关键词： 人工智能   法律地位   利益论   有限人格说  

摘要： 人工智能是否具有法律主体地位,或能否成为法律意义上的“人”,是近年来数字法学的一个重要理论问题。作为人类科技发展的前沿领域,对其尚无统一的定义。基于现行人类行为、人类思维、理性思维及理性行为四种学说,对人工智能的本质进行不同视角的探索。其类型可划分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三类,能力和自主性逐步增强,但目前仍以弱人工智能的实际应用为主。关于人工智能法律地位的问题,赞成观点主要有权利主体说、拟制主体说、代理人说及有限人格说四种;反对观点主要强调其哲学基础和伦理属性的不足,认为人工智能本质上仍是工具,不符合主体资格要求。在对观点比较过程中,需要将“技术失控”和“技术可控”的辩论纳入共识,即对人工智能主体资格的承认与否定,要建立在法学对科技非理性的法学理解中。结合利益论观点,支持赞成说,主张赋予人工智能法律主体地位。同时,限于人工智能当前的技术水平和社会需求,其法律地位应采取有限人格说。

关键词： AI大模型   跨学科教学   教师能力  

摘要： 在中学物理教学中,教师可借助AI大模型实现知识结构、思维模式与实践能力三个维度的能力跃迁,从而构建起应对跨学科教学挑战的专业化发展框架。

关键词： 人工智能   农业机械   路径优化   避障算法  

摘要： 为提升农业机械在复杂环境中的作业效率与路径优化精度,设计了一款基于人工智能的路径优化系统。该系统采用混合优化算法结合动态避障技术,构建数据预处理、路径规划与实时调整模型,并通过实际测试验证系统性能。研究结果表明,该系统在路径总长度、能耗效率及避障成功率方面表现出显著优势,具备高效性和适应性,为智能化农业作业提供了技术支撑。

关键词： 人工智能   心理健康教育   认知行为理论   数据伦理  

摘要： 人工智能技术在高校心理健康教育场域的应用潜力巨大,并在辅助心理健康教育的实践上取得了一定成效。然而,高校的人工智能心理健康教育体系构建仍面临伦理风险、信任危机、法律保障暂缺、推广应用成本高、人机协同能力不足等挑战。因此,本文提出明确伦理责任归属、引入抗偏向模型、加快法律体系构建完善、优化资源配置、提高师生人机协同能力等策略,以期破解当前人工智能赋能高校心理健康教育新体系的困境。

关键词： 人工智能   大学物理实验   智慧教学   创新型人才  

摘要： 高等教育高质量发展是教育强国的标志和显著体现,在当下,AI技术正深度赋能高等教育的改革发展,创新人才培养体系,致力于培养大批高素质创新型人才,有力服务人才强国战略,成为实现教育强国的重要推动力量。本文以AI赋能“大学物理实验”课程智慧教学模式改革为切入点,探索借助AI技术在教学资源、教学方式、教学技能、学习效果与评价等方面的应用,搭建智能分析系统,实现精准智慧教学。通过优化教学全流程,切实提升课程教学质量,大力促进“大学物理实验”课程教学改革与创新,为创新型人才培养提供坚实有力的支撑。

关键词： 机械工程材料   人工智能   实践教学   教学改革  

摘要： 随着科技的飞速发展,“智能+”技术在教育领域的应用日益广泛。文章以机械工程材料课程为例,探讨了在新工科背景下,通过将智能元素融入实践教学环节,提升教学效果和学生实践能力的路径。文章首先分析了机械工程材料课程的教学现状和挑战,然后阐述了人工智能在教育领域的应用现状及其为教学改革带来的机遇,接着提出了智能元素融入实践教学的具体策略和实施路径,最后总结了教学改革实践的效果与反思。

关键词： 师范认证   多媒体信息技术   人工智能   橙现智能  

摘要： 文章基于师范类专业认证标准体系,采用线上线下相结合的智慧教学模式,通过THEOL网络教学平台,制定和实施教学培养计划、教学大纲和教学案例三维课程体系,运用人工智能软件来对教学成果预测和评价。将个性化多媒体信息技术与人工智能手段融入教学研究和实践中,形成一套完整的教学和评价体系,最终达成提升教学质量和培养出高素质的师范类专业人才的目标。

关键词： 中小学英语教学   学习效率   读后续写  

摘要： 广东外语外贸大学王初明教授提出的续论,是中国原创的外语教育理论。这一理论主张通过“续”实现学习者认知、情感与文化的深度重构,其核心机制是互动协同。在我国,基于续论提出的读后续写已获实践验证,并成为高考英语写作的题型。随着人工智能时代的到来,王教授提出,续论与大语言模型具有天然的适配性,二者在人机协同方面呈现出高度契合。大语言模型可生成适配文本供学生续写,并及时提供反馈,一方面提升学生的学习效率,另一方面让考试更科学,最终实现学考互促,推动基础教育外语教学提质增效。

关键词： 人工智能   肿瘤影像   影像组学   深度学习   大模型  

摘要： 人工智能(AI)正逐步重塑肿瘤影像学的诊疗模式。近年来,随着影像组学、深度学习及大模型等技术的迅速发展,AI已在肿瘤的早期筛查、辅助诊断、疗效评估和预后监测等方面展现出广泛的应用前景。影像组学通过高通量特征提取与建模,深入挖掘CT、MRI及PET等传统影像中潜在的生物学信息,可实现对多种肿瘤的无创诊断、风险分层及预后预测。深度学习依托端到端建模机制,进一步提升了乳腺癌、胰腺癌等病灶的识别率,并在肿瘤免疫治疗反应评估及动态监测中展现出优越性能。大模型则凭借其在复杂文本理解与跨模态数据整合方面的优势,正逐步应用于结构化诊断报告生成及纵向影像随访监测中,助力实现肿瘤影像解读与临床决策的深度融合。然而,AI在肿瘤影像领域的临床转化仍面临数据共享受限、模型可解释性不足及伦理监管缺位等挑战。未来,人工智能将进一步拓展在肿瘤影像教育培训、科研创新及远程诊断等场景中的应用,推动学术资源共享与技术普惠化落地,加速实现肿瘤影像学的智能化、个体化与精准化转型。

关键词： 智能社会发展   发展目标   智能经济   人工智能  

摘要： 近日,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》(下称《意见》),明确了实施“人工智能+”行动的总体要求、发展目标和重点方向。总结“干货”来看,《意见》以2027年、2030年和2035年为时间节点,规划了“人工智能+”行动的推进节奏,即2027年实现智能经济核心产业规模快速增长,2030年锚定让智能经济成为我国经济发展的重要增长极,以及2035年的最终目标——我国全面步入智能经济和智能社会发展新阶段。