关键词： 人工智能   高校   思想政治教育   数字化转型  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,高校思想政治教育迎来了前所未有的机遇与挑战。本文深入探讨了人工智能时代高校思想政治教育数字化转型的现状、存在的问题以及应对策略,旨在为高校思想政治教育工作者提供有益的参考,推动高校思想政治教育在数字化浪潮中实现高质量发展,培养具有坚定理想信念、良好道德品质和创新精神的高素质人才。

关键词： 社会文化理论   二语教学   人工智能  

摘要： AI技术在二语教学中的广泛应用已成为不可逆转的发展趋势，为教学实践注入了新的活力。社会文化理论作为当代二语习得研究的重要理论范式也日益受到关注。将SCT与AI深度融合，用以指导AI赋能二语教学，具有重要的理论价值与应用潜力。基于国内外核心期刊中与SCT、AI和二语教学相关的研究成果，探讨了SCT指导AI赋能二语教学的理据，再依托SCT的三个核心概念（内化、中介和最近发展区）梳理其在AI赋能教学中的实施路径，并论证其可行性。在此基础上，结合教学实践，重点分析“AI驱动的交互式教学”“多模态内容辅助教学”和“实时动态评估与反馈”三种教学应用形态，展示SCT框架下AI技术的实践应用。最后指出当前实践过程中可能面临的挑战与问题，为后续研究与教学改革提供参考。

关键词： 联邦学习   人工智能   差分隐私   鲁棒聚合   安全防护   隐私保护  

摘要： 联邦学习作为一种分布式机器学习方法，能够在保证数据隐私的前提下进行模型训练，已经成为人工智能领域的研究热点。然而，联邦学习系统面临着多种安全威胁，包括数据投毒、恶意模型更新和对抗样本攻击等，这些威胁不仅可能破坏模型的性能，还可能导致隐私泄露。本文提出了一种结合差分隐私和鲁棒聚合的联邦学习安全方法，旨在提升联邦学习系统的安全性和鲁棒性。在客户端梯度更新过程中引入差分隐私机制，利用动态隐私预算调整策略为每个客户端的更新添加噪声，确保隐私保护的同时避免对模型训练性能的过度损害。同时，本文设计了鲁棒聚合机制，通过中值聚合和平均值聚合对客户端的梯度更新进行处理，剔除异常更新，防止恶意客户端对全局模型的干扰。实验结果表明，所提出的方法在抵御多种安全威胁方面表现优异，同时能在保证隐私保护的前提下，保持较高的模型性能。

关键词： 人工智能   高职   计算机网络技术  

摘要： 计算机网络课程是高职计算机网络技术专业的重点教学内容,是培养具备网络搭建、系统运维、应用开发能力人才的主要途径。随着现代科技的快速发展,人工智能技术被广泛应用于高职院校教育教学工作当中,计算机网络课程教学亦迎来新的发展机遇。文章阐述了AI技术在计算机网络课程教学中的应用价值,并剖析当前教学中存在的问题,同时结合相关实践与研究,提出AI技术在计算机网络课程教学中的应用路径与策略,以期提升高职院校计算机网络技术专业育人质效。

关键词： 猕猴桃   智能化   标准化   农业机器人   人工智能  

摘要： 猕猴桃为特色高效益林果作物，生产管理长期依赖高强度人工，效率低、品质不稳，制约产业持续发展。发展以作业机器人为核心的智能化装备体系，是破解劳动力瓶颈、推动规范高效生产的关键路径。本文梳理猕猴桃种植特征与生产模式，重点聚焦采摘、授粉、疏果、疏蕾等用工密集环节，构建智能感知、决策、执行与控制的技术框架，系统分析以机器人作业为代表的智能化生产关键技术与装备进展，探讨其发展趋势与适用场景。针对技术落地与装备推广难题，提出了“空间适配-生物适配-技术适配”三位一体的发展建议，强调通过果园宜机化适配改造与规划、果树标准化种植与开放性冠层形态调整、智能装备全程生产环节一机多用与多品种柔性适配等关键方向协同推进。本文旨在为猕猴桃智能作业机器人研发与推广提供理论支撑与实践参考，助力林果产业高质量智能转型。

关键词： 人工智能   肺炎支原体肺炎   细菌性肺炎   高分辨率CT  

摘要： 目的 探讨高分辨率CT(HRCT)征象联合人工智能(AI)定量指标在成人肺炎支原体肺炎(MPP)与细菌性肺炎(BP)鉴别中的价值.方法 选取成人MPP和BP患者各100例.采用单因素及多因素logistic回归分析筛选鉴别2种肺炎的独立影响因子.采用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)评估对2种肺炎的鉴别能力.结果 2组性别和年龄比较差异均有统计学意义(P＜0.05).2组支气管壁增厚、树芽征和实变影比较差异均有统计学意义(P＜0.05).2组小结节比较差异无统计学意义(P＞0.05).肺部HRCT肺炎病灶AI检测提示,2组炎性病灶分布、实变影/总病变、磨玻璃影(GGO)/总病变、实变影密度、GGO密度比较差异均有统计学意义(P＜0.05).采用单因素及多因素logistic回归分析,左上叶(％)、左下叶(％)、右上叶(％)、右中叶(％)、右下叶(％)是鉴别2种肺炎的独立影响因子.HRCT征象、AI定量指标及HRCT征象联合AI定量指标鉴别2种肺炎的 AUC 分别为 0.715[95％置信区间(CI)0.643～0.787]、0.822(95％CI 0.764～0.881)和 0.853(95％CI 0.801～0.905),HRCT征象联合AI定量指标鉴别2种肺炎能力显著.结论 HRCT征象联合AI定量指标可提升成人MPP与BP的鉴别准确率.

关键词： 磁共振血管成像   时间飞跃法   并行采集   压缩感知   人工智能  

摘要： 目的 探讨常用快速成像技术对头颅三维时间飞跃法磁共振血管成像(3D-TOF-MRA)质量的影响,选择临床最佳成像技术.方法 前瞻性招募30名健康受试者,采集5组3D-TOF-MRA技术图像:无加速组(参照组)、层面内并行采集(PI)组(1D组)、层面间PI组(2D组)、压缩感知(CS)组和人工智能辅助压缩感知(ACS)组.评价颅内近中远段血管的清晰度、假性狭窄、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)、边缘锐利度.结果 各组间颅内近段、中段血管清晰度均无统计学差异(P＞0.05).ACS组的远段血管清晰度优于其他各组,CS组与2D组优于1D组.对比参照组,ACS组各段血管均未见狭窄,1D组、2D组、CS组远段血管狭窄发生率分别为36.67％、13.33％、6.67％.ACS组的近段、中段血管SNR与参照组无差异,近中远段SNR高于1D、CS组,近段、远段SNR高于2D组.ACS组近中远段CNR与参照组无差异,近中远段CNR高于1D、CS组,近段、远段CNR高于2D组.ACS组边缘锐利度显著高于其他组.结论 ACS技术能加快头颅3D-TOF-MRA的成像速度并提高图像质量,推荐使用.