关键词： 人工智能   环境监测   数据挖掘  

摘要： 随着环境监测数据呈现爆发式增长趋势,传统的数据分析方法遇到了前所未有的挑战,人工智能技术以其强大的数据处理和知识发现能力,为环境监测数据的深度挖掘提供了新的突破口。本文分析了人工智能在环境监测数据挖掘中的应用意义,梳理了应用现状,剖析了面临的关键问题,从数据质量提升、算法模型优化、场景应用拓展三个方面,对突破人工智能在环境监测数据深度挖掘应用中的瓶颈问题进行了深入探讨,并提出了推动环境监测数据智能应用的对策建议,以期为生态环境治理与可持续发展提供新思路和新方法。

关键词： 小学英语   人工智能   课堂互动   现状问题   优化策略  

摘要： 本文聚焦人工智能辅助下的小学英语课堂互动模式优化,针对传统课堂互动中参与覆盖有限、反馈维度单一、场景脱离实际等问题,结合小学PEP教材内容,探索优化路径与实施策略。研究表明,依托互动白板、口语测评系统等现有AI工具,通过技术赋能构建多元互动场域、数据驱动实现精准反馈、场景重构强化实践体验,可有效拓宽互动维度、提升反馈实效、促进真实运用。实践策略包括搭建“AI+双师”平台保障全员参与、设计“AI+分层”机制实现个性指导、开发“AI+主题”资源推动真实运用,为提升小学英语课堂互动质量提供参考。

关键词： 人工智能   高职计算机专业   课程体系优化   实践教学   课程评价机制  

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能已深入人们的日常生活和工作中。对于高职教育而言,如何紧跟时代步伐,优化并创新计算机专业课程体系,成了一个亟待解决的重要问题。为解决此问题,本论文深入研究了现代高职计算机专业课程体系在人工智能时代下的现状,并提出了相应的优化与创新策略。通过细致的调查分析,论文探索出了一条适应人工智能时代的高职计算机专业课程体系建设路径:首先明确课程目标,进而设计课程结构,以实践教学为核心,着重培养学生的创新思维与实践能力;最终,通过教学改革,建立起与人工智能时代相契合的高职计算机专业课程评价机制。本研究成果对于更新教学模式、提升教育质量,以及推动我国高职计算机专业教育的健康发展具有积极意义。

关键词： 人工智能   外语学习   应用现状   优势局限   未来趋势  

摘要： 在全球化与信息技术迅猛发展的背景下,外语学习愈发重要,人工智能也逐步融入其中。本文深入研究了人工智能在外语学习中的应用,分析了其应用现状,如智能语音识别等系统的革新,探讨了辅助外语学习的优势与局限,最后对人工智能辅助外语学习的未来发展趋势,人工智能与大数据驱动的精准分析等进行了展望。这对推动外语教学革新、提升学习效率、促进跨文化交流具有重要的现实意义,为外语学习领域的发展提供了新的思路与方向。

关键词： 胶质瘤   多学科诊疗   精准医疗   神经外科手术   分子诊断技术   人工智能   免疫治疗   患者医护团队  

摘要： 脑胶质瘤作为中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤，其高侵袭性、高复发率及低生存率的生物学特性对临床诊疗提出严峻挑战。脑胶质瘤多学科诊疗（MDT）模式通过整合神经外科、影像科、病理科、放射治疗科、肿瘤内科、神经内科等核心学科资源，构建以循证医学为基础的规范化诊疗体系，已成为改善脑胶质瘤患者预后的关键策略。本文系统阐述脑胶质瘤MDT的组织架构与运行机制，深入解析多学科在精准诊断、个体化治疗及全程管理中的协同作用，结合最新临床证据与技术突破探讨MDT模式的创新方向，为优化脑胶质瘤诊疗策略提供理论与实践参考。

关键词： 机械设计   人工智能   自主学习   知识推理   计算机辅助设计  

摘要： 随着生成式人工智能的快速发展，机械设计领域迎来新的变革。设计理念正逐渐由传统的“计算机辅助+人工经验”发展为具备高级智能化的“历史设计数据与知识+生成式模型”，具体设计行为由“人工建模”发展为“生成式建模”，机械产品设计驱动由人工经验发展为数据知识。针对这一种发展趋势，提出了新的机械设计理念：智能生成式设计，阐述了智能生成式设计的内容组成、核心运行机制、设计特点、关键技术等。在此基础上，探讨了智能生成式设计在机械产品设计上的应用价值，为机械产品的设计指明新趋势和发展方向。

关键词： 人工智能   法律职业   范式变革   人机协同  

摘要： 以生成式人工智能为代表的技术浪潮，正引发一场深刻的法律职业范式变革，其影响已超越单纯的效率工具范畴。一方面，人工智能通过提升司法效率、增强裁判客观性与拓展法律服务普惠范围，为法律职业带来了历史性的发展机遇；另一方面，它也对程序正义、实体公正与职业伦理构成了系统性风险，具体表现为过程的不透明、算法的内在偏见、价值判断的悬置以及职业责任的虚化。这场变革的根本动因是技术逻辑与法理逻辑之间的深刻张力。在技术维度，人工智能存在着认知能力的极限、对数据的固有依赖以及“黑箱”特性等内在局限。在法理维度，法律职业对参与者的法律主体资格、推理模式的因果性以及裁判过程的交往性有着技术无法满足的根本要求。基于此，本文主张，应对之道在于超越“技术乐观”或“技术悲观”的简化论，主动地、系统性地重构法律职业中的人机关系。为此，本文构建了一个旨在促进深度人机协同的整合性治理框架。该框架是多层次的：在宏观层面，主张通过优化治理架构与创新法律机制，在坚持人类法官作为最终责任主体的同时，对其最终裁判权的行使，特别是对高置信度AI结论的否决，建立必要的程序性制约；在中观层面，主张通过风险的分类分级监管与包含“替代责任”和“受约束的优先责任”的新型权责配置，为人机互动划定清晰的规则边界；在微观层面，则主张通过法律人的角色重塑与法学教育的供给侧结构性改革，赋能法律职业者成为AI价值判断能力的积极塑造者。

关键词： 查询优化   人工智能   强化学习   数据库系统   数据管理  

摘要： 查询优化是数据库系统中至关重要的环节,查询优化器通过找出一条查询语句对应的最佳查询计划来减少查询执行的代价.传统优化器依赖固定规则或简单启发式算法加工并筛选候选计划.然而随着实际应用中关系模式和查询逐渐复杂,传统的查询优化器已经难以满足应用需求.智能查询优化算法将机器学习技术应用到查询优化领域,通过学习查询计划与复杂关系模式的特征来协助传统优化器完成查询优化.此类算法在代价模型、连接优化、计划生成和查询改写等方面都提出了创新有效的解决方案.梳理上述4类智能查询优化算法近年来的研究成果和发展脉络,并对智能查询优化未来的研究方向进行展望,希望研究者可以全面了解智能查询优化算法的研究现状,以助于其后续科研工作的开展.

关键词： 机械设计   人工智能   自主学习   知识推理   计算机辅助设计  

摘要： 随着生成式人工智能的快速发展，机械设计领域迎来新的变革。设计理念正逐渐由传统的“计算机辅助+人工经验”发展为具备高级智能化的“历史设计数据与知识+生成式模型”，具体设计行为由“人工建模”发展为“生成式建模”，机械产品设计驱动由人工经验发展为数据知识。针对这一种发展趋势，提出了新的机械设计理念：智能生成式设计，阐述了智能生成式设计的内容组成、核心运行机制、设计特点、关键技术等。在此基础上，探讨了智能生成式设计在机械产品设计上的应用价值，为机械产品的设计指明新趋势和发展方向。