关键词： 高校图书馆   开放创新   创新生态   Innovator   in   Residence   人工智能   AI素养  

摘要： 面对人工智能技术驱动的深刻变革，高校图书馆正从传统的资源中心向创新中心转型。为探索开放创新生态的构建路径，文章以美国国会图书馆的Innovator in Residence（IIR）项目为核心范例，综合运用案例分析与比较研究方法，系统剖析了其运作机制、核心理念以及在不同机构中的多元化实践样态，构建了一个由AI技术与AI素养教育双核驱动，以开放创新平台、创新服务机制、创新能力体系、创新支持环境为四根支柱的生态系统模型，并结合中国国情提出了本土化实施策略，为我国高校图书馆“因校制宜”地构建多层次、动态演进的创新项目体系，提供了理论高度与实践价值兼备的行动蓝图。

关键词： 人工智能   职业流动   工作满意度   产业结构转型   非常规任务   自雇就业  

摘要： 人工智能快速发展和应用势必促使更多劳动者在持续演变的劳动力市场上面临主动和被动的职业流动。基于中国家庭综合调查数据分析人工智能技术应用对劳动者职业流动及工作满意度的影响及其作用机制，研究发现，人工智能技术应用能够有效推动劳动者职业向上流动的概率并提升工作满意度。异质性分析显示，人工智能技术应用对男性、高技能及农村户籍劳动者职业向上流动的促进作用更明显，同时对工作满意度产生差异化影响。机制分析表明，人工智能技术应用通过推动产业结构向服务业转型、促进非常规任务和自雇就业增加三个途径影响劳动者职业流动及工作满意度。据此提出发挥人工智能技术应用的岗位创造作用、建立适应人工智能技术应用发展的劳动力市场等政策建议。

关键词： 人工智能   中职会计教育   教学模式  

摘要： 人工智能技术在各行业的应用日益深入,会计行业正经历从手工核算向智能化的转型,这对中职会计教育的人才培养目标、教学内容和教学方式均提出了新的挑战。本文从中职会计教育学段的特点出发,分析了人工智能在会计教育中的应用价值和前景,重点探讨了基于人工智能技术的中职会计教学模式改革路径,旨在为培养适应智能化时代需求的技能型会计人才贡献力量。

摘要： 在企业数字化转型背景下,操作风险更趋复杂隐蔽,传统防控模式难以适配。本文基于巴塞尔协议 III界定操作风险为人员、流程、系统、外部事件四类,梳理机器学习、深度学习、NLP、CV 等 AI 技术的应用机理。分析 AI 在金融、电商等行业的应用现状,指出数据质量不足、模型可解释性低、技术业务脱节等问题。

摘要： 在数字技术重构文化生态的时代背景下,人工智能与曲艺表演的融合为传统艺术创新提供了新路径。然而,这一融合面临着诸多挑战,尤其是 AI 在曲艺韵律的机械模仿上,可能导致曲艺表演失去其独特的艺术魅力。同时,许多濒危曲种因数据匮乏而难以得到有效保护,观众对“机械腔”的接受度也亟待提升。因此,在推动人工智能与曲艺表演深度结合的过程中,必须守护曲艺的本体价值,探索构建“人机共生”的创新生态。

关键词： 浮式风机   气动-水动全耦合   混合试验   模型试验   数值外推   人工智能  

摘要： 受建设空间与通航要求的限制，发展浮式风机是海上风能资源开发的迫切现实需求。目前限制浮式风机发展的产业原因是建设成本较高，解决此问题的基础前提是准确模拟复杂环境下风机气动-水动全耦合运动响应以实现风机的一体化优化设计。混合试验方法可以融合物理试验模拟（试验子结构）与数值模拟（数值子结构），充分发挥二者各自的优势，实现全结构响应模拟，在土木、汽车、航天等领域得到了越来越多的应用。本文综述了混合试验在风机结构多荷载耦合分析的优势：混合试验不但可以在结构层次将结构划分为试验子结构与数值子结构，同时能够在荷载层面将气动模拟与水动模拟进行分离，再通过子结构耦合将气动与水动效应有效耦合，实现浮式风机的全结构全耦合分析。本文在综述目前少量的探索性浮式风机混合试验研究的基础上，结合混合试验方法的发展梳理了浮式风机混合试验的关键科学问题。具体包括：“实时”问题：数值子结构高效与高精度计算矛盾，试验子结构实时加载控制与波浪（风）时域连续加载的协调问题；子结构耦合问题：试验子结构缩尺截断设计与其全尺全水深动力响应外推问题。综上，与机器学习相结合的子结构离线混合试验方法能够较好解决上述问题，值得进一步关注与深入研究。

摘要： 随着智能电网建设的推进,电力行业面临着巨大的压力和挑战。配电自动化技术作为提高配网运行水平、降低配网维护成本的有效手段,得到了国家电网公司的大力支持。但是目前的配电自动化系统存在诸多问题。基于此,本文基于即插即用型物联边缘终端的功能需求分析,探究了基于人工智能的即插即用型配电站物联边缘终端研制。通过分析,旨在为配电站的智能化升级提供一种可行的解决方案。 。

关键词： 马克思机器观   人工智能   伦理治理  

摘要： 人工智能作为第四次工业革命的标志性产物，颠覆性地变革了人的生产与生活方式。尽管其在结构与功能上较马克思时代的工业机器有显著变化，但本质上仍是人类“一般智力”的对象化产物，并未超脱马克思的机器范畴。马克思在《资本论》及其手稿中揭示了机器的资本主义应用所导致的“机器排挤工人”、工人受剥削程度加重、工人主体性消解与全球发展不平衡等伦理问题。当前人工智能的普遍应用也引发了类似的伦理隐忧，如“机器换人”、劳动奴役的加深、人的主体性消解以及数据殖民主义深化全球不平等。按照马克思的机器观，人工智能应用的伦理隐忧并非根源于技术而在于资本逻辑的扩张。相关法律与伦理规制的不力以及主体智能素养的匮乏也加剧了人工智能应用的伦理隐忧。要从理念准则、实践进路与文明向度三个维度应对人工智能应用引发的伦理隐忧。在理念准则上，应辩证检视人工智能应用的伦理隐忧；在实践进路上，要推动新型智能社会的治理；在文明向度上，以数字命运共同体推动数字文明的构建。

关键词： 人工智能   思想政治教育   图景扫描   效益分析  

摘要： 人工智能嵌入思想政治教育,既有理论支持,也有现实推动,并且对思想政治教育成效具有重要影响。一方面,人工智能通过精准定位个性化需求、沉浸式模拟生活场景、同步支撑全天候体验等智能手段,提高思想政治教育的针对性、趣味性、适时性。另一方面,人工智能所预设的价值判断、冰冷的情感交互、碎片化的信息输出,则会削弱思想政治教育的公正性、认同性、科学性。为了实现思想政治教育成效最大化,应采取规制算法、提升能力、人机共育的策略,推动人工智能与思想政治教育良性耦合。

摘要： 在数字化浪潮的推动下,大数据、人工智能与云计算逐渐成为引领技术创新与产业变革的重要力量。大数据以其海量、多样、高速的特征提供了丰富的数据资源,人工智能依托算法与模型实现对数据的深度挖掘与智能分析,而云计算则以弹性、可扩展的计算能力为上层应用提供强大的支撑环境。三者之间并非孤立存在,而是呈现出日益紧密的协同与融合趋势。在当前大数据、人工智能、云计算应用日渐深入的背景下,探讨三者之间的融合,分析其关键策略与发展方向,对于更好地发挥其技术优势,具有重要意义。