关键词： 人工智能生成作品   著作权法   区分义务   规则构建  

摘要： 人工智能生成作品应负有一定的标识、区分义务,已得到知识产权法学界的广泛认同。当前作为人工智能生成作品区分规则的现实理由主要集中在信息安全风险、文化市场冲击、艺术创作趋同等方面。虽然这些理由反映了生成式人工智能带来的现实挑战,但作为区分规则依据过于宽泛,难以为著作权法上的区分义务规则提供符合著作权法宗旨的法理依据。作为著作权法义务的区分义务,主要功能在于揭示创作过程、纠偏精神激励机制、保障交易公平。为此,应当结合人工智能生成作品不同属性的区分必要性,协调行政管理要求与私法意思自治,分别构建区分义务的行政义务和民事义务体系,并使二者相互配合。在维护人工智能治理的同时,完善人工智能时代的著作权法区分规则构建。

关键词： 水利工程   投标管理系统   大数据   人工智能   数字化转型  

摘要： 水利工程投标活动需要投入大量人力、财力,且一些关键环节易受人为因素影响。针对投标活动中出现的实际问题,提出了一种基于大数据感知的智能投标管理系统。该系统构建了一个智慧管理平台,能够汇集并保存从标讯信息推荐、商务文件编制到投标流程标准化管理等全过程的各项数据,初步集成了在线编辑、数据协同、权限管控等一体化投标业务数字化服务。通过机器学习算法对海量历史投标数据进行分析,系统能够精准预测项目中标概率,并实时追踪市场动态、解析竞争对手策略,从而动态优化资源分配,智能推荐最佳投标方案。该系统不仅可提升投标工作的灵活性和效率,还通过强化数据安全与团队协作,为企业快速投标分析决策提供依据,年均成本节省约5600万元,有利于帮助企业赢得市场竞争优势,并推动水利行业运营向数据驱动的智能化方向转型。

关键词： 人工智能   人力资源管理   转型与变革  

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能已深入渗透医院人力资源管理领域。文章首先阐释人工智能的概念与特点,分析现阶段医院人力资源管理存在的突出问题;其次,探讨其在公开招聘、人才培养、绩效管理等场景的应用价值及进阶路径;最后,针对潜在的风险提出应对策略,以期为医院人力资源管理的智能化转型提供参考。

关键词： 班主任   教育冲击   基础教育   人工智能  

摘要： 2025年,人工智能成为热词,AI工具成为人们工作和生活重要帮手的同时,也让我们不得不开始思考:随着人工智能时代的到来,基础教育将如何面对冲击?又将从哪些方面影响人们对教育的看法?作为一线老班,我们能做些什么……大家来听听这几位老班的看法。

关键词： 生成式人工智能   作品训练行为   法定许可   合理使用  

摘要： 在生成式人工智能模型能力高度依赖训练数据的背景下,作品训练行为的规范已成为人工智能法律治理的前端性问题,给作品训练行为界定、合理使用条款适用、许可机制实施等带来挑战。“非表达性使用”方案或冲击著作权制度逻辑,纳入合理使用条款将影响创作激励功能,模块化许可路径缺乏法律基础与衔接机制。基于此,立足我国人工智能发展战略关键期的治理需求,平衡创作者、使用者、公众利益,兼顾发展与安全的价值目标,在现阶段通过功能主义法律解释路径,司法审慎认定合理使用,进而在制度层面构建以法定许可为基础、竞争性集体管理组织为枢纽、市场定价机制为补偿依据的著作权治理路径,实现训练阶段作品使用的规范性与高效性协同。

关键词： 经济纠纷   人工智能   义务规范  

摘要： 随着中国互联网络民事诉讼领域的不断发展,人工智能在调解、仲裁、诉讼以及谈判中逐步演化为一种广泛使用的诉讼工具。甚至可以说在经济纠纷解决中,可能在某些情况下人工智能会成为做出决定的“第三方”。因此,审判者与诉讼参与人在使用人工智能预防和解决经济纠纷时必须谨慎、妥当适用,并为人工智能的规范性使用尽到合理义务。针对该问题,将评议经济纠纷数智化中使用人工智能的风险,对域外经济争议中使用人工智能所依据的法律法规进行分析,并构建应优先考量的义务规范体系,以期完善我国人工智能解决经济纠纷的使用规范。

关键词： 人工智能   精子优选   体外受精   辅助生殖   图像识别   机器学习  

摘要： 精子优选是提高妊娠成功率的重要环节,而人工智能(AI)在精子优选中具有巨大的应用潜力。当前AI在精子优选中的应用主要集中在图像识别、机器学习和数据挖掘等技术,本文将从AI在精子图像分析、精子优选、体外受精中的作用进行展开,就AI在精子优选及体外受精中的应用研究进展作一综述。

关键词： 金陵微校   校本化实践   评价体系  

摘要： 人工智能技术的深度应用正推动教育评价体系从“经验驱动”向“数据驱动”范式转型。针对传统小学数学评价存在的维度单一、反馈滞后及主观性强等问题,研究以南京市齐武路小学“金陵微校”平台为实践载体,系统探究人工智能重构小学数学评价体系的校本化路径。研究发现,“金陵微校”通过全场景学习数据采集,实现评价维度从“知识本位”向“素养导向”的转变,构建“课前—课中—课后”全过程评价数据链,创新实时动态反馈机制,并推动评价主体从“教师主导”向“师生家长协同”发展。

关键词： 管控体系   烟草制品市场管控   大数据技术   人工智能   数据挖掘  

摘要： 烟草制品市场作为国民经济的重要组成部分,其传统管理模式在新技术的冲击下,面临着新的机遇与挑战。文章重点探讨了如何利用新技术重新定义和优化烟草制品市场管控体系,以数据为核心,全面提升市场管控能力。通过引入大数据技术,市场数据可以得到全面采集、深度挖掘与实时分析,为科学决策提供有力支撑。人工智能技术则通过大数据分析,预测市场趋势,为市场风险的提前预警和精准应对提供可能,同时提高市场响应速度和运营效率。文章提出了一种基于大数据的市场管控框架,建立数据驱动的卷烟市场管控体系,并详细讨论各关键环节的实现方法和技术路径。通过案例分析和实证研究,验证了所提出方法的有效性和可行性。此体系能够实现实时管理与控制,覆盖事前、事中、事后全过程管控,推动烟草市场向更加智能化、精细化、规范化的方向发展。

关键词： 骨折   诊断   人工智能  

摘要： 目的比较单阶段目标检测法YOLO-v5、YOLO-v7、YOLO-v83种模型对X线平片不同部位骨折线的诊断性能,选择对细小骨折线、复杂骨折线、多发骨折线精准检测的最佳模型。方法纳入6740幅骨折数字化X线平片影像,使用pycharm集成开发环境配置YOLO-v5、YOLO-v7、YOLO-v8目标检测模型,以端对端的方式输入影像并可视化诊断结果。使用准确率、精准率、召回率、F1值、平均精度、ROC曲线下面积等评价指标比较不同模型诊断骨折线的性能差异。由两名放射科医师使用/不使用3种诊断模型辅助,即8种诊断方式对测试集进行诊断,比较诊断时间、准确率,敏感度、特异度等差异,分析假阳性、假阴性结果的原因。结果3种模型中YOLO-v5在综合部位组中的骨折诊断准确率最高(78.11%),四肢长骨骨折组的准确率为82.47%,脊柱骨折组的准确率为83.34%,但对骨盆和手足部位骨折的检测效能较差,准确率分别为60.15%、65.12%。YOLO-v7模型对四肢长骨、骨盆、手足骨折检测的准确率最低(30.35%、30.11%、47.68%),但脊柱骨折诊断准确率最高(88.92%)。YOLO-v85组骨折检测准确率分别为76.20%、81.69%、82.36%、60.52%、55.65%,性能介于其他2个模型之间。对比有无模型辅助诊断,发现YOLO-v5、YOLO-v8模型均能提升诊断医师的工作速度及诊断准确性。结论3种模型辅助诊断效果有差异,选择适宜模型进行辅助诊断可提升医师的诊断效率和准确性。