关键词： 中美   STEM教育   人工智能教育   交流会  

摘要： 2025年6月23日,中美STEM暨人工智能教育交流会在杭州举行。活动由浙江省教育厅主办,浙江省教育厅教研室、浙江省教育国际交流协会、杭州绿城育华学校小学部承办。40余位美国来宾,浙江省各地教育局、教研室、学校代表等百余人参加会议。中国教育国际交流协会副秘书长王鲁新、浙江省教育厅副厅长舒培冬出席会议并致辞。

关键词： 弱人工智能   刑事风险   刑法规制  

摘要： 人工智能的蓬勃发展引发诸多刑事风险,由于法律滞后性、技术产业复杂多样以及算法黑箱等因素影响,当前刑法规制中存在对人工智能体本身保护不足、对滥用人工智能犯罪以及涉弱人工智能过失犯罪规制不足等问题。当前我们仍处于弱人工智能时代,在规制涉弱人工智能犯罪时既要秉持刑法谦抑性理念,同时也应进行适当前瞻性立法以应对人工智能尚不可控的技术迭代可能引发的新型法律风险。对于刑法规制中的不同问题,可从法律与制度两方面入手,分情况采取完善相关犯罪司法解释、调整相关犯罪构成要件、设立新罪名、完善相应制度等应对措施。

关键词： 线性代数   矩阵   图像变换   图像识别  

摘要： 人工智能技术快速发展的背景下,挖掘线性代数在计算机图形学领域(如图形变换、图像识别等)中的应用案例,并利用Matlab软件辅助教学,可以帮助学生深入理解矩阵、向量、行列式及相关运算在实际中的具体应用。

关键词： 深度学习   术前规划   人工智能   全髋关节置换术  

摘要： 目的:通过测量髋关节常用参数判断人工智能系统(膝髋关节假体规划系统)识别髋关节解剖标志的准确性,比较采用传统胶片模板和膝髋关节假体规划系统在全髋关节置换术(THA)中进行假体规划的准确度,初步评估膝髋关节假体规划系统的有效性。方法:收集2020年2月至2023年10月于中日友好医院行初次THA的46例(46髋)患者的临床资料,分别采用传统胶片模板与膝髋关节假体规划系统进行THA术前规划,将膝髋关节假体规划系统中自动测量和手动测量的双下肢长度差值、股骨颈干角、髋臼外展角、髋臼前倾角进行相关性分析,并比较传统胶片模板与膝髋关节假体规划系统测量的假体型号的匹配情况。结果:膝髋关节假体规划系统测量中自动测量和手动测量的双下肢长度差值、股骨颈干角、髋臼外展角、髋臼前倾角测量结果存在显著相关性(r=0.881、0.833、0.947、0.988,P均<0.001)。传统胶片模板测量与术中实际使用的髋臼侧假体型号和股骨侧假体型号完全一致分别为20例(43.5%)和18例(39.1%);膝髋关节假体规划系统测量与术中实际使用的髋臼侧假体型号和股骨侧假体型号完全一致分别为38例(82.6%)和34例(73.9%);两组差异有统计学意义(χ2=15.116、11.323,P均<0.001)。结论:膝髋关节假体规划系统可精确识别髋关节解剖标志点,应用于THA术前预测假体型号的准确度较传统胶片模板更高。

关键词： 大数据   人工智能   天然气   开采集输   预算管理  

摘要： 文章探讨如何利用大数据和人工智能技术优化天然气开采集输的预算管理。结合先进的技术手段,本文提出了一种创新的预算管理模式,该模式不仅能够有效解决传统预算管理中存在的问题,还能够在实际应用中展现出显著的优势。文章首先概述大数据和人工智能技术的基本概念及其在能源行业的应用现状,然后详细介绍创新模式的设计与实现。期望本研究能为天然气行业的预算管理提供新的理论支持和实践指导。

关键词： 人工智能   食品安全   食源性疾病   公共卫生  

摘要： 本文概述了人工智能(Artifcial Intelligence,AI)在食品安全风险监测中的应用,详细综述了AI在公共健康系统改进、食源性病原体检测与鉴定方面的应用,提出了未来应通过数据共享和整合技术、人工智能与其他新兴技术融合等手段,推动AI在食品安全领域的发展,提高食品安全保障水平。

关键词： 医疗人工智能   治理体系   伦理审查  

摘要： 人工智能(AI)作为一项前沿科技,正在为医疗领域带来革命性的变化。欧洲的医疗AI技术在建设智慧医院,助力药物研发,诊断各种疾病等方面都彰显了巨大作用,大幅度提升了医疗服务的质量和效率并推动了医疗行业的创新发展。欧洲在医疗AI领域处于世界前列,其成功应用得益于其背后完善的运行体系,其雄厚的科研基础和完善的政策法规使得医疗AI高效、规范与可持续发展。本文将阐述欧洲医疗AI发展的成功经验,为我国构建法治政策框架、多元资本共舞、培育人才精英和开启全球人工智能合作等方面提供借鉴,推动医疗AI的健康发展。

关键词： 深度学习   图像处理   目标检测   语义分割   模型优化  

摘要： 人工智能图像处理技术依托深度学习模型,在特征提取、图像增强、目标检测等关键环节表现出高精度与高效率,本文通过优化卷积神经网络结构、构建多任务训练机制、引入语义分割与去噪算法,使系统处理性能持续提升。该技术在不同场景中的模型具备较强迁移能力,能够适配医学、安防、工业等图像识别任务,实验评估显示网络在多类数据集上保持较高准确率与稳定性。图像处理已从传统依赖人工经验逐步转向数据驱动与模型智能主导,为高维图像信息挖掘与场景感知提供有效路径。

关键词： 人工智能   数字人   智能教学场景  

摘要： 随着人工智能(AI)与数字人技术的快速发展,高职教育正经历从传统教学模式向智能化、个性化方向的深刻转型。本文以智能教学场景的构建为核心,通过构建“技术赋能—场景重构—模式创新”三维框架,探讨基于人工智能的数字人技术在高职教育中构建智能教学场景的关键路径,通过虚实融合实训、个性化学习支持、跨时空协作教学等模式创新,解决传统高职教育中实践教学资源不足、个性化指导缺失等问题,提出未来发展的挑战与对策,为职业教育数字化转型提供理论与实践参考。

关键词： 人工智能   儿科学   发展性评价理论   教学效果  

摘要： 目的本文旨在通过分析人工智能(AI)技术结合发展性评价理论在儿科学教学中的应用,探讨提升儿科学教育质量和推动医学高等教育模式的创新措施。方法以吉林大学应用发展性评价理论开展AI赋能儿科学教学的实践为例,通过梳理AI在虚拟仿真病例、个性化学习、情感模拟与沟通训练中的应用,探讨如何通过发展性评价理论实时动态评估、个性化教学支持和促进学生参与教学过程,推动教学模式的改革与优化。结果发展性评价视角下的AI融入儿科学教学显著提升了教学的效果和促进了学生的个性化发展。在教学过程中,学生对儿科常见病的诊断准确率比传统教学明显提高,实践技能测试的通过率也有显著提升。同时,发展性评价理论视角下的教学设计有效提高了学生学习的积极性和效率,增强了学生对儿科学学习的兴趣。结论AI赋能的儿科学教学模式通过发展性评价理论的持续反馈机制,有效提升了教学质量,促进了学生个性化发展,显现出在医学教育中的显著优势。然而,AI的应用也面临数据质量、信息安全和教师依赖等挑战。未来需在技术优化、教师角色转变和政策支持等方面持续探索,以确保AI技术在医学教育中的深度应用安全合规,为医学教育的创新提供有力支持。