关键词： 人工智能   高校思想政治工作   必然逻辑   现实梗阻   推进路径  

摘要： 人工智能赋能高校思想政治工作是增强育人效果的现实需要、适合学生个性化发展的核心诉求、提升思政工作吸引力的有效路径、筑牢思想阵地的有力武器。当前我国人工智能赋能高校思想政治工作总体上进展顺利，但也面临数据孤岛与隐私泄露的困局、技术门槛与资源投入的局限、情感疏离与价值传导的困境、评价体系与科教融合的缺陷。唯有做好顶层设计与伦理审查双轮驱动、素质提升与资源投入共同兼顾、人文关怀与价值传导协同推进、科学评价与科教融合共同推进，才能够有效克服现实梗阻，推进人工智能赋能高校思想政治工作高质量发展。

摘要： 音乐艺术在数字化技术推动下迎来创作范式重构,人工智能深度介入创作过程促使艺术生产链发生结构性变革,亟须系统性探究算法模型与人类创造力融合机制。当前AIGC技术在旋律生成和声配置与音色设计等环节已形成多层次介入方式,其对原创性边界与音乐美学标准的挑战构成研究核心问题。本文聚焦数据驱动式、规则引导式与交互协作式三类技术路径对人机关系的影响,解析技术逻辑差异如何塑造创作主体性、作品原创价值及产业链布局演变,旨在为音乐技术伦理框架构建提供跨学科参照。

关键词： 主观题   人工智能批阅   高中生物学  

摘要： 针对传统纸笔测试中主观题批阅耗时长、缺少个性化指导等问题,设计与实施了高中生物学主观题智能化批阅方案,通过手写识别与校正、人工智能批阅与反馈、数据智能分析与教学等实施过程,提高了主观题批阅效率,验证了批阅的准确率,为未来主观题智能化批阅模式的发展提供借鉴。

关键词： 人工智能   大语言模型   大语言模型预训练系统  

摘要： 在人工智能时代,如何高效地完成大语言模型的预训练,以满足其在扩展性、性能与稳定性方面的需求,是亟需解决的重要问题.大语言模型系统充分利用加速器和高速网卡进行并行张量计算和通信,极大地提高了模型训练的性能,这一进展伴随着一系列尚待解决的系统设计问题.首先,在分析大语言模型预训练过程的基础上,介绍了其训练流程与负载特点.其次,从预训练系统的扩展性、性能和可靠性角度出发,分别介绍了各类系统技术的分类、原理、研究现状及热点问题.最后,从总体层面深入分析了大型语言预训练系统面临的挑战,并展望了其未来的发展前景.

关键词： 人工智能   基层卫生服务   赋能   绩效   影响机理   政策试点   结构方程模型  

摘要： 背景 我国正以人工智能技术提升基层卫生服务标准化与同质化水平，驱动全民健康覆盖，并展现出在数字健康领域的全球领导力。目的 实证揭示人工智能赋能基层卫生服务绩效的影响机理，并提出相应的优化路径。方法 选取2022年7月—2024年5月河南省濮阳市全域109家公立医疗机构部署的“超声人工智能辅助诊断系统”大规模、多中心政策试点案例为研究对象，以组织变革动力模型为主要理论框架，以问卷调查为主要数据采集方法，以描述性统计分析、探索性因子分析、验证性因子分析、方差分析、结构方程分析为主要数据分析方法。结果 获得有效问卷429份。本研究设计的人工智能赋能基层卫生服务绩效评价指标体系包含内部优化绩效、社会适应绩效2个维度；系统应用的社会适应绩效相较内部优化绩效要更高，应用不仅产生了医疗质量的提升、运营效率的提高等直接的绩效结果，还使得可持续发展、满意度等社会适应绩效更为突出的提升。绩效提升的主要情境触发因素是“政策环境”“产业配套”和“成果转化”，主要使能因素是“医保支持”、“技术水平”和“购买能力”。提升人工智能赋能基层卫生服务绩效的3条关键优化路径是“政策环境/产业配套→技术水平→社会适应绩效/内部优化绩效”“政策环境/产业配套→购买能力→社会适应绩效”“政策环境/成果转化→医保支持→社会适应绩效/内部优化绩效”。结论 公共部门在充分理解部署医学人工智能设备具有盈利性和公共性双重价值的基础上，应当采用多种政策工具，从创造引领性和鼓励性政策环境、加强产业配套的完整度、加快成果转化机制培育着手，在提升医学人工智能设备的技术水平、加强基层卫生机构的设备购买能力、加快人工智能诊断应用纳入医保支付等领域持续发力，进一步提升人工智能赋能基层卫生服务的绩效。

关键词： 人工智能   AI漂洗   双重期望差距   董事会独立性   区域AI关注水平  

摘要： 人工智能（AI）技术应用中企业AI漂洗这一“言行解耦”行为正成为威胁创新生态的重要议题，现有研究尚缺乏对其绩效反馈动因的系统性探讨。整合绩效反馈理论和印象管理理论，以2011—2023年A股上市公司为样本，揭示双重期望差距对企业AI漂洗的差异化影响及其边界条件，采用双向固定效应模型检验假设，结果表明，历史期望顺差和行业期望落差显著正向驱动企业AI漂洗，历史期望落差和行业期望顺差显著抑制企业AI漂洗。当董事会独立性或区域AI关注水平较高时，已达成行业期望的企业会弱化历史期望顺差对AI漂洗的正向效应，同时强化历史期望落差的负向效应。异质性分析进一步表明，上述关系在高技术企业与非AI企业中尤为突出。基于上述结论，政府应构建“制度—认知”双重规制体系监管并规范企业AI技术信息披露；利益相关者需提升甄别能力，重点警惕处于历史期望顺差和行业期望落差状态的企业宣传；企业则应优化管理层激励机制，并强化独立董事的内部监督职能。通过建立政府、利益相关者与企业三方协同治理，可有效抑制企业AI漂洗行为。

摘要： 数学作为中职院校各专业的基础课程,对培养学生逻辑思维、解决实际问题能力具有重要意义,人工智能技术凭借数据处理、自适应学习、智能交互等优势,为破解中职数学教学困境提供新路径。近年来,智慧教育、智能教学平台等实践逐步推进,基于此,本文围绕人工智能技术在中职院校数学教学中的应用展开研究,以期为相关教学实践提供理论支撑与实践指导。

关键词： 人工智能   劳动异化   数据   算法   平台  

摘要： 人工智能作为现代社会发展的新产物，标志着人类社会在数智时代的一次重大转型。但在短时间内，当技术的极速发展未能匹配与之相适应的社会机制时，就会产生劳动异化。溯源马克思的劳动异化思想，人工智能成为资本权力的新代表，导致劳动者的劳动价值和意义受人工智能所遮蔽。数智时代的劳动异化突出表现在数据、算法和平台上，一定程度上造成了劳动者的数据所有权被剥夺、主体性被消解，甚至劳动关系也变得抽象化。人工智能加剧劳动异化的根源在于平台的数据剥夺、劳动者的自我规训和劳动形式的虚拟化转向，由此提出通过隐性劳动的权益保障、顶层设计的制度嵌入和协同治理的机制创新等路径，以期能有效推进当代人工智能技术治理的进程。

关键词： 人工智能驱动科学研究   科技政策   战略布局   WSR方法论   美国  

摘要： 人工智能驱动科学研究（AI4S）正重塑全球科研范式。解析美国政策布局与实践路径，对正处于AI4S机遇期的中国具有重要情报价值。为了深入剖析AI4S内涵机理，本文选取美国相关政策文本，引入WSR方法论构建协同分析框架：事理维度，通过事理图谱刻画美国AI4S政策的顶层运行逻辑；物理维度，聚焦算法、算力和数据三大AI技术要素，通过主题聚类解析美国AI4S技术治理路径；人理维度，基于内容分析对政策条款进行类目提取，凝练主体行为调控手段。研究发现，美国AI4S政策以动态平衡机制协同技术突破与风险防控，形成“创新优先、安全托底”的战略布局、分层技术治理策略及链式人才管理路径。最后，本文基于美国实践经验，结合我国现有政策，从治理框架、开放协同、战略部署方面提出AI4S发展的优化建议。

关键词： 计算机体层成像   人工智能   辐射剂量优化   图像重建  

摘要： X射线计算机体层成像(computed tomography, CT)在临床诊断中具有重要的价值,但同时也为受检者带来了潜在致癌风险.人工智能(artificial intelligence, AI)技术凭借其强大的数据驱动能力和学习能力,正在深刻改变现代社会的方方面面.在放射诊断领域, AI技术有望优化临床CT检查的全流程,进一步降低受检者辐射剂量.本文从CT检查的全流程出发,系统地梳理了人工智能在CT检查各主要环节优化辐射剂量的应用现状.在扫描准备过程中,AI可通过实时识别受检者位置实现自动摆位.在数据采集过程中,AI能够根据受检者体型实现自动曝光控制.在图像重建过程中,AI可以实现高质量的图像重建,包括低剂量CT降噪和稀疏角图像重建,实现CT辐射剂量的显著降低.在扫描完成后,AI还可以用于精确评估受检者的辐射剂量,实时反馈调节临床扫描参数,为受检者提供个体化的扫描方案.最后,本文分析了人工智能在临床CT检查应用中面临的挑战,包括可解释性问题、受检者数据安全隐患及重建图像的诊断可信度验证.随着人工智能技术,尤其是大语言模型的不断突破,智能CT系统未来将重塑现代医学影像的诊疗模式,实现辐射剂量最优化的目标.