关键词： 人工智能   新质生产力   门槛效应   影响机制  

摘要： 发展新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点,而人工智能正加速成为发展新质生产力的重要引擎。基于2010—2022年省级面板数据研究人工智能对新质生产力的影响效应及影响机制,结果发现:人工智能对新质生产力具有正向促进作用。这一结果在经过一系列稳健性检验及内生性处理后,依然成立;人工智能对新质生产力的影响存在门槛效应,呈现出“阶梯增长”特征;在数字基础设施完善、数字产业基础较好、知识产权保护适中以及科研投入强度较高的地区,人工智能对新质生产力的促进作用更大;人工智能通过核心技术创新、产业结构升级和要素配置优化促进新质生产力提升。

关键词： 加密货币   反洗钱   区块链   机器学习   人工智能  

摘要： 近年来,基于区块链技术的加密货币市场正在快速发展,新兴商业模式和应用场景不断涌现,形成了数万亿美元规模的新经济体系。加密货币具有去中心化、匿名性和易于跨境流通等特性,极大地丰富和发展了以法定货币为核心的主流金融体系,同时也被广泛应用于洗钱等非法金融活动。因此,面向加密货币反洗钱的监管研究成为新兴热点领域,而机器学习和人工智能则成为加密货币交易行为监管、交易网络分析、安全风险评估等领域的主要研究方法。首先,系统性地梳理了近年来加密货币反洗钱的智能监管研究进展,从传统机器学习、深度学习、集成学习、图分析和启发式方法等维度归纳总结了反洗钱监管研究的主要模型、方法和应用模式。同时,整理了加密货币反洗钱研究文献中的常用数据集,并基于Elliptic数据集给出现有模型和算法的性能对比。最后,讨论了加密货币反洗钱的研究挑战与未来发展方向,以期为加密货币和去中心化金融产业的繁荣与健康发展提供有益的参考和借鉴。

关键词： 甲状旁腺肿瘤   超声检查   人工智能   鉴别诊断  

摘要： 目的观察超声组学机器学习(ML)模型术前鉴别非典型甲状旁腺肿瘤(APT)/甲状旁腺癌(PC)与甲状旁腺腺瘤(PA)的价值。方法回顾性纳入接受手术治疗的330例原发性甲状旁腺功能亢进症患者,依据手术病理及临床随访结果分为APT/PC组(n=78)及PA组(n=252),同时按7∶3比例划分训练集(n=231)与测试集(n=99)。基于术前超声提取545个影像组学特征,采用递归特征消除(RFE)、Kruskal-Wallis或方差分析法进行筛选,并分别以支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)、最小绝对收缩和选择算子逻辑回归(LR_(LASSO))、随机森林(RF)及决策树(DT)算法构建鉴别APT/PC与PA的ML模型;以训练集训练ML模型、以测试集验证模型效能,采用5折交叉验证筛选其中较优者。结果相比Kruskal-Wallis或方差分析法,基于RFE法筛选特征构建的SVM、LDA、LR_(LASSO)、RF及DT模型在训练集[曲线下面积(AUC)=0.870、0.878、0.850、0.847、1.000]及测试集(AUC=0.856、0.842、0.827、0.847及0.704)的鉴别效能均较高;其中SVM、LDA、LR_(LASSO)及RF模型(分别包括25、23、17、23个特征)的AUC均高于DT模型(8个特征)(P均<0.001),SVM、LR_(LASSO)及RF模型的AUC均与LDA模型差异无统计学意义(P均>0.05),而SVM及RF模型的AUC均高于LR_(LASSO)模型(P均<0.05),SVM的AUC与RF模型差异无统计学意义(P>0.05),即SVM、LDA及RF为较优模型。结论超声组学SVM、LDA、LR_(LASSO)、RF及DT模型均可于术前有效鉴别APT/PC与PA,尤以SVM、LDA及RF模型诊断效能较好。

关键词： 材料工业   战略机遇   制造业   科技创新   人工智能  

摘要： 材料是工业的基石,是科技创新的先导。当前,全球制造业格局深度调整,科技革命浪潮汹涌澎湃,材料工业正处于转型升级的关键历史节点。“十四五”期间我国材料产业取得显著进展,谋划“十五五”蓝图,亟须把握人工智能(AI)这一颠覆性技术带来的战略机遇,破解发展瓶颈,推动我国从材料大国向材料强国迈进。

关键词： 人工智能技术   财务控制   影响与应用  

摘要： 随着信息技术与互联网的不断发展,人工智能技术已被广泛应用于企业内部管理中,有效提升了企业现代化发展水平。财务控制属于企业内部管理中的重要内容,将人工智能技术引入到企业财务控制中,可有效提升企业财务控制工作效率,降低风险发生概率,促进企业健康稳定发展。基于此,文章简要分析人工智能与财务领域的结合情况,阐述人工智能技术对企业财务控制的积极影响与消极影响,提出人工智能技术在企业财务控制中的应用策略,以供参考。

关键词： 数据安全   人工智能   网络安全风险   敏感数据   论文专辑   个人隐私   新的活力   解决方案  

摘要： 人工智能与大模型的蓬勃发展为社会各行业注入了全新的活力与机遇,为当下存在的各类社会、科研等方面的问题带来了全新的解决方案,但同时也隐含着新的网络安全风险。铁路作为国家交通领域的大动脉,不仅承载着国民经济发展的重担,也容纳着不计其数的各领域敏感数据,更与广大乘客的个人隐私息息相关。

关键词： 人工智能   动植物检验检疫学   教学质量   教学改革  

摘要： 随着信息技术的快速发展,“动植物检验检疫学”课程的教学模式已经无法满足动植物检验检疫行业的人才需求。传统的课程设置过于陈旧,缺乏与其他新兴技术的结合,使学生无法适应未来科技的发展。人工智能技术可以被应用到“动植物检验检疫学”课程设计、资源建设和虚拟实验等环节的改革中。在课程设计方面,人工智能技术能够基于学生的个性特点,智能化推荐适合学生自身特点的课程内容,实现个性化学习;在课程资源建设方面,人工智能技术能够将在线开放课程与高质量的公开教学视频智能推荐给学生,拓宽课程资源和思路。人工智能技术的应用将推动“动植物检验检疫学”教学改革向更高水平迈进。该技术的应用不仅能够将学术教育领域带入新的智能时代,同时也能够培养更多高素质的新时代人才。

关键词： 人工智能   职业教育   数字资源  

摘要： 人工智能技术是职业教育数字资源建设与应用的核心驱动力。当前,职业教育数字资源已取得在线精品课程规模化覆盖、专业教学资源库结构化沉淀,以及虚拟仿真实训场景化突破,形成基于“课程开发—资源集成—场景创新”三位一体的数字资源矩阵,但仍存在数字资源供给与产业需求的结构性失衡、多元技术异构与数字资源整合的兼容性障碍、数字资源交互设计与反馈机制的教育性脱嵌,以及教师技术适应性与教学资源适配性失度等结构性矛盾。因此,研究基于人工智能背景下职业教育数字资源的特征与关键技术,搭建职业教育数字资源开发与学习支持的“AI+”系统,创新人机协同的职业教育数字资源开发范式。并提出以人工智能技术驱动职业教育数字化转型、创新职业教育教学模式、推进师资队伍数字化建设、深化产教融合与校企合作等改进策略,以期为职业教育数字资源开发提供参考。

关键词： 生成式人工智能   中职教育   高星级饭店运营与管理  

摘要： 伴随生成式人工智能技术的迅猛发展,生成式人工智能技术对中职高星级饭店运营与管理专业的运用展示出巨大潜力,本文把客户服务、运营管理、市场营销及人力资源管理这四个方面作为研究的对象,分析生成式人工智能怎样实现对中职学生职业技能提升的赋能,并设计合理路径,采用优化课程体系、调整实践教学、提升师资队伍建设并健全评价体系的做法,使生成式人工智能实实在在地有效提升了学生的专业技能与实践能力,为中职教育赋予新的发展活力,造就出与未来行业需求相契合的高素质人才。

关键词： 人工智能   大模型   知晓现状   应用需求   临床诊疗决策  

摘要： 目的探讨中国临床医师对大模型的认知现状及心血管医师的应用需求。方法本研究为方便抽样的横断面调查。2023年12月,通过自制问卷对7980名临床医师进行调查,其中包括930名心血管医师。调查内容包括医师基本信息[工作城市(一线城市、新一线城市、二线城市、三线城市及四线及以下城市)、所在医院等级、职称及科室],医师对大模型的认知情况(知晓和使用)与其在临床辅助决策、信息筛选和科研工作中的应用需求。比较不同区域、医院等级、职称、科室的医师对大语言模型认知及需求的差异,并针对心血管医师在各具体需求中做进一步比较。结果7980名临床医师中,大模型的知晓率为76.3%(6088/7980)、使用率为11.8%(942/7980);930名心血管医师中,大模型的知晓率为78.5%(730/930)、使用率为11.4%(106/930)。不同城市、医院等级和科室临床医师对大模型的知晓率与使用率差异均有统计学意义(P均<0.05),但不同职称医师的使用率差异无统计学意义(P=0.053)。6088名知晓大模型的医师对临床信息筛选、诊疗决策辅助、科研支持方面的需求率分别为87.3%(5312/6088)、78.4%(4774/6088)、75.8%(4616/6088);730名知晓大模型的心血管医师对临床信息筛选、诊疗决策辅助、科研支持方面的需求率分别为91.0%(664/730)、79.2%(578/730)、75.9%(554/730)。不同城市、医院级别、职称和科室的医师对大模型在临床信息筛选和科研支持的应用需求上差异均有统计学意义(P均<0.05),来自不同等级医院的医师对诊疗决策辅助的需求差异无统计学意义(P=0.085)。关于心血管医师对大模型的各项具体需求,在筛选或获取临床信息方面,不同城市级别的心血管医师对于文献解读的需求,不同职称的心血管医师对于会议总结、专家传记、医疗政策和社会新闻的需求,不同城市等级和医院等级的心血管医师对于患教科普的需求差异均有统计学意义(P均<0.05);在辅助临床诊疗决策方面,不同城市等级、职称的心血管医师对于指南共识查询的需求,不同城市等级心血管医师对于医疗药品与器械相关内容的需求差异有统计学意义(P均<0.05);在科研工作支持方面,不同城市级别和职称心血管医师对试验方案设计的需求,不同城市级别的心血管医师对文献检索分析与研究申请流程的需求,不同医院等级的心血管医师对于数据采集的需求差异均有统计学意义(P均<0.05)。结论在我国,临床医师对大模型的认知与应用需求存在区域、医院等级、职称和科室差异。通过加强技术培训与支持、优化功能设计等措施,有望推动大模型在医疗领域的广泛应用,提升医疗服务质量和效率。