关键词： 人工智能   供应链   风险感知   信息披露质量   治理水平  

摘要： 围绕人工智能与企业供应链风险感知能力之间的关系,以2007—2023年A股上市公司为研究样本,运用实证分析法,分析了人工智能对企业供应链风险感知能力的影响。研究表明:人工智能能够显著提升企业对供应链风险的感知能力。人工智能通过优化企业的信息披露质量与提升企业的治理能力提升企业的供应链风险感知能力。相较于低数字经济发展水平地区的企业、非高科技行业的企业和技术人员占比较少的企业,高数字经济发展水平地区的企业、高科技行业的企业和技术人员占比较多的企业,人工智能对企业供应链风险感知能力的促进作用更为突出;人工智能对企业供应链风险感知能力的提升增强了企业的投资效率,促进企业的高质量发展。研究结论为企业提高供应链风险管理水平提供理论支持和经验证据。

关键词： 人工智能   民营企业   财务信息化管理  

摘要： 在民营企业财务管理工作的开展中,为了提升财务管理效率,为企业的科学决策提供有效支持,就需要将人工智能引入其中,推进财务管理信息化建设,从而让财务管理工作更加精细,让财务管理实现智能化、信息化发展。本文通过对人工智能驱动下的民营企业财务信息化管理变革的深入分析,希望能够给民营企业的发展提供些许参考。

关键词： 统一建模语言(UML)建模工具   人工智能协同   新范式  

摘要： 针对统一建模语言(UML)建模工具在需求语义解析不精准、模型一致性难以保证以及团队协同效率低下等问题,本文提出了一种基于人工智能协同的新范式UML建模技术。该技术通过预训练语言模型驱动需求文本语义向量化、基于图神经网络(GNN)实现模型结构智能补全与设计模式推荐,以及利用强化学习优化人机交互提示,构建端到端的智能协同建模流程。研究结果表明:该技术可大幅提高建模效率和正确率,减少协作冲突,增强模型质量与用户体验。

关键词： 宫颈癌筛查   多模态医学影像融合   光学相干断层扫描   阴道镜检查  

摘要： 目的:探讨基于多模态医学影像融合和人工智能(AI)辅助诊断技术在宫颈癌筛查中的应用效果,旨在提高宫颈癌及癌前病变的检出率(即敏感度)。方法:本研究纳入442例需进行宫颈活检的女性患者,采用阴道镜检查联合光学相干断层扫描(OCT)技术进行宫颈组织成像。首先,使用阴道镜对宫颈进行全面观察,记录异常区域;随后,利用OCT技术对宫颈进行逐点扫描,实时分析OCT图像,结合阴道镜检查结果确定可疑病变部位并进行靶向活检。以病理学诊断为金标准,以阴道镜+OCT检查为常规对照,比较阴道镜+OCT检查与阴道镜+OCT+AI联合应用的阳性检出率。主要评价指标为低度鳞状上皮内病变(LSIL)、高度鳞状上皮内病变(HSIL)和宫颈癌的检出率。结果:阴道镜+OCT+AI联合应用方法在低度鳞状上皮内病变(LSIL)的检出率达到92.76%,较阴道镜+OCT检查的78.32%提高了14.44%(P<0.05)。对于高度鳞状上皮内病变(HSIL)和宫颈癌,联合应用方法将漏诊率分别从阴道镜+OCT检查的16.33%和10.71%降低至4.08%和1.79%(P<0.05)。结论:多模态医学影像融合结合AI辅助诊断技术显著提高了宫颈癌及癌前病变的检出率,降低了漏诊率,有望成为改善宫颈癌筛查效果的有力工具。未来研究应进一步扩大样本量,验证该技术在不同地区和人群中的应用效果。

关键词： 机器生成   文学研究   文本末世   人工智能  

摘要： 我们可能很快会面临一场文本末世(Textpocalypse),届时机器生成的语言将成为常态,而人类撰写的文章则成为例外。届时,网络上的人类创作文本可能会变得稀有,就像书法家的珍贵作品一般。这仿佛一场全球性的垃圾信息事件,但我们尚未开发出有效的过滤机制。

关键词： 人工智能   红色文化   传播   技术治理  

摘要： 人工智能技术的运用为红色文化传播生态的系统性变革提供了新的机遇,推动了传播主体由单一形态演进为多元主体分布式参与,传播场景由中心化转向沉浸式、交互式与去中心化,内容生产则完成由线性叙事转向互动叙事,从单一视觉到多感官融合的跨越。文章分析AI赋能红色文化传播带来叙事权威消解、情感联结异化与价值稀释等风险,提出主体协同、内容治理与技术规制的综合治理路径,以期为智能时代红色文化传播的创新与优化提供理论参考与实践指导。

关键词： 人工智能   劳动者权益   保护   优化路径  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的快速发展和广泛应用,传统劳动市场正经历着前所未有的变革。这种变革在给劳动者带来便利和效率提升的同时,也对劳动者权益保护提出了新的挑战。探讨人工智能背景下劳动者权益保护的优化路径,分析当前面临的挑战,提出相应的解决方案和政策建议,以期为劳动者权益保护提供参考价值。

关键词： 人工智能   数实技术融合   制造业产业链韧性  

摘要： 人工智能作为新一轮科技与产业革命的关键力量,对提升制造业产业链韧性具有重要意义。选取我国2012—2023年30个省份的面板数据作为研究样本,实证检验人工智能对制造业产业链韧性的影响效应及作用机制。基准回归检验结果表明,人工智能可显著增强制造业产业链韧性,且该结论在经过稳健性检验与内生性分析后仍然成立;异质性分析结果表明,人工智能在东部地区、高数字经济水平地区、高城镇化水平地区对制造业产业链韧性的促进作用更为显著;中介效应结果佐证,人工智能可通过数实技术融合显著增强制造业产业链韧性;门槛效应检验发现,人工智能对制造业产业链韧性的影响具有非线性递增特征。基于以上结论,针对性提出加大人工智能核心算法研发投入、持续畅通数实技术融合渠道、因地制宜建设区域特色智能产业园区的建议,以期为加速提升人工智能水平、增强制造业产业链韧性提供有益借鉴。

关键词： 人工智能   算法黑箱   人机关系   智能体  

摘要： 人工智能立法问题目前存在理论上的争议。基于立法理念切换尚未完成、法律对技术回应的有限性和延迟性,以及新技术领域的统一立法对于新颖性和系统性的要求等原因,目前制定统一的“人工智能法”的时机尚未完全成熟。人工智能立法应建立在它所创造的新型法律调整对象和方法上,由此可以提炼出“深度学习算法”和“人机关系”作为人工智能法的两个理论支点,且两者是紧密联系同步进化的。深度学习算法的规制在人工智能领域较之前具有更重要的意义,当前关于算法的透明性、可问责性以及可解释性等理念均无法形成理论上的自洽,最终仍有待算法“黑箱”的有效破解。人机关系因技术发展的不确定性尚难以在法律上形成完整判断,但如果剔除掉AI“自我意识”的幻象,人机关系未来应由人类主导,且应遵循“非人化”原则、人类优先原则和安全原则,在此基础上就可以建立人机关系的具体法律机制,如人机对齐、人机信任和人机伦理的相关准则。人工智能立法对新的思想资源和思维范式提出了迫切要求,其中“计算机作为社会行为者”以及“行动者网络”等理论对我们的借鉴意义值得关注。

关键词： 人工智能   护理学   创新创业教育   跨界融合课程   课程体系构建  

摘要： 本文针对人工智能时代的护理学创新创业教育进行了探讨,构建了“护理+X”跨界融合课程,形成了“护理+人工智能”、“护理+管理”、“护理+英语”三大课程模块。在此基础上对融合课程的课程定位、设计原则、目标等内容进行了具体的阐述,建立了“理论—实践—转化”三位一体的教学模式,并借助虚拟仿真技术、校企合作等实现“护理+X”跨界融合课程在教学过程中的落实。从目前的情况来看,这种教学模式能够有效地增强学生的跨学科意识以及创业创新意识和临床适应力,并且可以对今后护理学的人才培养起到一定的借鉴意义。