关键词： 人工智能   知识重构   出版业   人才培养  

摘要： 提出出版人才的“八芒星培养模式”,从素养、知识、能力三个主体维度系统探讨人工智能知识重构下的出版人才培养体系。其中,以业务素养、政治素养和职业伦理素养为支撑的良好素养是出版人才的灵魂,围绕出版内容、出版经营管理和出版技术的必要知识是出版人才的养料;求真求善求美的综合能力强健出版人才的体魄。这些要素相互贯通相互支撑,需要以实践为导向共同服务于出版人才的培养。

关键词： 人工智能   配电网   故障诊断   自愈技术  

摘要： 随着配电网规模的扩大和复杂化,人工智能技术为配电网故障预测与自愈提供了新的思路。文章提出基于人工智能的配电网故障诊断与自愈技术,构建精确的故障预测模型与智能自愈系统,实现对配电网故障的快速识别与自动恢复。研究结果表明,所提出的系统能在保证高精度故障预测的基础上,提高配电网的恢复速度与系统稳定性。

关键词： 高血压性视网膜病变   目络特征   血清脂联素   眼压   视网膜动静脉比值   数字现代化   望目辨证   人工智能   无影成像光学技术  

摘要： 目的:基于白睛成像人工智能技术分析高血压性视网膜病变(HRP)白睛眼象的相关性。方法:纳入2023年5-6月甘肃中医药大学附属医院住院部高血压(HBP)患者100例,其中HRP组58例,HBP组42例。两组使用“MyEyeD-10白睛无影成像健康智能分析系统”对右眼进行白睛眼象特征的高清采集、特征提取和综合分析,采集目络特征形态、血脉颜色、病变分布区域,同时观察并分析两组的血清脂联素(APN)、眼压、视力、视网膜动静脉比值(AVR)、视网膜黄斑中心凹厚度(MCT)与目络特征的相关性。结果:HRP组主要目络形态斑、血脉特征分值,血脉颜色黯红色特征分值,目络区域特征A区、H区均显著高于HBP组(P<0.05,P<0.01)。HRP组血清APN与视网膜AVR显著低于HBP组,且与高血压视网膜病变程度分期呈负相关;HRP组眼压显著高于HBP组,且与高血压视网膜病变程度分期呈正相关。HRP组斑与血清APN呈负相关;A区特征分值与视网膜AVR呈负相关;血脉、H区特征分值与眼压呈正相关;黯红色、H区特征分值与视网膜AVR呈负相关。结论:HRP引起目络疾病的机制是可能与机体伤于脾胃和肝,脾失运化,肝失疏泄,久则痰湿浊瘀内生,气滞痰瘀内停浮现于目络而出现“斑”“血脉”“黯红色”形成有关联,其目络特征的形成考虑与血清VPN的降低、眼压的升高及视网膜AVR降低的微血管病变机制有关。

关键词： 人工智能大模型   政府部门   网络安全数据安全  

摘要： 本文介绍了人工智能大模型发展及应用情况,列举了近年来与人工智能大模型相关的政府网络安全事件,分析人工智能大模型在全生命周期安全、底座安全和供应链安全方面存在的风险点,并给出人工智能大模型安全应用建议,通过强化风险评估与威胁分析,构建大模型安全技术体系,实施综合治理,推动标准化与开展多方合作等方式,实现政府部门人工智能大模型的安全应用。

关键词： ChatGPT   生成式人工智能   自然语言处理   DeepSeek  

摘要： 随着DeepSeek、ChatGPT等生成式人工智能技术(GenAI)软件的广泛应用,期刊出版界正面临学术研究与论文写作范式的重大变革,生成式人工智能技术在自然语言处理上的卓越表现,已成为内容产业不可或缺的生产力,但生成式人工智能技术本身固有的人工智能(AI)随机与幻觉问题,以及在学术研究和学术出版过程中逐渐暴露出的学术诚信和学术不端等问题不容忽视。为维护科研诚信,防范学术不端,确保科研过程和成果的真实性、准确性及透明性,《中国现代神经疾病杂志》编辑部拟根据本刊实际并参考行业内相关声明,对在医学科技论文写作中生成式人工智能技术的使用边界和规定如下:1.生成式人工智能工具不具备论文作者的基本属性,故生成式人工智能工具及其产品、团队不可作为论文作者进行署名;仅可在论文投稿时注明使用的生成式人工智能工具名称、使用过程、具体贡献。

关键词： 人工智能   实验教学   人文失范   人文规约   应对措施  

摘要： 实验教学是培养具有实践能力和创新精神的高素质人才的重要环节,AI和虚拟仿真技术在实验教学的广泛应用,推进了实验教学的智能化、效率化和个性化,提升了实验教学的效果。同时,技术的“盲目膨胀”也引发了实验教学中学生人文精神培养的新问题。为此,文章重新梳理了AI时代技术与人文的关系,在分析联合国教科文组织关于人工智能与教育相关报告的基础上,从实验的主体、设计、过程、数据、评价和监管六个方面提出AI赋能实验教学的人文规约模型;重点围绕教育影响因素中的技术、场景、教育关系、数据依赖等方面进行了人文失范的分析;最后,从实验规范和教育三要素入手,给出实验教学中AI技术应用引发人文精神培养弱化的应对措施,为智能化时代的实验教学改革和学生人文精神培养提供参考。

关键词： 本地化部署   人工智能   垂直领域知识图谱   智能体  

摘要： 本文聚焦于企业在本地化部署人工智能模型过程中可能遭遇的适应性难题及资源利用问题,构建了一个系统性的人工智能适应性体系框架。尽管高参数量的通用大型模型展现了跨领域的认知优势,但在垂直领域的应用中却遭遇了诸多挑战。本文通过整合垂直领域知识图谱的构建、人机协作模式的重塑以及渐进式部署策略,提出了一套可供参考的解决方案。通过智能体培养与工作流搭建,本文希望能为企业提供人工智能落地的理论基础与实践范式。

关键词： 国家互联网信息办公室   生成合成内容   标识   人工智能  

摘要： 国家互联网信息办公室等四部门近期联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》(下称《办法》),并同步出台配套强制性国家标准。小小标识,为何得到国家多部门重视,又将如何改变人们所处的网络内容环境?

关键词： 人工智能   媒体变革   AI主播   业务重塑  

摘要： 本文聚焦人工智能赋能主流媒体系统性变革,从AI主播应用视角深入剖析。阐述其技术基础,包括语音、视觉、语言处理技术及与主流媒体的技术适配性;探讨业务重塑,如内容生产流程、传播模式、节目形态的变化;分析价值焕新,涵盖传播、经济、社会价值;指出面临的技术瓶颈、伦理法律困境及人才问题,并提出应对策略,还对未来超写实虚拟主播、与元宇宙融合及全场景媒体服务模式等发展趋势进行展望,为媒体把握机遇、应对变革提供思路。

关键词： 人工智能驱动科学   科学家   限度   挑战   治理  

摘要： 近几十年来,科学家做出重要科学发现的年龄呈不断增长趋势,而科学论文的独特性与创新性呈下降趋势,科学家做出重要科学发现似乎越来越困难。随着人工智能的快速发展与广泛应用,科学家越来越多地将其应用于科学研究之中,以期提高科研生产率,帮助科学家做出重要的科学发现。但是,人工智能驱动科学发展是有限度的,我们必须在承认人工智能拥有强大功能的同时,清醒地看到它可能具有的局限性及其引发的重大挑战。由于人工智能在灵活性、理解力、创造性等方面的不足,使得人工智能驱动的科学研究在相当长的时间内可能还是以人类科学家为主导,人工智能系统处于辅助性地位。我们需要从重视基础设施建设、强化多主体合作以及加强对科学研究的伦理治理等多个方面入手,充分发挥人工智能促进科学研究的潜力,同时规避伦理风险。