关键词： 高风险作业   安全隐患识别   大型发电厂  

摘要： 大型发电厂的施工涉及较多高风险作业环节,例如高空作业或深基坑作业等,而高风险作业在开展过程中会存在一定的安全隐患,例如工人不认真佩戴安全帽、工人违规操作、设备状态异常等。一旦操作环节发生安全事故,会直接威胁到施工人员的生命安全,同时也会导致施工进度停滞,使项目效益受损。因此,我们有必要针对智慧工地的安全隐患进行识别和预警,从而实现工地施工的全方位实时监控。

关键词： 生成式人工智能   高职学生   英语写作能力   问题与策略  

摘要： 快速发展的生成式人工智能在语言学习中扮演着双刃剑的角色,提供便利也带来问题。笔者通过问卷调查、深度访谈、课堂观察等多种方法,探讨了生成式人工智能在高职学生英语写作能力提升中存在的问题:即时性学习痕迹明显、依赖程度较高、能力提升虚假等,并提出明晰技术特征、回归自我探索、重塑技术应用观念,旨在确保学生主体地位的同时最大限度地发挥技术优势,切实提升学生的英语写作能力,为人工智能时代的外语教学改革提供实践参考。

关键词： 人工智能技术   高校   个性化教育  

摘要： 人工智能在教育领域的渗透持续深入,尤其在高校个性化教育中展现出巨大的应用潜力。文章将基于人工智能技术的高校个性化教育作为研究对象,首先,深入剖析人工智能技术在高校个性化教育方面的显著优势,接着,直面该技术在应用过程中面临的诸如技术与数据层面的挑战、教学模式重构的阻力、学科建设与人才培养瓶颈等问题。在此基础上,提出具有针对性的破解策略,以期为高校个性化教育的高质量发展提供助力。

关键词： 人工智能   性别工资差距   技能溢价   母职惩罚   性别平等  

摘要： 人工智能技术应用改变了劳动力的技能优势和就业市场的性别分工模式,为缓解长期存在的性别工资差距问题提供了新契机。本文综合利用2018年中国家庭收入调查(CHIP)、电子前沿基金会(EFF)人工智能进展测量数据库及美国劳工部计算机化职业信息数据库(O*NET)数据,借助Felten等提出的人工智能职业渗透度(AIOE)量化了不同职业受人工智能通用技术的影响程度,据此统计中国不同职业和行业受到人工智能发展的影响程度,分析人工智能职业渗透度(AIOE)对性别工资差距的影响,并基于技能溢价和母职惩罚双重视角实证研究其作用机制。本文选取14~65岁有工作经历的城乡居民为研究对象,将城市知识产权纠纷数和城市国际互联网用户数作为工具变量,采用工具变量法处理潜在的内生性偏差。研究发现:第一,依赖数据分析、自然语言处理和沟通等技能的白领职业受到人工智能通用技术的影响程度显著大于以体力劳动为主的蓝领职业。第二,受人工智能技术影响较大的职业群体性别工资差距显著缩小。第三,职业人工智能渗透度对性别工资差距的影响在不同地区、职业任务类型和工作时间灵活性条件下表现出异质性,未建设人工智能创新发展试验区的地区、常规认知及非常规体力职业任务类型以及夜/晚/倒班制工作时间制下,人工智能职业渗透度对性别工资差距的影响不显著,说明地区发展不平衡、性别职业隔离等问题需特别关注。第四,人工智能不仅提升了技能溢价,使高学历且能够适应技术变革的女性获得更公平的工资收入;还弱化了母职惩罚效应,减轻了因生育和家庭责任给女性职业发展和工资收入带来的负面影响,从而缩小性别工资差距。研究结论表明在高度智能化的工作环境中,女性员工有机会获得更公平的薪酬待遇。因此,建议进一步提高女性的劳动力技能水平,增强其在现代职场中的竞争力与适应性,确保其能够在技术变革中受益。鼓励和引导分享经济、零工经济的发展,提高人工智能普及率,拓宽人工智能技术的应用范围并深化其在各行业中的渗透程度。

关键词： 人工智能   医学教育   教育现代化   现实路径  

摘要： 人工智能作为医学教育的战略性变革技术,正在通过三重赋能推动现代化转型。在技术层面,凭借教学智能化和评价精准化提升效能;在社会层面,促进资源公平、促进资源整合与国际合作;在人文的发展层面,助力学生发展及促进医患沟通。但人工智能在应用过程中面临顶层设计战略规划不足、人机关系失衡及伦理法律滞后等挑战。因此,需构建制度保障、技术融合与价值引领的三重路径,通过顶层设计统一标准、深化人机协同、完善伦理规约,确保教育本质不偏移,推动实现智能化转型高质量发展,为医学教育现代化夯实人才根基。

关键词： 人工智能   大模型   社会救助体系   数字化转型   被动响应   预见性治理  

摘要： 生成式人工智能引发的认知革命推动社会救助体系从“被动响应”向“预见性治理”跃迁。技术嵌入社会救助面临着数据碎片化、算法可解释性不足、智能系统偏差、技术理性僭越等现实困境。数智化治理工具的引入为破解困境提供了技术解决方案,通过数据重构与算法嵌入可重塑社会救助的治理范式,特别是以AI大模型为代表的新兴技术赋能社会救助具有巨大优势。因此,应构建技术赋能与制度进化的良性互动回路,建立数据治理、算法约束、服务创新、场景适应四重协同机制,以实现救助覆盖广度与精度的帕累托改进。

关键词： 人工智能   视频通话   通信质量   图像增强   语音优化  

摘要： 随着远程沟通需求的激增,视频通话已成为人们生活和工作中不可或缺的通信方式,其通信质量直接影响用户体验,而人工智能技术的快速发展为解决这些难题提供了新路径。文章聚焦人工智能技术在视频通话通信质量提升中的实践应用,分析当前面临的挑战与未来发展方向,旨在为相关技术研究和实践提供参考。

关键词： 人工智能   模式识别   计算机神经网络   拓扑数据分析   卷积神经网络   注意力机制   计算机图象处理  

摘要： 针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)难以捕获和利用复杂高维数据的多维结构信息,限制了其特征学习能力的问题,提出一种融合了拓扑数据分析(topological data analysis,TDA)与CNN的特征融合方法——TDA-CNN.该方法将CNN捕获的数值分布特征与TDA提取的拓扑结构特征相融合,CNN通道负责提取数值分布特征,TDA通道专注于提取拓扑结构特征,然后,将这两类特征融合形成组合特征表示,并利用注意力机制自适应地学习每种特征的重要性权重,为后续全连接网络提供更全面的决策依据.在Intel Image、Gender Images和Chinese Calligraphy Styles by Calligraphers等数据集上的实验表明,TDA-CNN在改进特征聚类与识别关键特征方面表现出色,分别将基线模型VGG16、EfficientNet V2和DenseNet121的性能提升了21.89%、22.66%和8.26%,有效增强了模型的判别能力.

关键词： 人工智能   机器人手术   计算机模拟   预测模型   精确度  

摘要： 目的通过探究脊柱手术机器人对呼吸运动的动态补偿能力,提高真实手术环境下的定位精度。方法通过采集分析椎体在呼吸运动下的各方向运动,得到最大浮动幅值、最大浮动速度、周期频谱等信息。通过实时监测呼吸运动曲线、计算呼吸运动速度构建AI呼吸运动模型,预测未来位置。在此基础上,构建了由机械臂驱动模拟呼吸运动的试验平台,并进行周期为4 s,幅值为5 mm的呼吸运动模拟。通过模型试验,比较了动态环境下脊柱手术机器人在无动态补偿、光学追踪动态补偿和AI辅助预测动态补偿下的精度差异,并进行统计学分析。结果机械臂驱动的模拟呼吸运动试验平台采样频率为30次/s,在无动态补偿、光学追踪动态补偿和AI辅助预测动态补偿下分别连续采集80 s精度数据,共计3组,7200个采样点。重复上述采样10次,共计得到3组7.2万个精度数据。统计结果显示,AI辅助预测动态补偿的精度误差(0.3±0.2)mm显著低于无动态补偿(2.7±1.3)mm和光学追踪动态补偿组(1.1±0.5)mm(P<0.001)。结论AI辅助预测动态补偿应用于脊柱手术机器人具有可行性,其较高的补偿精度可为动态环境下的脊柱手术提供安全保障。

关键词： 人工智能   权力转移   权力约束  

摘要： 人工智能(AI)作为当今世界科技发展的重要驱动力,正在深刻地改变着社会的各个方面。随着AI技术的不断进步和应用,权力结构也在经历着前所未有的转移和重塑。讨论权力约束的策略,并提出保持AI技术投入、跨领域专家合作、国际对话与交流、动态监管机制、推动公众参与和监督、法律法规建立与完善等建议。