关键词： 尿液检验   尿液采集   人工智能   标准化   自动化  

摘要： 尿检是临床必检的三大常规项目之一.然而,尿液检验的首要问题,即如何高效、标准、精确采集尿样,仍然没有得到较好的解决.目前,临床上尿样采集主要由患者个人手工完成.这种手工采集方法操作繁琐、易污染、不卫生、随机性大,难以保证采集过程的标准化、规范化,最终影响疾病诊断的准确性.本文对尿液采集与处理方法的现状进行全面调研,探讨尿液采集的标准化和自动化问题,并对尿液采集与处理方法的未来发展进行展望.希望本文能够对研发适用于未来尿液临检以及大健康产业发展的尿液采集与处理方法有所裨益,并提供参考借鉴.

关键词： 人工智能   平台经济   共享经济   算法治理  

摘要： 在新时代背景下,人工智能技术重塑了平台经济、共享经济的运行逻辑,算法决策机制引发新型法律关系嬗变。全球数字经济呈现指数级增长态势,人工智能深度渗透至经济活动各个环节,从生产、消费等多个维度嵌入经济发展全过程,平台企业通过数据垄断获得市场支配优势,共享模式面临权利不明和义务不清的窘境。本文系统分析算法黑箱导致的归责难题、动态定价引发的反垄断争议、灵活用工中的权益保障缺口三类核心问题,提出基于风险分级的适应性规制框架。理论层面填补了技术治理与法律规制的交叉研究空白,实践层面为构建兼顾创新包容与风险防控的监管体系提供制度设计方案,对实现数字经济可持续发展具有战略价值。

关键词： 人工智能   音乐教育   互动游戏   苏少版教材   小学课堂  

摘要： 本研究深度聚焦苏少版小学音乐教材,通过系统性整合人工智能前沿技术,创新性开发系列课堂互动游戏,并在苏州高新区 5所小学开展为期两学期的沉浸式教学实践。针对传统音乐课堂存在的节奏训练机械枯燥、音准培养效能低下、创作实践支撑不足等核心痛点,精心构建 "AI 节奏大师 "" 智能练耳精灵 ""创意编曲工坊 " 三大特色游戏模块。实证研究数据显示,实验班学生节奏准确率提升 37%,音程辨识效率提高 52%,87% 的学生达到新课标创作能力要求。研究表明,AI 互动游戏通过实时动态反馈机制与智能自适应学习路径,有效激活学生内在学习动力,为构建 " 教 - 学 - 评 "一体化的新型音乐教学模式提供技术支撑,开创了技术赋能美育的创新实践范式。

关键词： 人工智能   高校财务   预算管理   数据挖掘   智能考核  

摘要： 高校财务预算管理当前还存在编制不够科学、执行力度不够大、信息手段比较落后、专业人才比较缺乏等问题,在这些方面都可以通过应用人工智能来破解难题。人工智能利用大数据、智能算法开展预算编制工作;基于实时监控预警系统、自动控制手段完成预算执行工作;运用多维分析、智能考核等进行精准评价和客观考核,助推高校财务预算管理工作找到新的突破口。

关键词： 生成式人工智能   智能生成网络舆情风险   WSR方法论   模糊DEMATEL-AHPsort   成都拆迁事件  

摘要： [目的/意义]分析生成式人工智能情境下网络舆情的复杂性，挖掘智能生成网络舆情风险要素，对网络舆情风险治理和决策具有重要意义。[方法/过程]本文运用WSR方法论构建物理、事理、人理3个维度下网络舆情风险要素指标体系，同时，结合模糊DEMATEL和AHPsortⅡ方法进行网络舆情风险测度分析，并以成都拆迁造谣事件为实证案例进行深入探讨。[结果/结论]基于实证数据结果，本文从物理、事理、人理三个层面提出了针对性的网络舆情风险管理策略，旨在为相关部门及公众提升网络舆情风险应对能力提供有价值的参考。

关键词： 城市水系统   数字孪生   人工智能   模拟   管控  

摘要： 城市水系统涉及“源-网-厂-河湖”各要素及全流程系统，管控过程面临着复杂的挑战，本文聚焦于城市水系统管控智慧化转型的关键技术与实施路径，探讨了PSR、数字孪生、人工智能等技术在提升城市水系统管理效率和可持续发展中的应用.通过分析国内外城市水务行业发展趋势，提出了基于数字孪生平台的城市智慧水系统顶层设计框架，实现了管网、水厂、防洪排涝等子系统的全生命周期管控，实践城市水管家模式.构建了“监测-诊断-模拟-调度”四位一体的智慧化转型执行体系，强调多源数据融合、精细模型仿真及智能调度优化，并结合传统机器学习与深度学习算法，推动涉水设施的高效运维和风险预警.研究团队结合典型城市地区原创研究、综述研究和案例研究设置了“城市水系统管控研究”专栏，以期为城市水系统智慧管控和可持续发展策略制定提供参考依据.

关键词： 高校思想政治课   AI驱动   教育评价   风险隐患   应对路径  

摘要： 在数智化技术狂飙猛进的时代背景下，思政课教育评价体系正经历着智能技术的深度解构。尽管人工智能技术在思政课教育评价中展现出显著优势，但在实际应用过程中隐藏着诸多现实挑战，例如师生关系的生态伦理问题、评价机制的可解释性不足以及“欺骗性价值对齐”的风险。因此，教育界必须坚定维护教师在思政课教育评价中的伦理主体地位，同时优化算法设计并增强其可解释性，并且在教育评价中常态化实现价值引领与价值对齐。这对于推动思政课改革、提升评价的科学性和有效性具有重要意义。

关键词： 人工智能   数据供应链   数据颗粒质量   非合作-合作两型博弈  

摘要： 新一代人工智能作为引领生产力跃迁与产业变革的重要力量,已经深度嵌入到经济社会运行和产业发展中.在此背景下,数据正逐步成为人工智能领域内竞争差异化的核心要素,高质量的数据集有助于显著提升人工智能服务商的模型训练效率和水平.本文聚焦于数据提供商与数据交易平台之间如何合作提升数据颗粒质量,以促进人工智能产业的发展.同时,考虑到数据供应链中存在的非合作博弈,运用非合作-合作两型博弈模型,探究利益相关者的均衡策略与最优利润,并分析社会福利,最后通过数值分析探讨关键因素对数据供应链策略的影响,为数据提供商、数据交易平台以及政府决策提供理论依据.研究发现:(1)数据提供商和数据交易平台的最优销售价格、最优利润、数据颗粒质量水平以及社会福利与价格敏感系数呈负相关.(2)随着人工智能服务商对数据颗粒质量的偏好增强,数据供应链会积极提升数据颗粒质量水平,数据提供商和数据交易平台的销售价格增加,社会福利得到提升,数据提供商对数据交易平台的依赖度降低.