关键词： 前列腺癌   MRI   影像组学   深度学习  

摘要： 前列腺癌(PCa)是世界上老年男性最常见的肿瘤之一。随着社会老龄化进程加快,中国PCa的发病率和死亡率逐年升高。前列腺成像报告和数据系统(PI-RADS)提出多参数MRI是评估前列腺疾病的最佳成像方法,但为了便于数据的采集和分析,以及造影剂可能产生的不良影响,通常省略动态对比增强成像,从而形成双参数MRI扫描方案。人工智能(AI)通过对MRI图像的系统分析与评估,能够快速准确地识别前列腺病灶,辅助放射科医师提高诊断效能。因此,笔者旨在分析双参数MRI结合AI在前列腺分区和体积评估、PCa的诊断和分级、PCa分期的预测和预后的评价中的研究价值,初步展望AI在PCa研究中的发展方向。尽管在PCa的AI研究中,存在许多需要进一步解决的问题,但目前研究展现出许多有希望的结果,相信AI的合理应用将会给PCa患者带来重大意义的改变。

关键词： 生成式人工智能   意识形态风险   技术逻辑   风险规制  

摘要： 作为高度模拟人类思维的技术力量,生成式人工智能具有一定的意识形态属性,其服膺资本的机器理性与技术应用的异化倾向,催生了复杂多变的意识形态风险挑战,后者是推进中华民族伟大复兴历史进程中需要重点防控的全局性风险。在世界百年未有之大变局背景下,生成式人工智能的技术逻辑与资本逻辑深度互嵌诱发了原生安全、共生安全与孳生安全等意识形态风险。基于技术机理及其应用呈现的风险样态,应从价值引领、技术攻防、法治规范和智能素养等多维视角,系统应对生成式人工智能带来的意识形态风险,巩固主流意识形态话语权。

关键词： 中医药   人工智能   高质量发展大会  

摘要： 4月23—24日,第四届中医药高质量发展大会在浙江乌镇召开。大会主题为“中医药+人工智能”。此次会议由现代中药创制全国重点实验室、天津中医药大学主办,现代中医药海河实验室、国家现代中药创新中心承办。大会重点围绕人工智能在临床诊疗、科学研究、人才培养、产业发展等方面的应用需求展开深度研讨,共商智能时代中医药发展策略和重点任务,为制定相关政策规划提供智力支持。

关键词： 婴儿   心脏病   低剂量   体层摄影术,X线计算机   人工智能  

摘要： 目的观察深度学习全模型迭代算法(AIIR)用于重建先天性心脏病婴儿胸部低剂量CT图像的价值。方法前瞻性纳入262例拟接受胸部CT检查的先天性心脏病婴儿,随机将其分为低剂量组(n=142)与常规剂量组(n=120)。对低剂量组以管电压80 kVp、管电流10 mAs行胸部CT扫描,分别采用混合迭代重建(HIR,A组)和AIIR(B组)重建图像;对常规剂量组以管电压80 kVp、管电流100 mAs行胸部CT扫描,以HIR重建图像(C组)。比较3组图像主、客观评价结果,分析AIIR的价值。结果3组图像质量及显示结构清晰度差异均有统计学意义(P均<0.001)。除显示叶间裂清晰度外,B、C组图像主观评分差异均无统计学意义(校正P均>0.05),而A组图像主观评分均低于B、C组(校正P均<0.05)。3组肺实质噪声(SD)、信噪比(SNR)及对比度噪声比(CNR)差异均有统计学意义(P均<0.001),且两两比较差异均有统计学意义(校正P均<0.05)。低剂量组与常规剂量组有效剂量分别为0.09(0.08,0.10)及0.85(0.75,1.03)mSv,前者低于后者(Z=-13.942,P<0.001)。结论利用AIIR可使先天性心脏病婴儿胸部低剂量CT图像质量与常规剂量扫描相当。

关键词： 生成式人工智能   虚拟数字人   光明面   阴暗面  

摘要： 随着人工智能生成式算法及虚拟技术的显著突破,虚拟数字人成功跻身于元宇宙和AIGC两大热门领域,成为当前社会广泛关注的焦点。本文围绕虚拟数字人在商业领域的应用,深入探讨了其“光明”与“阴暗”两面。在“光明面”方面,虚拟数字人作为商业增长的关键力量,架起了用户互动与市场拓展的桥梁,构建了产业链条与创新生态的枢纽,激发了行业潜能与服务创新的引擎,引领了数字潮流以及成为塑造品牌灵魂的灯塔。然而,在“阴暗面”方面,虚拟数字人的发展也伴随着诸多挑战,如法律、伦理、情感交互、就业市场和数据安全等问题。针对这些挑战,建议制定完善相关法律法规,加强伦理审查,提升技术水平,推动就业转型,加强数据安全与隐私保护。研究结论为厘清虚拟数字人在商业领域所扮演的角色提供理论遵循,为虚拟数字人行业健康有序发展提供决策参考。

关键词： 社会治理现代化   安全管理   应急机制   生成式人工智能   数字管理   智慧管理  

摘要： 在生成式人工智能迅速发展的背景下,社会治理正迎来前所未有的机遇与挑战。本文以文献综述和现状分析为基础,探讨数字管理和智慧管理对安全管理和应急机制的智能化改造,力求揭示其如何助力实现治理的精准化、预测的智能化与响应的高效化。研究发现,技术赋能可以显著推动跨部门协同、资源整合、公共安全、基础设施韧性和灾害应急等领域的提升。但同时,数据安全、隐私保护、技术标准不统一及跨部门协同不足等问题仍需解决。针对上述问题,本文提出构建以“技术赋能、制度重构与社会参与”为核心的新型治理模式,强调以法治保障为基础,推进信息化基础设施建设,同时拓宽公众参与渠道,提升社会安全与应急治理的整体韧性与协同性。此项研究意在为新时代安全与应急管理体系的构建提供可行的理论支撑与实践路径,助力我国社会治理体系实现高质量发展。

关键词： 人工智能   纺机产品   运维管理   模型优化   智能算法  

摘要： 本研究旨在探讨基于人工智能的纺机产品运维管理模型的构建和优化。通过对纺机产品运维管理现状进行分析,发现传统管理模式存在效率低下和成本高昂的问题。因此,本研究提出了基于人工智能技术的新型运维管理模型。首先,利用数据采集与处理技术获取大量设备运行数据,并通过机器学习和深度学习算法对数据进行分析和挖掘,实现对设备运行状态的实时监测和预测。其次,采用智能调度算法优化设备运行计划,提高生产效率和资源利用率。同时,建立了纺机产品运维管理信息化平台,实现对设备运行状态的远程监控和智能化管理。最后,通过实验验证和效果评估,验证了基于人工智能的纺机产品运维管理模型的有效性和实用性。

关键词： 生成式人工智能   心理健康教育   算法偏见  

摘要： ChatGPT等生成式人工智能为各行各业的发展带来了新的机遇与挑战,在大学生心理健康教育中发挥着个性化心理评估与干预、情绪识别和情感支持、教育资源优化与普及的作用,但也存在潜在风险,如数据隐私与安全、算法偏见与误判、依赖性与人文关怀缺失等。因此,需要通过加强跨学科合作,提升算法透明度与可解释性,强化数据保护与隐私安全等方式来规避风险。

关键词： 人工智能   思政课   教学创新  

摘要： 近年来,人工智能在高校思政课教学中的应用研究成为热点,学界围绕人工智能在高校思政课教学中的作用和意义、应用途径、存在的问题以及提升对策等内容产出了许多研究成果。但现有的研究仍存在着表面性、片面性等不足,亟待总结与反思。深化人工智能在高校思政课教学中的应用研究,需要加深认识层次、聚焦整体赋能,并深刻总结反思现状,以实践反哺理论。

关键词： 人工智能   招聘效率   人力资源管理   伦理问题  

摘要： 本研究主要围绕人工智能技术运用到企业招聘当中,探索其提高招聘效率和解决传统流程痛点的方法。本文在分析人工智能技术特点及优势的基础上,从简历筛选,候选人评估及面试安排等方面进行了应用场景研究,并评价了该技术对于招聘效率所产生的正面效果。同时对技术应用的准确性与公正性,伦理问题及其与传统人力资源管理之间的权衡进行了辨识与探讨。最后有针对性地从技术优化更新,企业内部培训以及法律法规制定遵守等方面提出对策建议,目的在于帮助企业更加高效地运用人工智能技术优化招聘过程,提高招聘效率及质量。