关键词： 人工智能   主流媒体   技术应用   内容创新   新质生产力   系统性变革  

摘要： 发展媒体领域的新质生产力,已成为当前媒体行业转型升级的关键所在。随着科技的飞速进步和媒体形态的多元发展,人工智能已成为媒体内容提质创新的重要因素:重构媒体生态结构、催生内容生产模式、促进内容形式创新、提升内容传播效能、优化内容决策管理。与此同时,人工智能也带来内容生产同质化、新闻价值平庸化、虚假信息隐蔽化、内容审核复杂化等隐忧。文章提出以智能化提升生产效能、以专业化升维新闻品质、以真实化破除信息迷雾、以标准化确保内容安全、以规范化助推科学发展路径,推动媒体通过技术赋能实现转型,使技术成为主流媒体的创新驱动力和生产力。

关键词： 人工智能   执教能力   自然语言处理  

摘要： 生成式人工智能技术突破下,以ChatGPT为代表的大模型重塑教育生态,对高校教师专业素养提出新要求。文章以自然语言处理课程为载体,构建“能力框架重构、知识体系革新、实践模式转型、教学范式演进”四维一体教师发展模型。研究显示,生成式AI在提供教学资源与辅助工具的同时,提升了对教师信息甄别、技术整合及课程设计能力的要求。针对该课程特性,研究提出改革方案:构建AI时代教师能力指标体系,用知识图谱重构课程内容并开发智能教学资源库,打造“虚实融合”实践场景,形成“双主体”协同教学模式,助力教师从知识权威转型为学习架构师。研究成果为高校师资建设及高等教育数字化转型提供了理论与实践参考。

关键词： 生成式人工智能   深度学习   物理教学   数智赋能  

摘要： 分析中学物理教学的现存问题,如教学模式僵化、学科融合困难、自主学习难以突破等,提出生成式人工智能赋能物理教学的实践路径,如通过综合知识归纳、教学资源生成、人机协同交流等,赋能教师的教与学生的学。新一代人工智能为物理教学提供更多支持,但仍应注意规避大模型因幻觉带来的一些问题。

关键词： 云从科技   人工智能   企业估值   现金流折现估值模型  

摘要： 在人工智能技术推动各行业快速发展的背景下,针对高研发投入型科技企业传统估值模型适配性不足的问题,构建与业务数据融合的现金流折现估值(DCF)估值框架。以科创板上市企业云从科技为研究对象,通过建立动态现金流预测模型,引入用户增长指标修正传统财务预测模式,结合WACC资本成本测算体系,采用三阶段增长模型改善永续增长率的选择,实现了对自由现金流的精准折现。结果表明,优化后的DCF模型估值结果与企业实际市值偏差率仅为0.62%,并且人工智能企业的价值创造具有明显的前置性特征,研发投入转化为商业价值的滞后周期为3~5年,验证了现金流折现模型在科技创新企业估值中的独特优势。研究可为AI企业融资策略制定和投资者决策提供量化依据,对完善科技型企业估值理论体系具有重要实践价值。

关键词： 数据密集型环境   信息防护   机器学习   异常流量识别  

摘要： 面对数字时代海量数据交互带来的安全挑战,网络攻击已呈现出高度智能化和隐蔽化趋势,研究了当前网络防御体系面临的智能化转型需求,以及人工智能技术在网络入侵检测、威胁情报分析、攻击预测与态势感知等关键领域的应用路径。采用深度学习、图神经网络、自然语言处理、强化学习等新兴AI方法,对典型应用模型与实践效果进行了系统梳理。结果表明,人工智能技术在提升检测准确率、加快响应效率和增强系统适应性方面具有显著优势,为构建动态、主动、自适应的网络安全防御体系提供了重要技术支撑。

关键词： 生成式人工智能   教育变革   哲学重构  

摘要： 生成式人工智能作为一种颠覆性技术,不仅深入地影响着社会各领域,更在重塑着教育的未来。在技术哲学与教育哲学的交叉视域下,生成式人工智能引发了教育系统深刻的本体论与认识论变革,同时也进一步触发了教育价值体系的重构。兼具认知革命与伦理挑战的生成式人工智能,它的发展不断触及教育本质的哲学命题,也在教育场景中搭建起新的主体对话框架,在工具主义与人文主义的价值博弈中,将教育空间转向人类智能与机器智能共生的新型教育范式。

关键词： 生成式人工智能   中学英语   阅读教学  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,生成式人工智能为中学英语阅读教学带来了新的机遇。本文以初中英语牛津译林版八年级上册Unit 3为例,分析生成式人工智能赋能中学英语阅读教学的效果,旨在为中学英语阅读教学提供创新的思路和方法,促进教学质量的提升。

关键词： 教师减负   生成式人工智能   教学准备   演示文稿  

摘要： 这两年,每一次在和大中小学教师一起交流和讨论的过程中,都会发现一个共同的诉求:用人工智能帮助教师减负、增效、提质。特别是生成式人工智能生成演示文稿工具,已成为一线教师群体中最受欢迎的技术应用之一。仔细回想,这些人工智能生成演示文稿工具精准击中了一线教师在教学准备过程中的多个痛点。过去,在备课的过程中,传统PPT制作通常需要教师将大量时间投入在内容整理、排版设计和视觉优化上,这些工作与核心的教学设计关系不大,却消耗了教师宝贵的时间和精力。而生成式人工智能生成演示文稿主要解决了三大核心问题:时间压力、设计能力局限和资源获取困难。

关键词： 学段规范   生成式人工智能   中小学教育  

摘要： 2025年5月,教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学生成式人工智能使用指南(2025年版)》,紧密围绕生成式人工智能在中小学教育中的应用场景,明确各学段使用规范,确保技术安全、合理、有效地辅助教学,促进学生个性化学习,推动教育管理智能化,同时严守数据安全、伦理道德底线。指南的落地实施将有助于提升中小学生的人工智能素养,推动人工智能与中小学教育教学深度融合,促进教育教学模式创新,构建安全高效、公平普惠的人工智能教育新生态,为培养适应时代发展的创新人才奠定坚实基础。

关键词： 多源信息感知   自主识别   强化学习   多模态数据融合  

摘要： 针对计算机网络多源信息感知中存在的动态性、异构性及语义复杂性等难题,文章提出了一种人工智能赋能的自主识别机制。该机制通过强化学习驱动的智能爬虫实现动态数据高效采集,结合多模态深度学习实现异构数据的特征对齐与噪声去除,并构建了融合CNN-RNN-Attention的复合识别模型,引入在线学习与联邦学习完成动态优化。通过模拟真实网络环境的实验验证,结果表明:智能爬虫的数据捕获效率较传统方法提升2.3倍,预处理模型在噪声去除率(89%~91%)与跨模态对齐精度(86%)上表现优异,自主识别模型在分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service,DDoS)检测中准确率达97.3%,误报率低于0.8%。研究证实,该机制在数据感知效率、多源特征融合及动态适应能力方面具有显著优势,为复杂网络环境下的智能化信息处理提供了可行方案。