面存在专业门槛高、专家经验难以数字化、多场耦合灾害链预警滞后、多源异构数据导致“数据孤岛”等问题。在分析煤矿智能化发展与人工智能技术在煤矿智能化建设应用的必要性基础上，探究了DeepSeek在矿井“一通三防”智能化体系建设的适配性、潜在优势及未来发展方向。DeepSeek凭借多模态感知、动态数据建模、复杂推理与预警决策、长上下文与知识管理等特性与矿井“一通三防”智能化体系建设中的“感知-分析-决策-执行”深度适配，且在“人-机-环-管”机制智能一体化建设中表现出极佳的契合优势，如赋能人员从经验依赖转向数据驱动，优化机电高效低耗运维机制，实现“井下技术-市场-政策”多元环境从静态监控到动态预警，最终辅助构建矿井一通三防“智能感知-数据融合-平战研判-自主决策-精准执行-反馈优化”的主动闭环智慧管理体系，如已接入DeepSeek-R1大模型的山能集团等煤矿企业表示，煤矿安全生产信息获取、协作与决策效率分别提升超80%和20%。同时剖析了DeepSeek在应用与推广过程中面临的AI幻觉、轻量化本土部署与信息安全三大核心挑战，旨在为矿井“一通三防”智能化建设提供一种理论参考和解决途径。

关键词： 人工智能   通识教育   融合创新  

摘要： 人工智能时代背景下,高校通识教育面临转型与创新的重要机遇。本研究基于应用型本科院校的实践探索,系统分析了AI 技术与通识教育融合的创新路径。研究发现,传统通识教育在课程体系、教学方法和评价机制等方面存在明显不足,而人工智能技术的引入为解决这些问题提供了新的可能。此次研究构建了包含基础设施、课程体系和评价反馈三个维度的融合框架,提出通过智能教学环境建设、“双螺旋”教学模式创新和多维评价体系完善等具体措施,实现技术赋能与人文教育的有机结合,强调在保持通识教育人文本质的同时,充分发挥人工智能技术的优势,最终达成培养全面发展的高素质人才的目标。本研究为新时代高校通识教育的创新发展提供了理论参考和实践指导。

关键词： 人工智能   智能投顾   财富管理   资产配置   客户服务  

摘要： 随着金融科技的深度渗透,人工智能(AI)驱动的智能投顾已成为财富管理行业转型的核心方向。文章聚焦 AI 技术对财富管理两大核心维度的重构作用,探究智能投顾如何改变传统资产配置逻辑,同时,分析 AI 在客户服务模式中的创新应用。研究表明,AI 驱动的智能投顾虽在效率与普惠性上优势显著,但仍面临算法透明度不足、数据安全风险等挑战。文章结论可为财富管理机构优化智能投顾业务布局、监管部门完善行业规范提供参考,助力 AI 技术与财富管理业务的深度融合。

关键词： 房价预测   多模态模型   人工智能   反事实分析   二手房指导价  

摘要： 本研究提出了一个多模态人工智能模型,旨在量化分析房价政策对房地产市场的影响,并进行准确的房价预测.模型整合了二手房市场的传统交易数据、房价政策的非结构化文本数据以及地理信息数据,全面捕捉市场变化的多重影响因素.以深圳2021年实施的二手房指导价政策为例,我们对政策影响进行了实证分析.该政策试图通过限制价格来稳定市场,但研究发现其对高端房产交易量的抑制作用显著.由于政策限制了实际交易价格的披露,市场数据的缺乏为研究带来挑战.本研究在享乐定价模型的基础上引入多模态方法,有效缓解数据不足问题.利用2015至2020年交易数据,我们还预测了假设未实施指导价政策下的2021年初反事实房价,结果表明,多模态模型显著提升了预测精度.研究显示,指导价在大部分区域低于市场价格,在高端市场尤其显著,导致首付款比例增加并抑制购房需求.通过整合地理信息和政策文本数据,多模态模型展现出显著的预测优势,为房价政策影响的量化评估和未来房产市场预测提供了科学框架和实践性建议.

关键词： 人工智能创新   供应链中断风险   大语言模型   SBERT  

摘要： 人工智能创新与供应链的深度融合，能够推动企业从被动应对风险转向主动提升抗风险能力，是实现企业高质量发展、增强产业链供应链稳定性与抗风险能力的关键抓手。利用2013—2023年我国A股上市公司数据，通过SBERT架构的大语言模型构建企业层面人工智能创新指标，系统考察人工智能创新对企业供应链中断风险的影响以及作用机制。研究发现，人工智能创新能够增强企业需求预测与规划能力，减少供应链上下游企业的信息壁垒，从而显著降低企业供应链中断风险，且对大规模、供应链透明度高、传统行业以及政府数据开放水平较高地区的企业影响更为明显。人工智能创新主要通过提升企业声誉、提高企业智能化业务水平、降低代理成本三条路径降低供应链中断风险。其中，良好的企业声誉能够增强合作关系的稳定性，智能化业务能够提升供应链企业协作效率，适度的代理成本能够提高供应链弹性。且上述机制在下游客户供需关系中的边际效应显著高于上游供应商。此外，人工智能创新具有“内外兼修”的双重经济效应，对内能够增强企业内部财务稳健性，缓解供应链中断风险对企业经营绩效的冲击；对外可以降低信息不对称、促进资本向高效率主体集中、降低股价非理性波动，削弱供应链中断风险对资本市场资源配置效率的负面影响。这种双向调节机制能够增强企业的风险抵御能力，提升资本市场的运行效率。基于此，政府层面应加大对企业人工智能创新的政策支持力度，精准施策激发企业人工智能创新活力；企业层面应积极推进人工智能技术与供应链管理的深度融合，实现供应链风险防控能力的整体跃升；资本市场层面应完善对人工智能创新价值的评估体系，实现科技、产业与金融的良性循环，进而助力企业借助科技创新增强供应链韧性、实现风险防控与高质量发展。

关键词： 人工智能   智能体   多领域应用   挑战与思考  

摘要： 继 OPEN AI 发布 CHAT GPT 以来,智能体 Agent 以旋风之势迅速渗透到各领域,包括但不限于培训、医疗、互联网、知识平台、汽车、家具等等。多智能体运行发展过程中,也衍生出管理、通信及合规挑战,包括智能体数据重复管理、通信缓慢、数据泄露等系列风险。文章主要围绕市场上多种形式智能体应用模型进行论述,同时针对数据管理、合规及通信挑战,提出本地化管理、导入 MCP 技术等优化思考。

关键词： 人工智能   物理化学   智慧课程   三元交互   教学模式  

摘要： 随着生成式人工智能技术的飞速发展，教育智能化已成为全球高等教育改革的核心方向。本文以天津大学物理化学课程为例，阐述了AI赋能课程建设的实践路径，重点介绍了“师-生-机”三元交互、线上线下混合式教学模式的构建与应用。通过构建四级知识图谱、配备AI助教等智能工具，实现了教学资源的精准匹配与个性化推送；依托三元交互混合式教学模式和多维智能评价体系，显著提升教师的备课效率、学生的学习成效与AI素养。实践表明，该模式有效解决了传统教学中“一刀切”的局限，为高校相关课程的智能化改革提供了可借鉴的范例。