关键词： 语义理解   大模型   知识推理   人工智能  

摘要： 大模型技术的快速发展正深刻重塑决策智能领域的范式。作为人工智能领域的核心突破,大语言模型(LLMs)凭借其强大的语义理解、知识推理和生成能力,为复杂决策场景提供了从数据感知到认知推理的全链条支持。在国家安全、军事指挥、应急管理等高风险、高时效性领域,大模型不仅能够高效处理多源异构信息,还能通过模拟人类专家思维模式,增强决策的科学性、动态性和可解释性。

关键词： 生产   研发   运营   大语言模型   销售   人工智能  

摘要： 目前,人工智能(AI)和大语言模型(LLM)正在重塑全球产业格局,推动企业迈向更智能化、高效化的发展路径。在中国AI技术快速崛起、本土创新活跃的背景下,作为全球领先的特种材料制造商,阿科玛正在加快融合全球业务的数字化实践经验与中国市场的技术生态,推动AI在研发、生产、运营、销售及客户服务等多个关键环节的深入应用,持续提升效率与客户体验,加速数字化转型进程。

关键词： 人工智能   GPT-4   大模型   算法歧视   数据安全   知识产权  

摘要： 生成式人工智能的发展为人类社会带来了深层次和颠覆性的挑战。GPT-4在技术更新的同时也引发了底层算法、训练数据、知识产权方面的风险。在底层算法上,尽管GPT-4中潜藏着算法歧视的风险,但算法公开殊无必要,应借鉴类脑研究思路,推动GPT-4走向通用人工智能;在训练数据上,GPT-4背后的海量数据存在较大的合规风险,应设立数据销毁制度,维护意识形态安全,探索中国特色发展方案;在知识产权上,GPT-4带来了一系列侵权风险,引发了生成物的作品属性认定争议,但尚无法构成对人类的作者主体资格的挑战。为更好地应对生成式人工智能大模型技术发展风险,应及时制定合适的规制方案,在元规制理论下,借鉴欧盟《数字服务法》中的制度设计,结合已有算法治理实践,寻求数字时代的自主创新,助力人工智能产业安全发展。

关键词： 人工智能   中学体育   智能教学   运动训练  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,AI在教育领域的应用愈发广泛。将AI技术融入中学体育教学和训练,有助于创新教学模式、优化训练手段,提升体育教育的科学化和精细化水平。该文分析了AI技术在中学体育教育中的应用现状,探讨了AI在体育教学和训练中的应用路径,旨在为推动体育教育变革、培养学生核心素养提供参考。

关键词： 人工智能技术   计算机网络   机器学习   云智能时代  

摘要： 人工智能技术能够显著增强计算机网络的安全性、可靠性与稳定性,从而为计算机网络发展开辟出更为广阔的道路。对人工智能技术在计算机网络中的应用进行探讨,概述人工智能技术的定义及其在计算机网络中的应用价值,分析人工智能技术的关键算法及其在计算机网络中的应用现状,探究人工智能技术在计算机网络中的发展趋势,并提出相关注意事项,以期为相关人员(或工程)提供参考。

关键词： 元宇宙   网络法治   人工智能   数字技术   虚拟财产  

摘要： 元宇宙的技术迭代催生了法律真空、新型失序行为泛化及跨区域司法管辖冲突等治理难题。当前检察机关面临法律监督机制滞后、数字法治能力结构性短缺及多元协同效能不足等现实挑战。因此,应构建“风险预防-规则供给-协同治理-国际共治”四位一体的治理框架:通过数字孪生技术建立犯罪预警模型,完善虚拟场景动态规则供给体系;搭建“检察监督+行政监管+平台治理”协同矩阵,创新链式合规激励制度;深度参与全球数字治理议程,推动跨境取证协作与司法互认规则建构。

关键词： 糖尿病视网膜病变   糖尿病性黄斑水肿   光学相干断层扫描   光学相干断层扫描血管成像   人工智能  

摘要： 糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)是糖尿病最常见的微血管并发症之一。目前的DR分级系统主要是基于立体彩色眼底照相,但光学相干断层扫描、光学相干断层扫描血管成像以及人工智能等技术在DR的严重程度评估中也起着至关重要的作用。应用新兴检查技术可以使DR的分级更加精准,使治疗方案更加个体化。本文对DR分级的发展历史和技术更新作简要综述,旨在为分级的优化提供启示。

关键词： 人工智能   医学免疫学   医学教学  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)在医学领域应用广泛,为医学教育的发展与革新带来新机遇。其已融入多门医学学科教学,具有创新教学方式、提升教学效率等成效。医学免疫学作为医学学科的核心课程,教学难点在于免疫机制复杂、知识抽象,且理论与实验联系紧密。文章围绕人工智能在医学免疫学教学中的应用与挑战展开讨论,旨在助力培养具备现代医学技能和智能创新思维的医学人才。

关键词： 模糊策略   Rete规则匹配   遗传算法   人工智能   教学系统  

摘要： 为提高人工智能教学系统的个性化水平,提出一种模糊策略结合Rete规则匹配的规则引擎及教学系统。首先,结合Rete的基本原理,分别添加索引方法和共享度模型,同时采用遗传算法Ret进行优化;其次,基于对RETE算法的改进,构建基于数据缺失的模糊推理策略,以提高知识推理的效果;结果表明,本方法可对Jena内置中的A、B、C三个规则集实现有效挖掘,推理时间大大提高;对于不同的三元组数量,本规则推理引擎内存消耗总量仅为6.6 MB,低于传统的Drools规则引擎和Jess规则引擎;将上述规则引擎部署到人工智能教学系统中,可有效实现对系统采集到的网络安全信息的警告关联。由此得出,本方法及系统表现出良好的推理水平。

关键词： 示范校   教育变革   教育欠发达地区   人工智能  

摘要： 2024年,教育部发布4项行动助推人工智能赋能教育。2025年,中共中央、国务院印发的《教育强国建设规划纲要(2024-2035年)》中,明确提出要“实施国家教育数字化战略”、“促进人工智能助力教育变革”。