关键词： 高风险人工智能   弱人工智能   强人工智能   安全监管  

摘要： 当前,高风险人工智能安全监管是全球数字时代的核心议题。高风险人工智能是指强人工智能、超级人工智能,以及符合“显著威胁”说标准的弱人工智能。欧盟的“双重认定+双向要求”、美国的联邦与州分层协同以及韩国的发展优先等监管模式,注重理念引导、制度保障、技术支撑和法律规范,同时存在隐私泄露、伦理失范及恶意使用等问题。我国相关监管举措亦存在诸多不足,应从坚持以人为本、安全和发展并重及公众参与等三大理念,打造全过程动态安全监管模式,实现以技术规制和化解风险的主动防御,健全高风险人工智能安全监管法律体系等方面进行完善。

关键词： 多模态   大语言模型   人工智能   预训练模型   时间序列预测  

摘要： 多模态预测任务通常需要同时对文本、图像与结构化数值等异构数据进行建模,以在复杂环境中实现稳健的时序建模、跨模态语义对齐与可解释推理。传统单模态或弱融合方法难以在语义对齐、信息互补与跨源推理方面取得一致性,且深度模型的黑箱特性限制了结果的可解释性。与此同时,大语言模型(Large language model,LLM)在语义理解、指令跟随与推理方面展现出强大能力,但其与时序建模、跨模态对齐及实时知识整合之间仍存在鸿沟。因此,提出LLM指导的多模态时序-语义预测框架,通过将变分推理的时序建模与LLM的语义分析相结合,构建“时序-语义-决策”的协同机制:时序模块利用递归潜变量与注意力机制提取历史行为模式;语义模块利用领域化语言模型与多模态编码器提炼高层语义与解释;两者在可学习融合器中联合优化,并提供不确定性标注与可解释报告。在StockNet、CMIN-US和CMIN-CN数据集上的实验表明,本文方法准确率达63.54%,较最优基线提升5.31个百分点,马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient,MCC)提升至0.223。本文研究为多模态时序预测提供了统一范式,并在金融科技领域展现出应用潜力。

关键词： 人工智能算法   城市轨道交通   碰撞风险   风险识别   数字化审计  

摘要： 本研究提出了一种基于人工智能算法的城市轨道交通风险识别与控制系统。针对传统方法在处理复杂风险环境中的不足,引入了TF-IDF算法进行风险数据过滤,并通过霍尔三维模型精确划分风险等级。系统利用多传感器实时数据和优化的深度学习算法,改进碰撞风险预测与预警机制。人工智能算法不仅提升了风险识别效率,还通过数字化审计实现了风险的自动化控制和管理,为城市轨道交通的智能化安全管理提供了有效支持。

关键词： 人工智能   涉外公共法律服务   治理逻辑   广西  

摘要： 随着“一带一路”倡议的纵深推进与中国–东盟经贸合作的深化,涉外公共法律服务需求呈现显著增长态势。人工智能凭借其强大的算力支撑能力、算法优化效能及数据处理能力,为涉外公共法律服务体系的转型升级提供新动能。在边境少数民族地区的特殊地缘背景下,广西涉外公共法律服务建设面临挑战:基础设施薄弱、数据壁垒突出、复合型人才匮乏、制度规范建设相对滞后,以及区域间存在的结构性数字鸿沟。珠海“咖啡+茶”涉外调解模式在AI法律服务与文化融合机制、规则衔接路径与多元协同架构方面的创新实践,为广西提供了重要参照。基于技术赋能、制度规制与价值共创的三重治理逻辑,广西亟需通过构建场景化应用体系、健全制度保障框架、优化技术人才支撑系统等路径,建立具有边境少数民族地区特色的涉外公共法律服务新型供给模式。

关键词： 技术变革教育   历史考察   三重表现   三重驱动理论  

摘要： 自工业革命以来,技术变革教育有三重表现,即宣称的影响、真实的影响和可能的影响。这些影响取决于技术本身的发展以及社会、教育等因素的配合,具有演进关系。在此基础上可建构技术变革教育的三重驱动模型,即以教育高质量发展驱动技术变革教育的内驱力、以经济理性驱动技术变革教育的外驱力、以学术成果理性驱动技术变革教育的牵引力,该三重驱动力分别从内在发展、效益导向和学术产出等方面影响着三重表现。这对当下技术变革教育政策制定和实践行动具有重要指导和启发价值,应慎重对待技术变革教育的宣称影响,最大化争取技术变革教育的可能影响,扩大技术变革教育的真实影响。

关键词： 人工智能   材料成型及控制工程   教学  

摘要： 通过专业智能化领域建设,构建以智能成型为主的全流程、跨专业一体式培养体系;组建“智能焊接、增材制造、轧制装备”教学创新团队,加强智能成型教师队伍建设;修订材控专业人才培养方案,实现成型课程培养目标向数字化、智能化方向转型升级;依托中厚板轧制虚拟仿真实训平台助力智能成型人才培养的新举措,开展人机交互虚拟仿真平台构建;赛创融合,注重专业智能化领域的关联性。通过这些创新路径及方法的探索和实施,将人工智能融入到材控专业教学中,有效培养了学生的综合能力和创新精神。

关键词： 人工智能   小学学科教研   数据诊断   精准优化   教研范式  

摘要： 本文剖析传统教研范式困境,构建数据驱动的智能诊断与精准优化体系。AI通过多维度分析课堂教学行为,显著提升教研科学性与针对性;其跨学科创新应用推动“教学-诊断-优化”动态闭环形成。实践表明,人工智能能推动小学学科教研从经验主义向数据智能范式转型,为素养培育与教育现代化提供实践范本。

关键词： 生物制造   蛋白质科学   人工智能  

摘要： 引言:把握"人工智能+生物制造"战略交汇点,构筑国家竞争新优势本报告旨在向国家决策层阐明,人工智能(AI)与蛋白质科学的深度融合,特别是AI驱动的酶设计技术,是全面落实国务院《深入实施"人工智能+"行动的意见》、加快培育新质生产力的关键突破口,更是决定我国在未来生物经济时代全球竞争地位的核心变量.

关键词： 公共安全   台风   崩塌   灾害链   知识图谱   人工智能   风险评估   工程地质学  

摘要： 公共安全是人类社会发展的基础,通过提升公共安全对灾害链的应对能力,来保障社会经济和人员财产的安全.当前,多变的气候特征导致台风-崩塌灾害链对承灾体的安全产生严重威胁.利用知识图谱技术、人工智能技术,融合专家打分法,分析、研究台风-崩塌灾害链中人员、建筑物、交通、财产等承灾体间的关联关系和体系结构,创新性地构建台风-崩塌灾害链风险评估模型.该模型成果,结合台风“杜苏芮”和云梦山公路边崩塌,进行了验证分析.研究结果表明:该模型能够为台风-崩塌灾害链风险评估提供有效的支持,提高了灾害链风险评估的准确性和可靠性,为公共安全领域的灾害风险管理提供了新的方法和思路.

关键词： 人工智能   高职院校   资助育人   精准识别  

摘要： 本研究于2024—2025年以湖南省4所高职院校为对象,通过问卷(200名学生,覆盖经济保障等4维度)与访谈(16名师生,半结构式30~40分钟)开展实证调研。结果显示:传统识别依赖主观经验,漏识隐性困难生19%,响应滞后且与育人脱节;人工智能应用虽具精准性(识别隐形家庭经济困难生)、动态性(预警危机)、协同性(匹配差异化支持)三重价值,但存在技术适配偏差(28%)、数据割裂(权限壁垒/隐私担忧43%)、人文缺失(资助匹配度58%)等问题。据此本文提出“技术—数据—人文”协同优化路径,构建全周期精准识别体系。