关键词： 人工智能   城市公园   适老化环境  

摘要： 得益于医学技术的持续发展、医疗保健水平的不断提高以及人民健康生活意识的与日俱增,我国居民人均寿命显著延长,同时老龄化趋势愈发明显。如何基于不同老年人的身心特点与特殊需要,落实兼具科学性与人文关怀的适老化环境设计,成为城市公园设计中亟待解决的关键问题。深入剖析老年群体对城市公园的差异化需求,并借助人工智能在多源数据采集、智能分析与精准服务方面的优势,探讨城市公园适老化的环境设计思路。旨在构建安全、舒适、便捷且充满活力的城市公园,为老年人提供更优质的活动场所。

关键词： 人工智能   职业认知   职业规划   高等教育   认知重构  

摘要： 人工智能的高速进步令职业市场呈现新面貌,大学生原有的职业认知碰到了前所未有的挑战,本研究以生涯发展理论、动态能力理论为依托,探讨了AI技术对职业市场造成的冲击及重构阶段,探明了当前大学生职业认知滞后的深层成因,以往静态的职业认知模式难以契合技术驱动的动态职业环境,大学生要把“专业对口”思维转换为“能力导向”思维,本文设计了以认知更新为核心、以能力重构为路径、以协同发展为依托的职业规划策略体系,为高等教育改革以及大学生职业发展提供理论参考。

关键词： 职业院校   人工智能   现代学徒制   人才培养体系   校企双主体  

摘要： 随着数字经济的快速发展,人工智能已广泛应用于社会各行业,推动企业用人需求从技能型人才逐步向智能型、科技型人才转变。为满足日新月异的社会需求,本文探讨了“人工智能+”现代学徒制创新型人才培养体系的建构路径,以确立复合型人才培养目标。具体路径包括:打造职业院校与企业深度融合的培养体系;培育具备大数据、互联网和人工智能素质的“双师型”教师队伍;建立兼具智能性和定制性的校企双主体治理机制。

关键词： 人工智能   溯源   水环境   污染物   源-径-汇过程  

摘要： 水环境污染溯源是精准治污与生态修复的核心前提,对流域生态管理及社会、生态协同治理具有至关重要的纽带作用。传统方法受限于检测准确性不足、模型过度简化及数据整合能力薄弱的技术难题,难以支撑污染物“源-径-汇”全链条动态解析的需求。本文系统梳理了当前水环境污染物溯源方法的现状以及人工智能(AI)技术引入后的技术发展态势,结合文献计量与案例分析,揭示了聚焦于污染源智能识别、迁移路径动态建模及污染汇风险预警三大方向的国内外研究热点。AI技术具有突破性的多源异构环境数据处理能力、环境系统中复杂变量间非可加性及非单调性因果关联识别能力以及污染物在环境介质中时空演变的动态模拟预测能力。在源解析维度,深度学习和迁移学习等展现了复杂环境条件下利用多源数据进行多尺度表征的能力;面向径建模,时序模型、物理驱动AI等能够动态解析污染物在多介质界面的迁移路径;在汇风险评估环节,多尺度预警框架成为解析污染汇形成机制与生态风险传导路径的重要手段。未来研究需重点攻克跨流域模型泛化能力、污染迁移的物化机理可解释性及边缘计算适应性等难点,并通过构建“感知、决策、治理”联动的智能云链平台,建立涵盖模型架构、数据接口与评估协议的技术标准体系,形成算法伦理审查和跨境治理协同机制。

关键词： 信息科技   STEAM教育   人工智能   教学实践  

摘要： 针对我国中小学人工智能教育面临的实践困境,聚焦STEAM视域下小学人工智能教育,以“防近视智能提醒装置”项目为依托,采用跨学科项目式学习,将技术应用与真实问题解决相融合。通过基于STEAM理念确定教学目标、设计教学活动等实践,发现这一教学模式能提升学生学习热情与参与度,促进核心素养和合作能力发展,为小学AI教育本土化实践提供理论支撑与案例参考,助力人工智能教育从政策愿景深入课堂。

关键词： 人工智能   平面设计   美学  

摘要： 在数字技术快速发展的当下,人工智能已深度融入平面设计领域,以算法赋能创意生成、效率提升与风格革新,重塑着视觉传达的边界,但其创作难以触及艺术创作的精神内核与文化底蕴。基于此,本文以宗白华的著作《美学散步》中的美学思想为出发点,全文分为三大部分。第一部分讲述人工智能和平面设计的发展现状;第二部分分析中式美学和西方美学的区别,分类探析中式美学的表现形式和哲学内涵;第三部分将人工智能平面设计中的中式风格的设计案例进行分析,并且得出结论和优化方向;最后通过对西式设计方法和中式的美学思想的整合,为人工智能平面设计的形式提供创新的突破点以及风格范式下的文化内涵基础。

关键词： 人工智能   大模型   网络安全   安全检测和防御  

摘要： 人工智能与深度学习技术快速发展,在音视频识别、自然语言处理等领域广泛应用。以大模型为代表的人工智能技术凭借强大表征能力展现显著优势,但其全生命周期(模型构建、数据采集与处理、训练推理等环节)的网络安全风险日益突出。本文梳理大模型技术原理与特点,系统分析数据安全、模型安全、应用安全三层面的典型攻击手段,探讨常见检测方法与防御技术,最后展望未来研究方向,为构建安全可信的大模型生态提供参考。

关键词： 数智化   生成式人工智能   人才选拔   考试评价改革  

摘要： 随着高等教育招生规模的扩大与人才选拔需求的多元化,传统招生模式面临效率低、公平性争议大、综合评价难等痛点。以DeepSeek为代表的生成式人工智能凭借其多模态交互能力、中文场景的适应性及思维链推理等优势,为信息技术赋能考试评价改革提供了新的思路。研究结合国内外实践案例,系统分析生成式人工智能在高校招生工作中的机遇与风险,提出“人机协同+动态评估+模型适配”的应对策略,为高等教育招生数智化转型提供理论参考。

关键词： 人工智能   AI技术应用   企业韧性   不确定性风险  

摘要： 在当前全球形势高度不确定的背景下,加快人工智能(AI)技术应用是形成新质生产力和推动企业高质量发展的重要引擎。本文基于2009-2022年中国A股上市企业的年报数据,运用机器学习方法构建AI词典,从微观视角测度企业的AI技术应用程度,深入分析其对企业韧性的影响。研究发现,基于逻辑和学习的AI技术应用均显著提升了企业韧性,但基于逻辑的AI技术促进效果更为明显,在基于学习的AI技术应用中,自然语言处理和机器学习技术尚未对企业韧性产生显著影响,而计算机视觉技术显著增强了企业韧性。机制分析表明,AI技术应用通过资源配置、信息畅通和知识重组三种渠道提升企业韧性,产学研合作有助于强化这一提升作用。异质性分析表明,基于不确定性风险视角,AI技术应用提升企业韧性的效果在竞争较激烈、非高科技领域与价值链嵌入位置相对上游的行业中更为明显,且主要集中于不确定性感知较低、资源优势地位较弱和风险承担能力较差的企业。进一步分析发现,AI技术应用通过风险识别、风险防范与风险治理这三条路径来实现不确定性风险管控和提升企业韧性水平。本研究有助于深化对AI赋能企业韧性的理解,并为在不确定性风险环境下推进人工智能发展战略、实现企业高质量发展提供了事实支撑与政策启示。

关键词： 人工智能   低剂量CT   肺部结节   良恶性   影像学特征  

摘要： 目的:探究AI辅助胸部低剂量CT扫描对肺部结节良恶性的诊断价值。方法:选取2024年1月—2025年2月广州医科大学附属第三医院收治的肺部结节患者120例,所有患者均接受胸部低剂量CT扫描,对扫描结果采用人工阅片与AI辅助阅片,以病理检查结果为金标准,分析单纯人工阅片、AI辅助阅片对肺结节的诊断效能及与金标准的一致性;比较两种阅片方式对结节CT影像学特征的检出率。结果:病理检查结果显示,120例患者中,共检出肺结节156个,其中良性结节90个,恶性结节66个;单纯人工阅片结果显示,恶性结节71个,良性结节85个,诊断灵敏度为92.42%,特异度为88.89%,准确率为90.38%;AI辅助阅片的诊断结果显示,恶性结节65个,良性结节91个,诊断灵敏度为95.45%,特异度为97.78%,准确率为96.79%;AI辅助阅片的诊断特异度、准确率均高于单纯人工阅片(P<0.05),与病理结果的一致性(Kappa=0.934)优于单纯人工阅片(Kappa=0.805)。AI辅助阅片对结节直径<5 mm,病灶位置为胸膜下、中心型、外周型,完全实性结节与磨玻璃结节的检出率均高于单纯人工阅片(P<0.05);两种阅片方式对直径5~10 mm、>10 mm结节,位于肺门的病灶及部分实性结节的检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:AI辅助胸部低剂量CT扫描显著提高了诊断肺部结节的特异度、准确率以及对部分特殊影像学特征结节的检出率,具备较高的临床应用。