关键词： 新质生产力   地理信息产业   大数据   云计算   人工智能  

摘要： 随着科技的飞速发展,新质生产力如大数据、云计算、人工智能等正在深刻改变地理信息产业。本文首先概述了新质生产力的内涵与特征,进而详细分析了新质生产力在地理信息产业中的具体应用,探讨了其推动产业发展的趋势,并针对面临的挑战提出了相应的对策。最后,总结了新质生产力在地理信息产业中的成果,并展望了未来的深度融合与创新发展。

关键词： 政务大模型   大模型评估   人工智能   智能治理   数字治理   数字政府  

摘要： 人工智能大模型的快速发展，引起了全球各国和社会各界的广泛关注，并迅速在政务服务、公文写作和社会治理等政务场景落地应用。研究聚焦政务领域人工智能大模型的应用，系统梳理了国内外政策布局和实践探索情况，提炼了政务大模型应用的典型场景，涵盖政务服务、社会治理、机关办公和辅助决策等类别；从评估类型、场景逻辑、关键保障、迭代优化和安全底线等方面，对政务大模型评估的理念和总体考虑进行了系统性阐述，并从内部和外部两个视角提出了评估框架，其中，内评估聚焦全生命周期管理，覆盖规划、建设、运营各阶段的关键指标，外评估强调用户视角，从功能实现、用户体验和制度机制等多维度开展综合评价。最后，从做好顶层设计、推动场景落地、细化评估要点和持续迭代优化等方面提出了发展建议。

关键词： 人工智能   环境监测   环境保护  

摘要： 在当前全球环境问题日益严峻、传统监测手段难以应对复杂环境挑战的背景下，本研究旨在系统探讨人工智能技术在环境监测与保护领域的应用进展、局限性及未来发展方向，评估其解决实际环境问题的潜力与局限性，为构建智能化环境治理体系提供理论依据和实践参考。文章通过全面综述AI在空气质量监测、水环境监测、生态环境监测及新技术研发等方面的创新实践，研究发现AI技术通过融合多源数据、优化算法结构，显著提升了环境监测的精度与效率，形成包含联邦学习框架、多模态Transformer模型、图卷积网络在内的多维度技术创新体系。然而，当前研究仍面临数据获取滞后、模型可解释性不足、泛化能力受限、实时响应欠缺及伦理隐私挑战等瓶颈。针对这些局限，本研究提出加强多源数据融合、优化模型可解释性、提升泛化能力、强化实时动态适应及完善伦理规范等发展建议。研究表明，AI技术正在推动环境监测与保护从“碎片化治理”向“全域智能感知”转型，其应用不仅显著提高了环境管理的精准性和时效性，更为实现可持续发展目标提供了核心驱动力。

关键词： 人工智能   高中历史教学   智慧课堂  

摘要： 在人工智能重塑教育生态背景下,高中历史课堂智能化转型势在必行。本文深入剖析人工智能技术与历史学科核心素养培养的耦合机制,提出学科适配性、教师主体性、资源精准性三大建设原则。从深化技术融合、赋能教师发展、优化资源生成三方面提出建设策略,通过构建智能工具开发机制、培养教师智能教学能力、建立质量保障体系与分层资源库,助力学生提升历史核心素养,为打造更具智慧性与启发性的高中历史课堂提供理论与实践参考。

关键词： 人工智能教育   国际政策   战略地图   愿景目标   行动路径  

摘要： 面对人工智能重塑未来教育生态的新挑战，国家亟须制定合理、长效的教育战略部署。联合国教科文组织、欧盟和英美等国已相继出台了诸多政策，通过战略地图分析发现，国际上整体形成以“激发学习生态系统活力、构建可持续未来”为愿景，以“人本主义关怀的本体权益保障”为价值引领，以“规范技术应用、增强教育韧性”为使命的战略图景。国际行动路径在统筹布局、实践转化与资源供给等维度各有侧重，且普遍基于全过程视角，强调通过标准制定、经费投入与评估监管等多元措施构建有力的支持体系。立足未来，我国可从愿景设定、组织体系搭建、行动路径设计与保障机制完善等方面，系统汲取国际经验，制定具有前瞻性和引领力的人工智能教育政策，进一步提升我国在全球教育变革中的话语权与影响力。

关键词： 全球税收博弈   短期资本流动   结构跃迁   生成式人工智能   宏观审慎政策  

摘要： 2025年4月，美国启动新一轮全球税收重构计划，推动对多国贸易伙伴实施“对等征税”机制，迅速引发中国出台反制措施。全球税收规则的制度性重塑，构成新型外部冲击源，在短期内强化了国际资本的套利动机与趋利行为，触发跨境资本流动的周期错配与结构跃迁。相较传统基于利差与汇率波动的理论分析路径，此类制度性冲击更易引发政策预期变化、情绪放大效应及市场适应机制的非线性响应，传统方法难以有效识别其动态演化过程。本文聚焦全球税收博弈背景下中国短期跨境资本流动的非对称性调整机制，基于2008—2024年季度数据，构建多门槛回归模型，并引入生成式人工智能对政策文本进行语义建模，构造政策语义强度指数（tax policy semantic intensity，TPSI），以系统识别资本流动的结构跃迁路径与调控政策的时变效应。研究发现：①全球税收冲击显著改变了资本对利差与汇率预期的响应结构，表现出区间跃迁与响应非对称特征；②由生成式人工智能生成的TPSI在识别资本情绪方向与流动趋势上具有显著领先性，弥补了传统变量对政策预期变化的响应滞后问题；③在高语义强度区间内，现行宏观审慎工具的调节效应边际减弱，短期资本流动存在“高频脱锚”与调控滞后风险。基于此，本文建议建立以语义预期识别为基础的跨境资本预警机制，前瞻性提升资本流动治理能力，并积极参与全球税收规则重构进程，增强国家在国际金融体系中的制度韧性与税收主权保障能力。

关键词： 教育人工智能   辅助教学   英语教学  

摘要： 人工智能为教育事业的发展提供了重要动力。人工智能辅助教学的现状及面临的挑战仍需深入探讨。本研究旨在分析教育人工智能辅助英语教学的现状,识别其带来的机遇与挑战,以期为未来的实践与研究提供有益的参考。

关键词： 音乐艺术   人工智能   音乐制作   个性化  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,音乐艺术领域正经历着深刻变革。为了探讨人工智能对音乐创作、制作、传播以及伦理问题的影响,文章对人工智能在音乐制作与音频处理、音乐传播与推荐系统、音乐教育与音乐表演的应用进行研究,并分析了版权问题与艺术性、原创性的争议,以及人工智能对行业就业的影响。人工智能显著提升了音乐制作与传播的效率,推动了个性化推荐和智能教育的发展,但同时引发了版权归属、艺术性与原创性争议等问题,未来需要在技术与艺术之间找到平衡点。

关键词： 人工智能   思想政治教育   教育者   受教育者   主体性  

摘要： 人工智能技术的广泛应用促进思想政治教育向智能化快速发展，技术的智能性使人对机器的依赖愈发加深，思想政治教育者和受教育者皆已离不开智能工具的使用，其作为人的主体性正在受到机器的挑战，主体作用发生着弱化。教育者和受教育者各自作为人的主体性面临被机器僭越的风险，两者之间作为相互作用的教育角色也出现彼此主动性弱化的倾向。对此，要通过提升思想政治教育者的主体地位，激发受教育者的主体意识，在教育者和受教育者之间激励两个教育角色的主动性发挥，才能在人与机器的博弈中保持思想政治教育的主体性，做好思想政治教育工作。

摘要： 混凝土结构裂缝检查属于工程质量控制和结构健康监测的关键环节。人工检测方法低效,主观性强,危险性大等问题无法满足现代工程需求,随着人工智能技术迅猛发展。依靠深度学习的图像识别技术给混凝土裂缝检测带来新方案,自动识别定位并测量裂缝,提升检测效率和精确度,当前卷积神经网络,目标检测算法等先进技术已在工程实际中运用,具有很好的应用前景。