关键词： 医疗行业   变革   医学人工智能   临床诊疗  

摘要： 在科技与医疗深度交融的时代背景下,医学人工智能(AI)正以革命性的态势重塑现代医疗生态体系,成为推动医疗行业变革的核心力量。从临床诊疗到健康管理,从技术创新到产业升级,AI技术的深度应用正在改写医疗行业的发展轨迹。

关键词： 人工智能   统计学   大数据   机器学习  

摘要： 作为数据科学的核心方法论体系,统计学在人工智能时代正经历深刻的范式变革。这一变革主要体现在数据抽样方法的迭代、数据采集与处理方式的革新、降本提质的实现以及学科体系的完善四个方面。同时,人工智能的应用为统计学的发展带来了新的机遇,表现为统计建模方式的转型、统计推断方法的革新、因果分析体系的演进、数据整合机制的重构和决策支持系统的升级等,推动统计学理论与方法层面的创新突破。大数据与机器学习技术的兴起也给传统统计学带来前所未有的挑战,包括理论体系的创新、方法体系的融合、数据类型的拓展和统计软件的开发。为有效应对挑战,统计学应进一步深化与人工智能技术的跨学科融合,提升统计模型的泛化能力和可解释性,构建适应数智时代复杂数据特征的新理论与方法体系,加快推进统计学持续创新与高质量发展。

关键词： 人工智能   民警   涉外警务语言能力  

摘要： 随着国际国内形势的变化,涉外警务工作面临着新的挑战,迫切要求涉外警务工作者提升语言能力。与此同时,人工智能技术的多样性和发展的快速性给涉外警务人才的语言能力提升带来了新的机遇,需要语言工作者探索将人工智能技术用于涉外警务人才语言能力培养的场景。因此,通过分析涉外警务人才的语言能力现状,文章致力于探索涉外警务语言能力的定义和内容以及人工智能背景下民警提升涉外警务人才语言能力的路径。

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,大数据和数字经济上升为国家战略,大模型已成为推动数据经济领域创新的关键力量,结合《数据要素x三年行动计划(2024--2026年)》。通过深度学习和大数据分析等技术,改变了各行业生产方式.提升了生产效率。随着大模型时代的到来,人工智能也面临着高质量数据匮乏、模型训练及推理成本高昂、评估体系不健全等诸多挑战。因此,通过重点研究人工智能的数据科学理论、聚焦复杂数据分析技术、建立高维多视角数据融合分析方法,推动了人工智能理论与技术的创新。

关键词： 数字出版   人工智能   高质量数据集   数据要素   数据产业  

摘要： 2025年初,以DeepSeek-R1为代表的大模型引发了社会各界的研究讨论,未来数据规模与质量的双重突破将进一步推动国产大模型的训练与优化,形成“数据驱动、算法与算力升级”的螺旋式创新路径。数字出版行业的精品内容作为高质量数据集的重要组成部分,亟待挖掘和研究。文章基于人工智能高质量数据集发展趋势,在对数字出版高质量数据集开发现状分析的基础上,剖析当下存在的问题,并从完善政策、制定标准、夯实底座、伦理考量、搭建队伍等角度提出意见建议,旨在推动数字出版全面助力“人工智能+”行动计划。

关键词： 心血管疾病   人工智能   机器学习  

摘要： 心血管疾病(cardiovascular diseases)是我国城乡居民的首要死亡原因,其特征表现为病程漫长、症状多样及致病因素复杂,给心血管疾病的诊断与管理带来了诸多挑战。近年来,人工智能(artificial intelligence,AI)技术的迅猛发展为心血管疾病的早期健康管理与疾病预测提供了前所未有的机遇。通过对大量健康数据进行深度学习与智能分析,AI技术能够精准识别心血管疾病潜在风险,并助力实现个性化健康管理,有效降低疾病发生率及延缓疾病进展。AI技术的应用促进了心血管疾病早期健康监测与预防机制的完善,同时提高了临床影像学诊断及手术治疗的准确性和有效性。此外,AI技术亦被应用于生物大数据分析与新药研发。本文旨在综述AI技术在心血管疾病领域的应用现状,探讨其在提升心血管疾病诊断与治疗效率方面的潜力与挑战。AI将在心血管疾病的预防、诊断和治疗中扮演更加关键的角色,推动智慧医疗与精准医学的进步。

关键词： 生成式人工智能   公共服务   高质量发展  

摘要： 在数字化浪潮与技术革新双重推动下,生成式人工智能正在深度融入公共服务体系并成为推动高质量发展的关键引擎。生成式人工智能通过流程自动化、数据驱动、跨部门协同、成本节约、透明度增强等提升公共服务效率,以化解缩小城乡与区域服务差距、优化资源分配、提高公共服务可及性等促进基本公共服务均等化,以智能化信息整合与共享、多主体协作模式优化、决策支持与风险预测能力增强、协同化保障等推动公共治理协同化。生成式人工智能赋能公共服务高质量发展具有广阔前景,但存在着技术黑箱、数据隐私、算法偏见等方面的风险。应该形成强化技术基础设施、推进数字化转型、打破技术应用壁垒、优化资源配置、构建动态风险防控机制、建立信任共建生态在内的实现路径。

关键词： 人工智能   品牌粮食   挑战   路径  

摘要： 品牌化是农业现代化的重要特征和主要抓手。顺应“人工智能+”的时代浪潮,将人工智能技术引入“品牌粮食”建设中,能够有效提升粮食产品附加值,增强市场竞争力,是促进农民增收致富,推动区域经济高质量发展的重要手段。然而,当前人工智能赋能“品牌粮食”建设,还面临着来自数据质量与可用性、技术应用与融合、人才短缺与培养机制、伦理与法律等多方面的现实挑战,亟需夯实数据基础,提升数据品质;推动技术融合,优化应用效果;强化人才培养,弥补短缺困境;完善伦理规范,健全法治保障。

关键词： 教育信息化   学情分析   人工智能   标准化考场  

摘要： “标准化考场”旨在通过技术手段和管理规范确保国家教育考试公平性、规范性和严肃性。课堂是教学的主战场,多重复用标准化考场,利用图像识别技术、人工智能技术和大数据分析技术,结合课堂教学情境开发AI智能图像识别分析服务系统,实时分析教室课堂教学状态,为课堂教学质量评估提供大数据支持,从而更好地支撑教育教学改革。

关键词： 同理心   设计思维   智能社会   学习者中心   生成式人工智能  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展不断模糊人机边界,而同理心作为人类区别于机器的核心特质,将面临智能社会技术依赖带来的严峻挑战——情感连接弱化、协作能力衰减与价值观教育缺位。本研究以“人何以区别于人工智能”为基点,立足设计学与教育技术学的跨学科视角,系统构建面向智能社会的同理心培养路径。通过梳理同理心在哲学、心理学与设计学领域的百年演变,揭示其作为“情感—认知—行为”统一体的核心特征,并揭示其在智能社会的四大核心价值:守护人之为人的根本、促进跨文化理解、落实学习者中心理念、引领未来专业人才培养趋势。本研究提出基于设计思维的同理心培养路径:1)以设计思维为基,构建整合性教学模型;2)依托同理心过程框架(发现—沉浸—连接—分离)实现情感内化;3)运用协同设计冰山模型挖掘隐性需求;4)通过人、设计、技术与协作四层面敏感性优化教育实践;5)建立文化—思维模式—方法论—方法—工具与技术五层级同理心培养生态系统。研究为破解智能社会中的情感缺位困境提供了系统化解决方案,为教育技术开发者、政策制定者及一线教师构建人机协同的新型教育范式提供了理论依据与实践指南。