关键词： 研究生   创新能力   人工智能   评价体系   评价方法  

摘要： 研究生是推动国家科技创新的重要生力军,对其创新能力进行准确评价尤为重要。评价体系构建方法和评价方法的科学合理性,直接影响到研究生创新能力评价结果的准确性。首先,归纳了国内外研究生创新能力评价体系构建方法和评价方法;其次,分析目前存在的问题,并给出相应的解决办法;最后,对具体实践和成效分析进行总结,提出了未来发展趋势与应用前景。分析发现,无论是评价体系构建方法还是创新能力评价方法,非人工智能方法都存在主观性较强的问题,而人工智能方法能有效解决该问题,并具有客观性、准确性、高效性的优势。

关键词： 人工智能法律应用困境   法律与技术的融合   宏观方法论   微观方法论  

摘要： 人工智能法律应用是法治现代化的重要一环,其发展面临准确性、效率性、安全性和道德性等问题。对于这些问题,需要从宏观和微观两个层面的方法论加以应对。在宏观层面,应遵从体系性原理。一方面,在法治生态系统的视角下构建人工智能法律应用系统,避免人工智能法律应用的研发违反法律和道德。另一方面,应重视系统的生长性,在科学的底层系统和底层逻辑的基础上构建人工智能法律精准应用,保证人工智能法律应用的可靠性和动态性;在微观层面,应遵从协同性原理,以算法透明、规则科学以及应用可靠为基本路径,将机器的逻辑思维优势、人类的形象思维与创造思维优势有机结合。

关键词： 人工智能   核磁共振   3D自动定位   头部MRI  

摘要： 目的探讨基于AI的3D自动定位技术在大脑MRI不同体位、多次扫描的对比研究价值。方法使用深圳安科SuperMark 1.5T磁共振成像仪扫描49名志愿者,在头部正位、抬头、低头、左斜、右斜5种摆位下采集T1 FLAIR轴位,T2 FLAIR轴位,T1 FLAIR冠状位和T2WI失状位头部MRI图像。根据不同体位下采集的图像与正位的差异度打分,并统计得分情况。结果头部冠状位和轴位扫描图像,在四种不同摆位下有82.14~96.43%的图像满足与正位的同一层面的对比观察。失状位图像只有51.85~85.6%的图像满足与正位的同一层面的对比观察。四种不同摆位下T1 FLAIR冠状位,T1 FLAIR轴位和T2 FLAIR轴位与正位的图像对比得分没有明显差异,尤其是在抬头和低头体位图像与正位图像呈高度相似。结论基于AI的3D自动定位方法相比传统的手动定位,能保证多次扫描的层面保持一致,有利于临床对大脑病变的追踪评估和研究。

关键词： 人工智能   机器人   语言模型   图像生成   Open   思考模式   电影制作   细粒度  

摘要： 2022年,OpenAI公司发布了一款基于大语言模型的全新对话机器人——ChatGPT。这个机器人展现出了与人类十分接近的思考模式和对话水平,成功加速了公众对大语言模型的认识。随着技术的发展,当前人们已经可以与大语言模型进行细粒度的交互,通过下达指令、进行提示等形式,指导大语言模型完成诸如图像生成、电影制作、代码撰写等复杂的任务。

关键词： 人工智能   计算机网络安全   防御系统   神经网络  

摘要： 在互联网技术迭代升级的背景下,全球网络安全风险呈现全场景渗透、跨域联动的演进趋势。基于特征库匹配的静态防护框架已无法有效应对新型攻击链的多维穿透与持续性威胁。文章设计并实现了一种基于人工智能技术的计算机网络安全防御系统。系统通过采用创新的卷积神经网络和循环神经网络的双流网络模型和Actor-Critic算法,实现了对网络攻击的高效检测与智能防御。实验结果表明,该系统在检测率、响应速度和误报率方面具有显著优势,为构建更智能、更高效的网络安全体系提供了坚实的技术支持。

关键词： 生成式人工智能   符合论   新闻生产   新闻真实   虚假新闻  

摘要： 通过分析生成式人工智能对新闻真实的影响,发现生成式人工智能是一种由书写向叙事过渡的新闻传播辅助生产工具;新闻生产和传播的各个环节可以赋能新闻真实;部分内容生产主体基于利益驱动,利用深度造假功能,致使生成式人工智能成为虚假新闻信息的数据生成、新闻事项失实、新闻细节造假的工具。真实新闻和虚假新闻生成的决定因素不在生成式人工智能工具,人是决定新闻真假的主体。因此,应采取综合治理手段,实施以人为核心的新闻真实治理路径,具体包括:提高有关信息真实和新闻真实问题重要性的认识,建立网络平台信息真实性主体责任制度;针对社交媒体、自媒体以及内容生成用户细化真实性管理制度和措施;提升智能化新闻生产能力,以新闻产品数量和质量提高新闻真实性水平;提高新闻事实的核实与订正部门的地位并设立公众监督机制;积极推动生成式人工智能阻截虚假新闻技术优化和进步。

关键词： 生成式人工智能   教育目标   教育内容   知识传授   高阶思维能力  

摘要： 生成式人工智能正深刻改变高等教育格局,对知识传授、能力建构与价值塑造产生系统性冲击。知识维度面临记忆价值消解、概念体系离散化及元认知能力弱化危机;能力维度出现人机界限模糊、新型能力标准缺失及高阶思维退化等问题;价值维度则遭遇人机关系异化、伦理外包及社会责任感缺失等挑战。为应对变革,需重构教育目标体系:以数字领导力培养技术适应性人才,包含数字素养、人机协同与伦理防控等核心能力;以高阶思维能力奠基深度学习,强化批判性思考与创新解决问题能力;通过社交能力训练增强人际协作与跨文化理解;坚守人文关怀培养情感健全的社会公民。教育内容体系需同步革新,调整知识传授类型,增设高阶思维课程,构建社交训练体系,完善生命教育框架。教育者需在技术赋能与人文守护间寻求平衡,确保教育始终服务于人的全面发展。

关键词： 煤矿安全   智能化应用   人工智能   预警系统  

摘要： 在信息技术快速发展的背景下,煤矿企业消防安全管理迎来新的机遇与挑战,通过对智能化技术在煤矿消防安全管理中的应用研究,构建了一套基于物联网和人工智能技术的煤矿消防安全管理体系。研究表明,智能传感器网络可实现对井下火灾隐患进行实时监测,大数据分析技术运用先进的算法模型,对煤矿消防安全风险进行深度挖掘和精准预测。智能化技术在煤矿消防安全管理中的广泛应用,显著提升了煤矿消防安全管理的效率与可靠性,大幅降低火灾事故发生率,有效减少了火灾事故造成的人员伤亡和财产损失,为煤矿的安全生产提供了坚实有力的保障。

关键词： 监管沙盒   医疗健康   人工智能   数据要素   价值释放  

摘要： 形成包容审慎的新型监管体系,是当下医学人工智能监管方面的发展需求。本研究结合国内外监管沙盒在金融科技、人工智能和卫生健康领域的建设特点和运作模式,从释放医疗健康数据要素价值的角度出发,探析了监管沙盒在医学人工智能领域的作用机制。此外,从制度、技术、环境等层面探讨了监管沙盒在数据要素治理中的监管框架、监管流程、准入机制、动态监管机制和退出机制的可行性,以期为我国医疗健康数据治理、医学人工智能创新发展之间的平衡与协调提供新的思路。

关键词： 大语言模型   脓毒症   人工智能   临床数据  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,大语言模型(LLM)在医疗领域的应用逐渐受到关注,在脓毒症诊疗中也展现出巨大潜力。本文首先综述了大语言模型在医疗领域的广泛应用,包括病历信息提取、诊断辅助和治疗方案推荐等。随后,重点探讨了大语言模型在脓毒症诊疗中的具体应用,包括LLM辅助脓毒症文献筛选、脓毒症诊疗相关的预测模型、脓毒症管理等。此外,还对比了LLM与其他人工智能方法在脓毒症诊疗中的应用效果,发现LLM在处理复杂临床数据和提供个性化治疗建议方面具有显著优势。未来,随着技术的不断进步和临床数据的积累,LLM有望为脓毒症的精准诊疗提供更有力的支持。