关键词： 人工智能   机器学习   药物警戒   个例安全性报告   上市后监管  

摘要： 药物警戒作为药品上市后监管的重要组成部分,对于保障公众用药安全至关重要。近年来,人工智能(AI)技术凭借其强大的数据处理和分析能力,在药物警戒领域展现出巨大的应用潜力。该文从药品上市后监管视角,系统介绍和分析了AI在药物警戒中的应用背景、在中国和国外上市后药物警戒中的探索应用现状,重点阐述了AI在中国的应用案例,以及伴随的问题和挑战等,以期为我国的药品上市后监管工作提供借鉴。目前,中国AI技术在药物警戒中的探索和应用刚刚起步,应该加大力度、加快速度。监管机构应积极制定并执行AI新技术在产品全生命周期的监管标准或相关指南,加强相关人员培训和人才培养与引进,积极推动监管机构、制药企业、科研院所及高校等开展紧密合作,共同推动AI技术在药物警戒领域的创新应用。

关键词： 人工智能   符号社会   人的符号异化   超越  

摘要： 人的符号异化是指人的本质被符号的本质所占有、操纵与控制,其生成逻辑是“人的因素”被“物的因素”所统治。在人工智能时代的符号社会,人的符号异化会扭曲人的“三观”、颠倒人的本质、使人成为原子个人和陷入无意义世界,所以需要重新回归物质,探寻事物的本来面目,不至于陷入符号的虚无之境;回归自我,对自己负有责任的认识,不能任由符号反向定义人的存在意义;回归社会,从现实的社会关系中体验人之为人的本质;回归符号,重拾人工智能时代的符号的存在意义等方面超越人的符号异化。

关键词： 医案   数据集   人工智能   中医药  

摘要： 目的/意义采集和处理经方医案数据,为中医智能诊疗模型提供高质量训练数据。方法/过程构建中医经方医案数据采集与处理框架,提出针对网页、纸质文献、电子病历、已有数据库的经方医案数据采集、清洗、相似度检测方法。结果/结论共获得有效经方医案数据12 499条,为下游中医智能诊疗模型训练奠定基础。该经方医案数据采集和处理方法,可为中医药领域大数据处理提供参考。

关键词： 小学语文主题教学   生成式人工智能   关联概念连续体   深度学习   教学工具  

摘要： 当前,人工智能技术快速发展,给小学语文主题教学带来了新的机遇与挑战。为有效解决现有的教学工具在与智能技术融合时存在适配度不足、功能不完善、语言学习不适切等问题,清华大学附属小学语文主题教学团队借助A/技术积极探索创新教学策略,突破学习卡点、破解思辨难点、激活意义沸点,提升课堂容量值、方法值、兴趣值、意义值,赋能素养导向的高质量课堂教学。

关键词： 人工智能   中国式现代化   世界历史   新质生产力   新型生产关系  

摘要： 现代化是尚未完成的世界历史命题。从历史规律来看,通用技术变革是推动生产力跃迁和文明转换的关键驱动力。人类正加速迈入以人工智能作为新一代通用技术的人工智能时代,其发展很大程度上反映了现代化发展的进程,提供了重塑现代工业文明的历史机遇。中国式现代化在人工智能时代展现出独特的适应性与引领性。一方面,中国式现代化契合人工智能发展的结构特质,形成“政治引领—制度赋能—市场驱动”的三维体系,坚持党的领导锚定技术发展方向,通过新型举国体制突破关键核心技术壁垒,依托超大规模市场发挥创新生态的涌现效应。同时,以进一步全面深化改革,加快塑造推动人工智能发展的新型生产关系。另一方面,面对大国竞争的“斯普特尼克时刻”,中国致力于调节全球生产力发展失衡的状况,积极构建人工智能全球治理新秩序,以“人工智能+”驱动新一轮科技革命和产业变革,破解西方人工智能的治理霸权与技术垄断,作出人工智能时代中国式现代化的世界贡献。

关键词： 生成式人工智能   出版   人才素养  

摘要： 以ChatGPT为代表的生成式人工智能异军突起,并凭借强大的内容生成能力席卷各行各业。出版业在生成式人工智能的影响下,机器内容生产、人机协同创作、智能编辑校对、智能知识服务、个性化阅读体验等成为可能。但是,与此同时出版伦理、数据安全、同质化、真实性等问题随之出现,严重影响了出版业高质量发展,这就对出版人才素养提出了更高的要求,本文对此进行探讨。

关键词： 深度学习   湍流   时空预报   人工智能  

摘要： 湍流在机械工程、流体力学、土木工程等领域中广泛存在。以往,湍流信息获取主要依赖数值模拟和风洞试验,但数值模拟花费时间长,风洞试验经济成本高昂。新时代技术发展背景下,人工智能技术因其高效、高精度和可信赖等特点受到工程领域广泛关注。本研究构建了Turbulent Flow-Vision-Transformer(TF-ViT)的人工智能算法,TF-ViT可以基于数据驱动的方式来实现时空序列的湍流预报。具体来说,TF-ViT主要包含两个部分:Transformer框架及UNet结构。在TF-ViT算法中,每一个部分都有独特的功能,其中Transformer框架为编码器,主要用于湍流时空特征处理,UNet网络是解码器,对编码器处理的时空湍流信息进行解耦,整体框架可以预测未来的时空湍流信息。用经典的矩形柱体绕流来验证开发的TF-ViT算法,开源计算求解器OpenFOAM用于矩形柱体绕流模拟,矩形柱体的尾流场数据用于TF-ViT模型的训练和验证。使用8帧连续瞬态湍流信息预报未来8帧的湍流信息,研究结果表明本研究开发的TF-ViT算法可以较为准确地预报未来短时间内尾流区的湍流时空发展。本研究展示了TF-ViT预报时空湍流的能力,为获得湍流尾流场提供了一种有效的方法。

关键词： 人工智能   五循   “科”“技”并重   核心素养  

摘要： 《义务教育信息科技课程标准(2022年版)》将“人工智能模块”设定为必修内容之一,人工智能“五循”(循需、循理、循径、循真、循辩)课堂也成为了信息科技课程的重要内容。如何在义务教育小学阶段推进“科”“技”并重的人工智能“五循”课堂?如何借助人工智能“五循”课堂,让学科四大核心素养落地生根?这些问题亟待研究。本文以“机器学习:图像分类”一课为载体,深入浅出研究了图像分类的本质及机器学习的一般过程,设计了螺旋递进式“五循”探究活动,深化了学生对“科学原理”的认知,加强了学生对“技术路线”的实践,提升了学生“学以致用”的迁移能力,以期为“科”“技”并重理念下的小学人工智能“五循”课堂研究提供新思路。

关键词： 生成式人工智能   训练数据   授权使用   合理使用   法定许可  

摘要： 生成式人工智能训练数据作为技术创新的基础性资源,其合规使用对推动算法优化与产业迭代具有战略意义。然而,传统著作权框架下的授权使用、合理使用、法定许可等规则已捉襟见肘,生成式人工智能的海量数据需求与现行著作权制度形成冲突,并演变为制约人工智能产业创新的法律桎梏。文章通过规范分析与比较,详细阐述了生成式人工智能训练数据使用的著作权困境及原因;基于对美欧日制度实践的批判性考察,提出建构我国生成式人工智能训练数据著作权例外制度的三重路径:一是重构合理使用规则,将“信息分析型使用”纳入豁免范围并确立“无市场冲突”判断标准;二是创新准法定许可制度,通过“公告+异议排除”机制建立弹性授权路径;三是探索著作权集体管理组织路径,构建“默认许可+精准分润”的规模化授权体系。以消解权利保护与产业发展之间的矛盾,避免制度遏制创新,防止创新侵蚀权利。

关键词： 人工智能技术   激光快速测量系统   切向畸变模型   VGG网络   误差检测  

摘要： 在实际应用过程中,由于测量设备本身的精度限制、测量环境的干扰和人为操作等因素影响,激光快速测量系统不可避免地会存在一定的误差。误差的存在不仅会影响测量结果的准确性,还可能对后续的数据分析和决策制定产生误导。因此,设计基于人工智能技术的激光快速测量系统误差检测方法。首先对激光快速测量系统成像实施畸变校正处理。然后利用改进的AHE算法和双线性插值法对图像进行增强处理,进一步改善激光快速测量系统成像的质量。最后选用经过优化的VGG网络作为本技术的卷积神经网络架构。利用该单卷积神经网络拟合图像与误差之间的映射关系,检测出该系统的误差。实验测试结果表明,设计方法检测到的实验系统检测误差与实际误差一致。