关键词： 腮腺肿瘤   影像组学   人工智能   机器学习   深度学习  

摘要： 腮腺肿瘤是唾液腺肿瘤的主要发病部位之一,其发病率相对较高并以良性居多。在临床实践中,制订标准的诊断流程对于准确识别疾病具有重要的意义。术前对腮腺肿瘤特性的精准评估及手术切除范围的合理界定是治疗流程的关键环节,也直接关联着患者的预后转归。但受多种因素影响,腮腺区肿瘤患者的临床表现常缺乏特异性,不同病理类型之间的鉴别难度较大,限制了个体化诊疗方案的制订。近年来,人工智能(AI)技术推动的影像组学方法在腮腺肿瘤的早期诊断、精准治疗以及预后评估方面都取得了显著进展。本文通过介绍基于AI的影像组学在腮腺肿瘤应用中的进展与未来发展方向,旨在探究其在腮腺肿瘤精准诊断中的价值,以期推动临床医学的发展。

关键词： 道路运输   实施意见   交通运输   人工智能  

摘要： 交通运输部等七部门近期联合印发《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》,提出到2027年,人工智能在交通运输行业典型场景广泛应用;到2030年,人工智能深度融入交通运输行业,关键核心技术自主可控。这预示着人工智能将深度融入道路运输领域,为行业高质量发展注入新动能。

关键词： 企业核心竞争力   互联网   人工智能  

摘要： 2015年3月,“互联网+”写入政府工作报告,推动互联网与传统行业的深度融合。十年后,“人工智能+”也写入了政府工作报告,新一轮变革正在上演。从“互联网+”到“人工智能+”,不仅意味着技术工具的选代升级,更可能引发商业和社会的模式创新与重构。

关键词： 人工智能   教育目标   课程教学   人才培养   教育评价  

摘要： 人工智能时代,基础教育迎来前所未有的挑战,对人才培养提出了新要求。教育的重心应该从单纯的知识传授转向引导学生认识知识的形成过程,更加强调在情境中运用知识解决问题;教育的目标更加注重能力培养、价值观塑造,知识在课程教学中的组织逻辑、呈现方式都需要进行系统性变革;应在现有课时与内容框架下,以结构化思维设计教学,并基于学情设计不同类型的典型学习任务;教育评价也将从单一的知识考核转向多元的能力评估;要关注人工智能可能带来的新风险,明确其作为辅助工具的角色定位,重视数据安全与隐私保护,以及避免技术依赖。

关键词： 人工智能   计算机专业   数字化升级   TDE模型  

摘要： 为应对人工智能技术革命对高迭代性计算机专业建设带来的系统性挑战,提出构建“技术赋能(T)-需求耦合(D)-生态协同(E)”三维路径模型(简称“TDE模型”)。该模型通过三重协同机制,推动计算机专业数字化升级:在技术赋能维度,整合智能课程动态生成、虚实融合教学场域及智能评估反馈系统,实现教学流程的智能化重构与精准评价闭环;在需求耦合维度,依托人才需求智能预测,驱动专业动态调适,并通过“岗课赛证”融通机制促进产教精准对接与个性化人才培养;在生态协同维度,构建校企智能平台与教师AI能力发展中心,形成多元共治的智能治理共同体。TDE模型能有效应对课程更新滞后、教学情境脱离实际、师资能力断层及评价方式静态化等问题,显著增强了专业与产业发展的动态适配性及个性化人才培养效能,形成了涵盖知识供给实时匹配、产教融合矛盾缓解、评价机制优化、师资能力提升与治理体系升级的系统性解决方案。该模型为计算机专业的数字化升级提供了理论创新与实践应用并重的发展范式与实施路径。

关键词： 数字人   人工智能   智媒大模型  

摘要： 本文生动描述了与“AI同事”初识、磨合、共事的全过程,并对AI与新闻人的关系进行了展望,认为AI会逼迫媒体人向上攀升,去专注于更多需要创意、策略与情感连接的创造性工作。

关键词： 越狱”模式   情感智能   用户心理   人工智能伦理  

摘要： 通过分析用户在探索豆包、DeepSeek等AI工具的“越狱”方法时发现,虚拟的数字情感为用户提供心灵庇护所的同时,也不可避免地对用户的心理健康带来负面影响,人机之间的情感联系终究只是一种虚幻的感知,而数字纽带也逐渐演变为现实生活中的数字隔阂,削弱了个体在现实世界中建立和维持人际关系的能力。此外,“越狱”行为在伦理道德上存在的争议不容忽视,“PUA”策略实质上引发了一场人机之间的“心灵博弈”,“以虚代实”的亲密关系也正在逐渐模糊现实世界的界限,这些都触及了人工智能伦理的核心议题。

关键词： 大语言模型   人工智能   提示工程   超说明书用药   循证医学   医学文献质量评价  

摘要： 目的 本研究拟采用大语言模型进行医学文献质量评估,探索其用于超说明书用药标准化、可扩展的智能审核范式。方法 本研究以DeepSeek-R1和豆包两个国内免费的大语言模型平台为示例,参照广东省药学会发布的《超说明书用药循证评价规范》中推荐的医学文献质量评价工具,选择Jadad量表和MINORS评估标准,对超说明书循证评价中数量较多两类的医学文献(随机对照试验、非随机对照试验)进行质量评估。通过思维链提示工程技术构建标准化评估模板,将大语言模型评分结果与系统评价中报道的结果或临床药师的评分结果进行对比。结果 对于随机对照试验,DeepSeek-R1在文献总体质量评价方面与人工评价结果一致。然而,豆包模型与人工评价结果存在差异,三次重复评价结果不稳定,对“分配隐藏”项目识别不准确。对于非随机对照试验,两个模型在文献总体质量评价方面均与人工评价结果一致。同时发现大语言模型可以规避由主观偏倚引起的系统评估不准确的问题。结论 本研究证实,提示工程驱动的大语言模型能够高效实施医学文献质量评价。然而,模型选择需要基于研究类型和评分规则进行严格验证,且评价结果必须进行人工核验。研究发现,当前质量评价标准需通过细化评分规则来减小评分异质性,促进标准化自动评估模式。该方法不仅提升了超说明书用药循证决策的效率和透明度,还可推广至系统评价与快速卫生技术评估领域。通过自动化评分体系替代传统文献质量评价模式,以实现证据处理效率的范式革新。

关键词： 动态隐喻   人工智能   手机界面   情感化设计   用户体验  

摘要： 随着智能手机界面设计的情感化转向逐渐成为趋势,动态隐喻作为连接技术与情感的重要桥梁,其价值日益凸显。本文通过分析动态隐喻的基本概念和情感化设计的认知过程,结合人工智能(AI)技术在交互逻辑与视觉创作中的具体应用,探讨如何借助算法和生成式人工智能(Generative AI)工具来实现界面的情感表达。

关键词： 人工智能   TPACK框架   数字化教学能力   职业教育   赋能机制  

摘要： 本文采用混合方法,基于TPACK框架探究人工智能促进职业院校教师数字化教学能力的机制,构建了由技术支撑、个性化适配和资源精准化形成的基础支撑机制和由跨域知识融合、螺旋式能力发展和差异化赋能形成的深层整合机制,形成由下而上双层结构的赋能体系,提出AI-TPACK模型,丰富TPACK理论内涵,突破其适用性边界,为职业院校教师专业发展提供系统支持,助力职业教育数字化转型。