关键词： 人工智能   计算机网络   网络技术  

摘要： 新一代信息技术的快速发展加剧了网络空间安全风险,构建智能化网络安全防御架构因而成为重要课题。人工智能技术支持构建主动式安全防护体系,能有效增强网络环境韧性,提升用户数据保护层级,降低安全事件发生概率,具有显著的科研价值和工程实践意义。基于此,本文结合人工智能背景下计算机网络安全系统的设计需求,阐述人工智能驱动下的计算机网络安全核心技术,并提出具体的设计策略。结果表明,人工智能驱动的网络安全系统可显著提升威胁检测效率与防御灵活性,为构建主动、智能、自适应的网络安全防护体系提供理论支撑与技术路径。

关键词： 人工智能   数字技术   行政负担   社会技术系统  

摘要： 行政负担直接影响公众对公共服务的感受,人工智能的发展为行政负担消解提供了新的契机,同时使得行政负担的生成机理与消解路径愈发动态复杂。基于社会技术系统视角研究发现,人工智能在消解行政负担过程中的角色正从自动化工具逐渐演进为信息中介,乃至走向自主决策的智能代理,进而改变了行政负担的结构与互动模式。与此同时,技术局限、信息流动限制、自主性和责任分配等潜在挑战制约着人工智能消解行政负担的成效。展望未来,应从社会技术系统整体出发在技术创新、制度完善与伦理监督等方面协同发力,进一步推动治理现代化与智能化深度融合,实现智能化治理的新模式。

关键词： 场景图生成   计算机视觉   人工智能   视觉关系检测  

摘要： 场景图生成是计算机视觉领域的一个重要任务,旨在对视觉场景有一个全面且深度的理解,着重于识别实体以及实体之间存在的关系,最终要求模型输出一系列三元组<主体,谓词,客体>和一个图结构的场景表示。这对模型的理解能力和推理能力提出了更高的要求。现有的场景图生成方法在现阶段取得了巨大的成功,然而大多数模型存在参数量太大或对谓词(即实体之间的关系)的判断不准确的问题。为了能够解决这些问题,本文提出了一个端到端的粗-精网络(rough-and-refine model,RRM)场景图生成方法,整个模型包括粗网络和精网络两部分。一方面,粗网络负责提取场景中的各种基本信息,包括图像特征、实体特征和谓词特征。该部分利用Transformer架构,通过卷积神经网络和编码器的结合进行特征提取,获取图像特征。紧接着设计了实体解码器和谓词解码器,分别计算得到实体特征和谓词特征。另一方面,精网络利用粗网络中的场景信息,做进一步的信息交互,使模型获得更精确的预测能力。首先,用三元组查询生成模块获得主体查询、客体查询以及谓词查询,然后,分三条路径分别计算三元组的三个不同部分的表示。在不同路径中,设计了特征信息聚合模块、实体信息聚合模块和谓词信息聚合模块,加强模型对场景的理解,并且用路径之间的连接使模型在谓词的表示中更多地考虑主体和客体的信息。本文提出的模型在公开数据集Visual Genome上取得了优秀的成绩,在R@20、R@50、R@100评价指标上达到23.8、29.1、32.5;在mR@20、mR@50、mR@100指标上达到7.7、11.0、12.4。实验数据和可视化结果充分展现了本文提出的模型对场景的理解能力。

关键词： 智能化财务报表   机器学习   数据预处理   特征工程  

摘要： 随着人工智能技术发展,传统财务分析面临效率低下、维度受限等挑战。智能化财务报表分析系统通过数据采集与预处理、特征工程与模型构建、智能分析与报告生成、用户交互与个性化定制四大模块,实现对事业单位财务数据的智能化处理。系统融合机器学习、自然语言处理等技术,提供实时监控、风险预警与决策支持,推动教育部门财务管理数字化转型。在实施过程中虽面临数据安全、算法透明度等挑战,但通过多维度对策可有效应对。

关键词： 数据治理   算法规制   人工智能监管   协同监管  

摘要： 数据与算法是人工智能系统运行的核心,现有人工智能监管体系侧重于单方面维护数据安全或算法安全,由此形成监管双轨制,缺乏对数据与算法交互作用的监管。本文从技术视角和社会视角观察人工智能系统下数据与算法的交互作用,探究数据治理与算法规制协同的人工智能监管研究进展,发现现有研究多侧重于分析数据治理方式,而在实践层面,中国出台的部分法规开始侧重算法规制,但仍缺乏交互监管政策。在分析数据治理与算法规制协同监管的必要性基础上,本文提出数据治理与算法规制协同监管框架,对数据链与算法链进行深度耦合,识别每个环节数据与算法的交互风险和协同监管要求。据此本文提出数据治理与算法规制协同监管政策,包括明确顶层设计层面的协同导向、加快制定协同监管规则与标准、加强监管能力建设与技术支撑。

关键词： 人工智能辅助诊断系统   肺结节   筛查   良恶性鉴别   CT影像   深度学习  

摘要： 目的分析在肺结节筛查以及良恶性判断的过程中应用人工智能辅助诊断系统的意义。方法120例肺结节患者,均对其进行CT诊断,根据患者的就诊时间分组,以研究组、常规组作为两组的命名,各60例。常规组由医师进行阅片处理,研究组应用人工智能辅助诊断系统进行阅片分析。对比两组患者的肺结节诊断结果准确率、Lung-RADS评分、Bland-Altman分析量表评分,分析人工智能辅助诊断系统对右肺下叶背段的诊断图像。结果与常规组(90.00%、83.33%、83.33%、78.33%、85.00%)相比,研究组患者的肺结节大小、体积、倍增时间、胸膜牵拉数据、肺外表现诊断准确率(100.00%、98.33%、100.00%、96.67%、98.33%)更高(P<0.05)。与常规组的(6.48±1.19)、(5.59±2.05)、(6.28±1.08)、(7.05±1.04)、(7.85±1.06)、(8.02±1.09)分相比,研究组患者的肺结节密度诊断评分(9.25±1.18)分、增强特征诊断评分(9.52±1.08)分、毛刺征诊断评分(9.96±1.04)分、空洞形成诊断评分(9.98±1.05)分、血管集束征诊断评分(9.98±1.05)分、肺结节倍增时间诊断评分(9.89±1.05)分更高(P<0.05)。与常规组的(12.08±3.07)、(13.45±3.08)、(14.66±1.05)分相比,研究组患者的初步诊断报告系统性偏差评分(18.52±1.09)分、未复审报告系统性偏差评分(19.54±1.05)分、复审报告系统性偏差评分(19.55±1.08)分更高(P<0.05)。人工智能辅助诊断系统诊断中右肺下叶背段见混杂密度结节,见分叶、毛刺、胸膜牵拉征象。病灶长径20 mm,短径17 mm,体积约为3382 mm^(3),平均CT值约为-494.77 Hu。高危,Lung-RADS:4B,恶性几率99.46%。手术病理诊断:(右下肺结节)肺浸润性腺癌。结论在对肺结节筛查以及良恶性进行判断的过程中,应用人工智能辅助诊断系统所获得的效果更理想。

关键词： 生成式人工智能   人工智能生成内容   风险挑战   政府监管  

摘要： 针对生成式人工智能内容风险挑战,从技术赋能与风险规避的角度出发探讨生成式人工智能内容合规的监管政策,已成为当前亟须研究的重要理论与实践课题。本文以人工智能发展的三大核心要素——数据、算力和算法为理论基础,明确界定了生成式人工智能的核心特征及其应用领域,并重点围绕隐私侵犯与隐私泄露风险、内容真实性与可信性问题、知识产权与原创性争议、伦理失范与内容合规风险、技术滥用与社会治理难题等方面,深入分析了生成式人工智能内容风险挑战的主要表现形式。基于此,本文从数据治理、算法监管、内容审查、部门协同与国际合作等维度探讨生成式人工智能内容合规的监管政策,旨在为构建生成式人工智能内容风险监管的制度体系提供理论依据和决策参考。

关键词： 人工智能   全球生产网络   政治经济学  

摘要： 人工智能技术革命正在驱动全球生产网络经历系统性变革。作为生产组织变革与全球资本积累的重要驱动力,人工智能重塑全球生产网络呈现四重表征:劳动过程的智能化重组催生跨国生产组织新形态,本土化收缩与联盟式分散并存构成空间重构的双重运动,数字高科技企业主导重塑跨国生产网络竞合格局,智能权力分配的结构性分化强化网络层级间的非对称控制。技术革命、资本跨国循环、价值链分工变革与世界体系重构的交互作用,构成了人工智能重塑全球生产网络的动力机制。这一转型过程衍生出劳动控制强化、数字租金掠夺、价值链收缩风险与技术霸权极化等主要问题,折射出资本主义智能生产体系的深层矛盾。中国需构建多维度应对策略,通过提高劳动者数字素养与优化劳动关系化解智能技术冲击、强化反垄断机制与国际合作框架以遏制无形资产垄断、提升产业链供应链韧性与现代化水平以应对产业转移和断供风险以及积极参与并引领技术规范与公平竞争的全球治理框架建设,推动全球生产网络向技术普惠与可持续发展方向演进。

关键词： 人工智能技术   计算机组成原理   虚实一体   系统架构  

摘要： 针对计算机组成原理实验设计中存在的模型逻辑错误和功能缺陷问题,本文提出了一种人工智能技术与计算机组成原理实验相结合的方法,利用虚实一体技术辅助构建计算机组成原理实验系统。通过远程访问技术,远程电脑端可访问上位机服务器,实现波形在远程电脑端的显示,利用虚实一体远程实验系统,完成了计算机组成原理调制解调的附加实验。实验结果表明:该系统丰富了传统实验的内容和方法,增强了用户学习的主动性和积极性,为用户提供了更加广阔的学习空间。

关键词： 人工智能   创造性失控   技术拟人化   伦理脱嵌化   秩序重构   DeepSeek  

摘要： 与单纯的技术失控和伦理失范相区分,生成式人工智能的创造性失控是指涌现出拟主体性的技术系统因其自主优化机制脱离人类预设伦理轨道而引发的系统性风险。生成式人工智能的创造性能力涉及认知科学、伦理学及存在论等多重维度,机器创造力不是对人类创造力的简单模仿或替代,而是技术系统与人类文明共同演化出的新型认知界面。创造性失控的本质是技术拟人化与伦理脱嵌化的冲突,表现为技术理性与价值理性的错位、技术社会化与责任归因的实践困境以及治理异步性与价值共识的制度悖论。这种矛盾冲突要求我们从技术重构、制度创新及价值共建三个维度来处理人机问题,通过嵌入式伦理治理框架、三元协同治理体系和敏捷治理生态的构建来重构技术拟人化伦理秩序。