关键词： 人工智能技术   计算机课程教学   教学创新  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在教育领域的应用日益广泛,深刻影响了计算机课程的教学方式。文章旨在探讨人工智能技术在计算机课程教学中的创新影响,重点分析其在教学方法、内容和评价等方面的变革,揭示个性化学习体验、教学效率的显著提升及互动性的增强等优势。同时,指出了技术应用所面临的高成本、教师技术能力不足和数据隐私安全等挑战。为此,提出了加大投资合作、强化教师培训及完善数据安全机制等对策,以期为人工智能时代计算机课程的教学创新与发展提供有效参考。

关键词： 癌,非小细胞肺   体层摄影术,X线计算机   影像组学   人工智能   生境成像   预后   病理学,外科   预测  

摘要： 目的开发并验证基于术前CT影像组学生境分析的联合模型,预测I~IIIA期可切除非小细胞肺癌患者的总生存期(OS)和无进展生存期(PFS)。资料与方法回顾性分析2016年1月—2023年2月海军军医大学第二附属医院341例非小细胞肺癌患者,随机分为训练集238例和验证集103例。通过3D Slicer软件手动勾画肿瘤体积,基于K-means聚类算法分割生境亚区域,使用Pyradiomics提取影像组学特征,通过LASSO-Cox回归筛选关键特征,通过比较各单一模型,最终构建联合临床因素与影像组学生境特征的Cox比例风险模型用于预测OS和PFS。通过一致性指数、受试者工作特征曲线和Kaplan-Meier分析评估模型性能。通过SHAP分析对模型可解释性进行探索。结果生境亚区域分析较传统全肿瘤影像组学分析预测预后的效能更高。验证集中,OS联合模型和PFS联合模型的预测性能最优,一致性指数分别为0.878、0.795。受试者工作特征曲线显示,验证集中OS联合模型预测1年、3年、5年生存率的曲线下面积分别为0.781、0.878和0.881,PFS联合模型的曲线下面积分别为0.786、0.725和0.715。Kaplan-Meier分析显示,高风险组与低风险组生存差异显著(P<0.05)。结论基于CT影像组学生境分析的联合模型能够无创、精准预测I~IIIA期非小细胞肺癌患者的OS和PFS,为个性化治疗决策提供重要参考。

关键词： 人工智能   档案信息   自动化分类   检索  

摘要： 为解决档案信息分类与检索效率低的问题,切实提高档案管理的智能化水平,本研究将以长短期记忆(LSTM)网络为例,重点对基于LSTM的档案自动分类方法和基于双塔神经网络的智能检索技术进行分析,提出了一种面向档案信息自动化分类与检索的系统方案,并将该系统与双向编码表示模型和卷积神经网络(CNN)设计的系统进行对比测试。研究结果表明:LSTM方法在长文本档案分类中具有较高的准确性和稳定性,而在双塔神经网络查询优化方面能够有效提升检索相关性。研究结果具有实际应用价值,能够为档案管理系统的智能化升级提供技术支持。

关键词： 概念   应用场景   机器人   感知   人工智能  

摘要： 机器人和人工智能(AI)是两个不同的概念。虽然它们在某些方面有重叠,但属于不同的领域,本领也各不相同。比如,在某些应用场景下,机器人可能会利用AI技术来感知和适应环境,但这并不意味着所有机器人都搭载了AI。为了让大家更清楚地区分机器人和AI,避免混淆,以下从基本定义、主要功能和交叉应用三个方面进行阐述。

关键词： 人工智能教学   高校   CiteSpace  

摘要： 为了探究高校人工智能教学研究的热点主题、演化路径与发展趋势,文章基于1996-2025年的1335篇高校人工智能教学相关文献,运用CiteSpace工具对其发文量趋势、核心作者与发文机构及关键词共现、聚类、突现情况等进行可视化分析,结果显示,该领域研究经历了“缓慢起步-快速增长-波动调整”三个阶段;该领域尚未形成高凝聚力的研究核心群体,整体呈现出“多点孤岛式”结构特征;研究力量主要聚集长三角区域;研究热点主要聚焦于“人工智能”“学习”“教学改革”“计算思维”等九个聚类模块,“教学设计”则为近年来新近突出的关键词。

关键词： 王宝会   中科馆大讲堂   人工智能  

摘要： 在科技飞速发展的当下,人工智能已渗透到生活的方方面面,其身影无处不在。但你是否真的了解人工智能?它究竟是什么,有着怎样的底层逻辑?数学又在其中扮演着怎样关键的角色?7月27日,中科馆大讲堂特邀北京航空航天大学软件学院教授王宝会老师,围绕人工智能的定义、核心要素、底层逻辑等内容,带领大家揭开人工智能的神秘面纱,深入探寻这一前沿技术的诸多奥秘。

关键词： 人工智能   新趋势   核心能力   复合型人才  

摘要： 随着人工智能的发展,国家和企事业单位对人才的能力提出了更高要求。结合大学物理课程的基本功能与教学任务,分析了物理学在学生能力培养中所发挥的重要作用,提出了新形势下复合型人才应重点培养的核心能力。通过对传统物理教学现状的分析,指出了其在培养学生核心能力方面存在的不足之处。同时,针对当前学生学习的盲区,结合教学实际与具体案例,提出了具体的培养思路与实施策略。为保障学生顺利完成大学物理课程学习,帮助其构建完整的物理知识体系、形成科学的思维方式,提供了一套系统化的教学思路,并通过创新性地引入以核心能力培养为导向的教学活动,激发学生的学习热情。

关键词： 人工智能应用   物流管理专业   人才培养  

摘要： 在数字化转型浪潮席卷全球的背景下,物流行业正经历从劳动密集型向智能化、技术化的深刻变革。高校物流管理专业人才培养模式的革新迫在眉睫,而人工智能技术的深度应用,为培养复合型物流人才提供了新路径。文章聚焦人工智能在物流管理专业人才培养中的实践探索,立足学生个性化发展需求,深入研究专业与人工智能的融合策略,以提升人才培养与行业的适配度。通过深入调研本校物流管理专业,系统梳理了人工智能应用现状与核心问题,并提出系列优化对策,以期为高校物流管理专业人才培养方案的优化提供理论依据,为“人工智能+物流”教育模式的创新发展以及服务行业转型升级提供实践参考。

关键词： 生成式人工智能(生成式AI)   研究生教育   融合创新   技术变革  

摘要： 随着生成式人工智能技术的快速发展,其推理能力拟人化、多模态感知丰富化、协作形式群体化的新技术特征为研究生教育创新提供了新动能。基于DeepResearch、清小搭、AI Hospital等典型案例,从个体学习研究、跨学科知识方法、教育组织制度三个层面分析了新技术特征的影响。研究发现,生成式AI在提升研究效率、促进跨学科接触、推动组织创新方面发挥了积极作用,但也带来学术原创性界定、跨学科研究深度不足、制度协调复杂化等挑战。据此提出融合创新的系统性解决方案:理论上构建研究生教育融合创新框架;技术上设计统一科研平台、统一数据仓库、统一监测机制的技术生态;制度上在导师、学位授予、学术评价、资源配置角度提出建议。通过个体自主创新、跨学科创新、多主体协作创新的有机融合,实现研究生教育在AI时代的高质量发展。

关键词： 人工智能   AI助农   农民数字素养   差序格局   乡村振兴  

摘要： 在乡村振兴与数智化深度融合的背景下,数字经济促进共同富裕,农民AI数字素养成为推动乡村普惠共富的关键要素。基于AI助农电商直播等应用案例的分析,本文把农民AI数字素养的框架分为认知技能素养、应用创新素养、安全规范素养三个层面。具体体现在知识学习与乡村场景内容创作、数据分析与乡村电商精准营销、AI幻觉警惕和伦理反思能力培养等方面。农民AI数字素养的差异因素与新差序格局体现为:技术应用动态差序,能力层级与阶段迭代分化;流量生态适配差序,规则认知与人设维护差异;社会资本转化差序,网络资源与数字劳动分层。培育农民AI数字素养,须探索多渠道学习路径,多元主体构建培育机制;促进AI数字素养螺旋升级,实现传统差序格局价值再造;建立学习共享协作机制,乡村技术普惠推动共同富裕。