关键词： 知识产权保护   科技创新   人工智能  

摘要： 现行著作权法律规制作为科技与法律相互作用、相互影响的制度规范,正面临着传统理论与现实产业发展之间的挑战,以人工智能为代表的新质生产力的出现对现有法律制度带来了冲击,如何通过完善立法和司法实践创新寻找保护措施、助推人工智能高质量发展已经成为当务之急。

关键词： 全国政协委员   眼科大模型   人工智能  

摘要： 提到人工智能,全国政协委员、河南省医学科学院院长、北京同仁医院眼科中心主任王宁利告诉记者,他和他的团队已经利用人工智能打造眼科大模型,并取得了意想不到的效果。他说:“人工智能给我们带来一个巨大的兴奋点。”

关键词： 智慧文旅   数字化转型   高质量发展   人工智能  

摘要： 【目的】分析河南省智慧文旅产业发展现状和存在的问题,探究提出河南省智慧文旅高质量发展建议。【方法】系统解构智慧文旅发展的“技术—产业—政策”协同机制,定量评估河南省智慧文旅产业发展现状。【结果】河南省智慧文旅产业存在技术转化率低、资源价值转化低效、制度供给与人才储备双重滞后等核心问题。【结论】结合人工智能、5G等新一代信息技术,提出构建“云—边—端”协同体系、打造数字文旅IP矩阵等建议。

关键词： 生成式人工智能   高职学生   职业规划  

摘要： 从“数字化”到“数智化”的颠覆性创新过程中,大数据、人工智能、云计算等计算机科学通过技术迭代不断改变传统运作模式。其中,生成式人工智能在个性化推荐、多任务处理、跨系统构建智能生态等方面为高职院校学生职业规划与选择拓展了应用空间。本文着重探究在当前就业市场竞争激烈的背景下,生成式人工智能在高职学生职业规划路径选择上的应用,以期实现学生就业适配度高,资源条件优,发展前景佳。

关键词： 人工智能   数字教材   国际中文教育  

摘要： 人工智能的快速发展正在为教育领域带来前所未有的变革。相比纸质教材静态单一的呈现知识形式,融入了人工智能的交互式数字教材可大幅提升教学与学习效果。在人工智能与数字教材融合的背景下,如何利用人工智能技术最大化发挥教材功能是目前亟须解决的问题。基于此,应以数字教材的开发现状为基础,结合人工智能技术的语音识别技术、自然语言处理技术以及提供多模态学习模式等技术手段,展开人工智能在国际中文教育交互式数字教材中的应用设计。在未来,要注重数字教材循环促进人工智能发展与语料库建设;提高对中文语言处理技术的研发与应用能力;构建数字教育中的隐私机制以抵御人工智能技术带来的技术风险,促进国际中文教育交互式数字教材的健康发展。

关键词： 文学   外语教育   人工智能   价值  

摘要： 在信息化、机器翻译和人工智能迅速发展的时代,外语教育正经历前所未有的变革,文学在其中的价值也愈发受到挑战。本文从文学在外语教育中的多重作用出发,探讨其不可替代的地位和意义。首先,文学作为语言、翻译及文化的桥梁,在外语教育中提供了深层联结,不仅有助于培养学习者的语言技能,更赋予他们跨文化理解和批判性思维的能力。其次,在人工智能和大数据时代,尽管技术工具能高效总结过往数据,但文学却能通过想象力和创造力超越技术限制,为外语学习注入深度和灵魂。文学的整合性使其成为连接语言学习与文化传承的重要纽带,而其面向未来的独特视野使学习者得以超越技术的局限,拥有人文关怀和全球视野。最后,本文主张在技术赋能的新时代,文学不仅是外语技能培养的重要资源,更是实现外语教育人文性与科学性平衡的关键路径。通过这一研究,本文希望为外语教育改革与发展提供理论支持和实践启示。

关键词： 公立医院   人工智能   DeepSeek   ChatGPT   医疗领域  

摘要： 从2022年ChatGPT横空出世,到今年初DeepSeek引发全球热议,人工智能为社会发展带来无限可能。在医疗领域,人工智能的应用正以前所未有的广度和深度不断拓展,直至今日,更是成为了公立医院高质量发展的新引擎。人民群众对高质量健康服务的需求日益增长,大型公立医院用好人工智能技术,将大幅提升医疗健康服务的便捷性与服务效率,引领多元化健康管理服务能力再升级。

关键词： 虚假新闻检测   深度学习   域视角   人工智能  

摘要： 以深度学习发展为线索,从域角度对假新闻检测模型进行分类,讨论虚假新闻检测方法的变化。首先在概述中分别对域角度下虚假新闻检测的定义、域适用数据集、假新闻检测评估指标及相关工作进行介绍;接着从域角度将虚假新闻检测模型归纳总结成3类,分别为源域与目标域相同、源域与目标域不同和忽略域信息3种类型的检测模型,并对3类模型以深度学习为线索进行梳理。

关键词： 网络安全   态势感知   人工智能   深度学习   威胁检测  

摘要： 针对传统网络安全态势感知技术在应对复杂网络威胁时的局限性,本文提出了一种基于人工智能的网络安全态势感知(network security situation awareness,NSSA)方法。研究构建了包含数据预处理、威胁检测、态势评估等模块的智能化态势感知框架,设计了基于深度学习的异常检测模型和基于机器学习的态势评估方法。通过验证,本文所提方法在检测准确率、评估准确性和系统可用性等方面均取得良好效果,检测准确率达95.8%,态势评估准确率达92.4%。研究成果为提升网络安全防护能力提供了新的技术路径和实践指导。

关键词： 计算机断层扫描   人工智能   肺结节   卷积神经网络   支持向量机  

摘要： 肺结节的早期检测和诊断在肺癌筛查和预防中至关重要。传统的肺部CT技术具有高分辨率、非侵入性和快速等优点,已广泛应用于肺结节的初步检测,但其在鉴别不确定性肺结节(IPNs)方面仍存在一定局限性。肺部活检虽然被视为诊断的金标准,但由于其侵入性、可能的并发症以及较长的诊断时间限制了其广泛应用。随着人工智能(AI)技术的发展,特别是深度学习在医学影像分析中的应用,AI在CT影像中肺结节检测和分类的研究取得了显著进展。本文分析了AI技术在结节识别、特征提取、分类模型训练及性能评估等方面的应用;讨论了卷积神经网络、支持向量机等算法在提高诊断准确性和效率方面的优势,以及现有研究面临的数据质量、模型泛化性和可解释性等方面的挑战;探讨了多模态数据融合、个性化诊断系统和实时诊断支持系统等未来研究方向,旨在为该领域研究人员提供全面的研究现状和未来发展建议,以推动AI在IPNs CT诊断中的应用和发展。