关键词： 新技术   大学英语   人工智能  

摘要： 教育改革创新是适应社会发展、满足新时代人才培养需求的动态过程。随着人工智能、虚拟现实、大数据等技术的快速发展,教育者需积极探索适应时代需求的教学新路径。在大学英语教学中,教师应结合学科特点深化改革,实现因材施教、精准教学。本文通过分析新技术赋能为大学英语教学带来的机遇与挑战,从创新教学模式、强化教师培训、激发学生自主学习等维度提出优化路径,推动技术与教育的深度融合,革新教育理念与方法,培养具备全球视野和核心竞争力的高素质英语人才。

关键词： 科技革命   资本市场   双向赋能   人工智能  

摘要： 人工智能作为新一轮科技革命的核心驱动力,具备典型通用技术特征,已成为培育和发展新质生产力的重要引擎。本文立足人工智能与资本市场的双向赋能,探讨资本市场落实“人工智能+”行动面临的机遇与挑战,并提出对策建议。

关键词： 人工智能   大学英语   生态化教学   个性化学习   技术赋能  

摘要： 本研究以人工智能技术为背景,探讨大学英语生态化教学模式的构建路径。文章阐述了当前大学英语教学存在的封闭性、单向性及个性化支持不足等问题,分析了传统教学模式与学生多元化需求之间的脱节现象。在此基础上,研究提出了以“互联网+”为前提、技术应用为手段、生态环境为支撑、体系构建为依托的生态化教学模式框架,旨在通过技术赋能实现因材施教,重构师生互动关系,并构建可持续发展的语言学习生态系统。该模式强调教学资源的动态整合与个性化学习路径设计,为大学英语教学改革提供理论与实践参考。

关键词： 人工智能   新闻教育   教学改革  

摘要： 技术变革下的新闻传播教育面临传媒产业的人才标准急剧变化、人才培养与社会需求“时间差”持续扩大、“后喻时代”人才个性化成长需求增多等新的问题。AIGC时代下,新闻传播人才培养需要注重在家国情怀、技术思维、国际视野等层面进行理念创新。探索AIGC赋能新闻传播教育的体系重构,应强化价值体系、专业素质体系和通识体系之间的相互衔接,系统培养学生的综合素养、专业能力和全球视野。

关键词： 人工智能   医学影像   全流程管理   大语言模型  

摘要： 医学影像在临床诊疗中的重要性日益提升,人工智能(AI)技术正逐步应用于影像科全流程管理。本文对南京鼓楼医院牵头制定的两项行业标准进行解读,系统阐述了AI在预约调度、图像采集、质量控制、辅助诊断、报告生成及设备管理等环节的应用进展。同时,探讨了大语言模型在影像诊断与教学中的应用实践。最后,针对当前存在的数据标准不统一、模型泛化能力不足、可解释性欠缺及伦理问题等挑战,提出构建标准化、可控性强且可持续发展的影像AI生态体系的发展方向。

关键词： 人工智能   煤矿安全生产   技术应用体系   中煤平朔集团   智能化转型  

摘要： 在科技迅猛发展的当下,人工智能正深刻变革传统工业领域。煤炭行业作为我国能源体系的核心,安全生产至关重要。本研究以中煤平朔集团为例,系统考察其人工智能应用体系构建过程,深入剖析技术架构与影响,评估应用效果。研究结果表明,人工智能通过其强大的数据处理、智能分析与自动化决策能力,在煤矿安全生产领域具有广泛的应用前景,能够为煤炭行业的智能化转型提供关键技术支撑,推动行业迈向现代化、智能化。

关键词： 人工智能   图书选题策划   市场数据挖掘   精准定位   实施路径  

摘要： 图书出版领域中人工智能技术的渗透日益加深,覆盖范围已经延伸至内容甄选、方案策划与市场销售等环节,在推动整个行业向智能化方向演进的过程中,也自然对图书策划编辑人员在选题策划工作中提出了更高的标准。本文以人工智能赋能图书选题策划为研究对象,基于市场数据挖掘视角阐述价值逻辑,剖析市场数据挖掘机制并探讨精准定位实施路径,以期为提升图书选题策划的精准性与效率提供有效的参考。

关键词： 人工智能   鼻炎雾化器   用户画像   技术革新  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的快速发展,医疗设备的智能化与人性化设计已成为新趋势。本文以鼻炎雾化器为研究对象,探讨AI驱动下其设计的可行性。通过分析当前鼻炎雾化器在用户适配性、便捷性与安全性方面存在的问题,结合多场景用户画像与情感需求,提出AI技术在智能感知、决策支持与设备生态层面的革新路径。

关键词： 电子信息工程专业   人工智能时代   地方院校  

摘要： 文章基于地方院校电子信息工程专业存在的问题,首先分析了人工智能时代电子信息工程专业升级改造研究现状,然后提出了人工智能时代地方院校电子信息工程专业改造思路,接着论述了人工智能时代地方院校电子信息工程专业改造实践,最后总结了人工智能时代地方院校电子信息工程专业改造成效。

关键词： 人工智能   大语言模型   DeepSeek   检验医学  

摘要： 李波:2025年,医疗领域正经历着双重变革——一方面,按疾病诊断相关分组(DRGs)/按病种分值分组付费(DIP)医保支付改革已进入深化阶段,促使检验医学向精细化、标准化、高效化转型;另一方面,以大语言模型(LLM)为代表的人工智能技术加速渗透,为检验流程优化、结果互认、临床沟通等核心环节注入了新动能。在这一背景下,检验医学既面临“如何在控费与提质间平衡”的挑战,也迎来“以人工智能赋能学科升级”的机遇。