关键词： 金融服务   智能制造   智能家居   医疗健康   农业  

摘要： 人工智能正悄悄走进农业领域。2024年以来,人工智能(AI)飞速发展,正在深刻改变着各行各业。在金融服务、医疗健康、智能制造、智能家居、自动驾驶、法律服务等领域表现卓越,其广泛应用不仅提高了效率,还推动了各行各业的绿色低碳创新和可持续发展。

关键词： 先天性心脏病   人工智能   超声心动图  

摘要： 先天性心脏病(CHD)是胎儿期常见的先天性缺陷之一,严重威胁患儿健康和生命安全。胎儿超声心动图检查是诊断胎儿有无CHD的首选影像学检查手段,具有操作简便、无创的优势,但胎儿超声心动图易受到胎儿体位、图像质量波动较大、诊断主观性及操作人员经验不足等因素制约。人工智能(AI)目前已在胎儿超声心动图检查工作领域中应用并发展迅速,其使得超声系统更加智能化,且为解决胎儿超声心动图检查中的不足提供了新的思路。现概述胎儿超声心动图检查技术及AI的基本概念,并围绕图像预处理与质量优化、胎儿心脏图像获取和切面的识别等方面阐述AI技术在胎儿超声心动图检查中的具体应用,分析当前胎儿超声心动图检查领域中AI技术面临的挑战,并对未来发展方向进行了展望,旨在推动AI技术在胎儿超声心动图领域的临床转化与应用深化。

关键词： 人工智能应用   智慧党建   企业党建   组织变革   数据治理  

摘要： 人工智能技术的快速发展为新时代企业党建工作创新提供了强大动能。文章聚焦人工智能时代企业党建智慧化建设的核心问题,探讨其核心实现路径与面临的关键挑战。研究发现,推进企业党建智慧化建设需强化党委领导下的战略统筹与顶层设计,构建一体化智能平台作为核心载体,深化数据驱动与治理,释放价值潜能,并同步推动组织流程与文化重塑以保障落地成效。当前,党建智慧化建设进程面临数据安全与算法伦理风险、技术与业务“两张皮”难题、组织适应障碍与能力鸿沟、制度规范滞后与长效保障不足等挑战。对此,需要筑牢合规防线与伦理框架、深化融合导向的技术应用、强化组织赋能与能力建设、加快制度供给与标准建设,以党建引领企业高质量发展。

关键词： 计算机网络   数据安全   人工智能  

摘要： 针对计算机网络数据安全风险日益复杂化、智能化的问题,本文研究了基于人工智能的计算机网络数据安全风险预警技术,通过融合轻量级卷积神经网络、改进变压器(Transformer)模型架构和联邦学习框架,构建了包含智能数据采集、多粒度特征融合、动态权重损失函数优化的全流程预警系统。实验结果表明:系统检测率达98.7%,误报率降低0.58个百分点,响应时间缩短至23 ms,在加密流量识别和资源占用率方面均显著优于行业标准,实现了精准预警与高效资源利用的平衡。

关键词： 科教融合   数智化教学管理   高职院校   人工智能  

摘要： 高职院校数智化教学管理以人工智能、大数据分析和云计算等技术为基础,实现对学习活动的实时监控和数据分析,促进教育资源优化配置、学习成果提质增效。通过探索科教融合赋能数智化教学管理的理学逻辑,阐明高职院校数智化教学管理的时代进路,提出数智化教学管理模式应用的现实挑战,以期为探索优化教学过程、提升管理质量和增强教学效果的创新模式提供参考借鉴,为职业教育相关研究提供学理阐述。

关键词： 数据驱动   人工智能   雷达装备   智能保障技术  

摘要： 随着装备实战化应用程度不断加深,其对数据保障的需求也日益提升。传统保障模式已难以满足当前作战要求,为确保雷达装备稳定运行和高效维护,亟需开展雷达装备智能保障技术研究。文中先分析了雷达装备智能保障技术的需求,构建了涵盖多维度运行状态感知、智能化决策支持体系、自动化维护作业能力以及智能化监督管控机制等多方面的智能保障技术能力架构;重点围绕装备全生命周期管理,提出了基于数据驱动的智能保障技术体系,并探讨了智能保障技术的发展路线,从夯实基础、深化智能化分析、应用落地到全面智能化,逐步完成雷达装备保障自主化和智能化的目标。研究成果为雷达装备的智能化保障提供了理论支撑和实践指导,为未来智能运维体系的持续优化与自主进化奠定了基础。

关键词： 人工智能   中小企业   融资信用评估   创新  

摘要： 本文分析中小企业融资现状,发现传统信用评估体系在数据维度、处理效率及风险识别等方面存在局限,阐述人工智能技术在拓展数据采集维度、改进评估流程、增强信用判断准确性与效率方面的优势,进一步提出采集和整合多源数据、建立风险识别与预警机制、完善升级信用评估体系运行机制以及构建政策和风险防控体系的人工智能信用评估体系创新路径,以优化中小企业融资,协助金融市场稳健前行。

关键词： 精准思政   专业课程   人工智能   高职院校  

摘要： 文章首先对相关理论进行了概述,然后论述了人工智能赋能高职院校专业课程精准思政的优势,接着分析了人工智能赋能高职院校专业课程精准思政的挑战,最后提出了人工智能赋能高职院校专业课程精准思政的策略,包括打破数据壁垒,构建资源共享平台;实施分层培养,提升教师智能素养;健全安全机制,筑牢伦理监管防线;等等。

关键词： 可解释人工智能   教育治理   人工智能法案   人工智能素养   教育生态  

摘要： 随着人工智能在教育领域的深度融合,其决策过程的“黑箱”特性引发关于公平、问责与信任的广泛关切。可解释人工智能(XAI)旨在破解此难题,成为构建可信教育人工智能生态的技术与伦理基石。据此,系统审视欧洲数字教育中心专项小组发布的《教育领域可解释人工智能:加强人类监督与责任共担》报告。其核心贡献有三点:构建“教育—法律—技术”三维协同分析框架,推动“模型可解释”向“人类可理解”的人本主义转向,并规划以分层能力建设为基石的系统实施路径。借鉴该报告核心思想,结合我国《教育强国建设规划纲要(2024—2035年)》与《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的战略布局,从立法路径前瞻、教育生态构建、素养建设路径三个方面,提出完善我国人工智能教育治理体系的具体建议:一是构建“以人为本、权责清晰、动态演进”的法律体系;二是夯实教学、治理与责任透明;三是推行分层赋能与螺旋上升的课程框架。