关键词： 人工智能技术   数字化   服装表演   沉浸式应用  

摘要： 人工智能技术作为一种颠覆性力量已逐步融入数字化服装表演过程中,从根本上重塑了其创作、呈现与体验的全过程。文章以数字化服装表演为研究对象,结合不同案例分析了人工智能技术在服装虚拟模特塑造、动态时装生成、智能场景建构及沉浸式互动服装体验等多个维度的关键作用,探讨了数字化服装表演中“人、货、场”的关系,总结了人工智能技术在数字化服装表演中的应用特点和趋势,为未来虚拟时尚生态的构建与商业实践提供了前瞻性参考。

关键词： 人工智能   跨文化交际   英语师范   教学模式   教育技术  

摘要： 随着AI技术的快速发展,外语教学迎来了重要变革。AI工具如DeepL翻译、虚拟现实(VR)和智能反馈系统为教学提供了新机遇。探讨了AI驱动的英语师范专业跨文化交际教学模式,发现AI技术在增强学生自主学习、个性化路径设计和模拟跨文化场景方面具有显著优势。然而,AI在文化理解和复杂交际情境中的局限性以及师生适应性问题和教学目标与工具不匹配仍是其应用中的挑战。研究提出优化策略,如提升教师AI素养、深化AI与教学内容的融合,并建立完善的技术支持体系,指出AI技术在跨文化交际教学中的潜力,建议进行长期跟踪研究,评估其对学生跨文化交际能力的影响。

关键词： 人工智能   财务风险   风险识别   机器学习   深度学习  

摘要： 研究深入探讨了人工智能技术在企业财务风险识别领域的应用价值和实现路径。随着现代企业经营环境日益复杂,传统依赖人工经验和静态指标的财务风险识别方法已显不足。研究通过构建多层次的智能风险识别系统架构,整合机器学习,深度学习等先进算法,实现了对企业财务数据的智能分析和风险预警。基于A集团的实证研究表明,人工智能模型在财务风险识别中展现出优异的预测性能,可提前发现潜在风险,为企业管理决策提供有力支持。研究对推动企业风险管理智能化转型,提升风险防控能力具有重要的理论价值和实践意义。

关键词： 人工智能   高职院校   行政管理   跨学科融合   人才培养  

摘要： 人工智能正不断渗透到经济社会发展的各个领域,引发职业教育行政管理变革浪潮,对高职院校行政管理人才培养提出了新要求。从培养目标、课程设置、实践教学、师资队伍四方面探寻人工智能背景下高职院校行政管理人才跨学科融合培养现状,并分析了存在的如对专业认识不足、传统教育观念的束缚、资源投入有限、教育政策和制度不完善等问题。进而提出人工智能背景下高职院校行政管理人才跨学科融合培养模式的实施路径,即培养目标的重新定位、课程体系的优化与整合、实践教学与平台建设、师资队伍建设等内容,为高职院校培养适应时代需求的高素质行政管理人才提供理论支持与实践指导。

关键词： 人工智能技术   光电高等教育   适应性教学   教学路径  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其已逐渐浸润教育领域的各个层面,深刻改变着传统的教育生态。本文聚焦人工智能技术对光电高等教育适应性教学路径的影响,深入剖析人工智能技术在光电高等教育教学中的应用现状,探讨其为教学模式创新、教学资源优化等方面带来的机遇,同时分析面临的挑战,并提出相应的应对策略与发展路径,旨在为推动光电高等教育适应性教学的高质量发展提供理论参考与实践指导。

关键词： 人工智能   高校大学生   心理健康教育  

摘要： 大学生作为国家未来的栋梁,其心理健康状况直接关系到国家的长远发展和社会的和谐稳定。近年来,随着社会转型不断加速和教育改革不断深入,大学生学业压力、就业压力、人际关系压力等日益增大,心理健康问题呈现出多发态势。基于此,文章从心理健康教育的内涵及特征出发,深入分析了高校大学生心理健康现状及成因,并提出借助人工智能技术加强心理健康数据监测,凭借数字功能优化心理咨询教育形式,采用科学评估提升心理干预质量效果等策略,以期为高校心理健康教育改革提供参考。

关键词： 新医科   人工智能(AI)   医学生物化学   教学  

摘要： 随着生活水平的提高,人民群众对卫生健康的高质量需求日益增长。在《“健康中国2030”规划纲要》中,明确提出了2030年人民健康水平持续提升的具体目标,这一宏伟目标的实现,离不开大量高素质复合型的卫生健康人才。因此,医学院校的教师们面临着如何培养符合时代发展趋势的医学人才的重大课题。

关键词： 人工智能   矿产预测   地质约束   自监督图-Transformer   图强化学习  

摘要： 人工智能找矿是当前矿产预测的前沿领域.由于成矿过程的复杂性,成矿的稀有性,成矿特征多样性,以及人工智能模型的“黑箱”属性,使得智能矿产预测面临着找矿数据及其空间耦合关系表征不充分、训练样本不足、模型鲁棒性差、泛化能力弱和可解释性差等技术难题.本文深入剖析了产生这些技术难题的原因,梳理了现有研究中这些难题的解决方案.在此基础上,提出了2种解决上述技术难题的矿产预测人工智能模型新框架:(1)地质约束自监督图-Transformer模型,采用自监督学习缓解标注数据稀缺问题,通过图结构表征地质实体间的空间耦合关系,并引入Transformer增强模型对长程空间依赖关系的建模能力;(2)地质约束图强化学习模型,该模型在利用图结构表征地质实体的基础上,利用强化学习对数据特征进行充分挖掘,并将地质知识嵌入到奖励机制中,考虑成矿知识对状态判别的影响,从而提升模型的泛化能力和可解释性.

关键词： 人工智能   医疗数据分析   患者隐私   隐私保护机制   伦理与法律  

摘要： 随着人工智能技术在医疗数据分析中的广泛应用,患者隐私权的保护问题愈发突出。梳理了医疗数据分析的发展趋势与现状,揭示了隐私保护中的主要困境,包括数据收集与存储过程中的风险、法律法规的不完善以及伦理问题的影响。探讨提升患者隐私保护的有效路径,如全面加强数据匿名化技术在数据收集与存储过程中的推广、完善法律法规与行业标准确保患者隐私安全、建立多方合作的隐私保护机制实现协同治理与责任共担、提升患者隐私意识增强对隐私保护的认知与信任,能够有效促进隐私保护的协同治理与责任共担。

关键词： 生成式AI   档案叙事   叙事策略   伦理冲突   分级管理   档案治理  

摘要： 随着数字人文的发展,档案资源的智慧化转型对文化传承与创新愈发重要。然而,传统档案叙事模式在叙事视角、叙事结构、叙事方式与叙事媒介方面存在一定不足。论文提出生成式人工智能驱动的档案叙事重构范式,并阐述该范式引发的信息失真、叙事控制权转移及历史偏见固化三重伦理冲突,构建以档案工作者为核心的FACT原则,即保真性原则、问责制原则、决策权原则和透明度原则,为档案机构驾驭生成式人工智能技术、平衡技术创新与档案核心价值提供可落地方案。