关键词： 新一代能源系统   能源人工智能   碳中和  

摘要： 能源人工智能是人工智能的相关理论、技术和方法与能源系统的物理规律、技术与业务流程融合创新形成的“垂直领域人工智能”。数据驱动的人工智能技术是支撑新一代能源体系与国家安全的重要手段。新一代能源系统的显著特征是数据驱动的能源生产、运输、高效利用、多能互补、综合人工智能和物理基础原理深度融合。数字化与智能化转型是能源行业实现碳中和、碳达峰目标的重要手段。AI技术作为数字化与智能化的核心技术之一,可以促进能源行业的数字化与智能化转型。

摘要： 各医学与人工智能领域专家、学者及从业者:随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度渗透到医学的各个领域,从疾病诊断、治疗方案制定到药物研发、医疗资源管理等,展现出巨大的应用潜力和价值。为了深入探讨人工智能在医学领域的前沿应用。

关键词： 运动损伤   损伤预防   人工智能   机器学习   深度学习  

摘要： 人工智能技术在运动损伤预防中的应用日益广泛。通过人工智能的支持,人体运动数据的采集、复杂运动数据的分析处理以及智能化运动损伤预防模型的构建变得更加便捷,帮助研究人员更加精确地预测运动损伤。本文梳理了基于人工智能技术预防运动损伤的相关研究,系统分析了构建人工智能模型的一般流程,概括了运动损伤预防模型构建中各关键技术环节,评估了现有方法的优势和不足,并探讨了未来的研究方向。未来研究应进一步加强数据安全技术的发展,构建数据共享平台,探索多模态方法的应用。

关键词： 生成式人工智能   思政课   教育教学  

摘要： 生成式人工智能作为智能技术发展的新样态,凭借超强的内容创造能力和信息追踪能力,为思政课高效、精准的数字化转型提供了技术支撑,有助于思政课内部要素的精准对接、主体关系的重塑以及教学方式的变革。然而,生成式人工智能在赋能思政课的实践过程中,也带来了师生主体地位的失落、教学环境虚与实的失衡、技术僭越诱发的教育评价风险等问题。为了有效应对生成式人工智能赋能思政课的问题和风险,需要以人机协同为目标,推动师生主体地位回归;以实践育人为导向,促进虚与实相融合;以核心价值为引领,消解意识形态风险,从而推动思政课高质量内涵式发展。

关键词： 通   通儒   人工智能   人文教育   AI技术  

摘要： “通儒”作为中国以“通”为尚学术传统中的崇高学术理想,其内涵与要求一直随着时代的变化而拓宽加深。随着人工智能时代的来临,当代人文教育一方面面临学科边缘化、入学人数减少的困难,另一方面需应对AI技术冲击下人类价值认同出现的严重危机,迫切需要可供参考借鉴的思想资源。“通儒”之学所蕴含的博通古今、立德为本、以通应变的思想观念对人工智能时代的人文教育具有重要的现实意义和参考价值。

关键词： 铁路信号   人工智能   集中检测   智能分析   信号故障诊断  

摘要： 随着铁路运输业务的快速发展,传统的铁路信号检测方法面临种种挑战,尤其是在检测效率和准确性方面。本研究提出一个基于人工智能的铁路信号集中检测与智能分析系统,该系统的总体架构包括输入/输出、处理、数据收集与预处理、特征提取与选择、智能分析模型、实时监测与预警系统等模块,基于多种算法实现对信号数据的特征提取、故障分析与预测。实际应用结果表明,该系统能够从根本性上提升信号检测能力,特别是在提高检测响应速率和减少误检率方面表现出显著优势。综上,利用人工智能技术对铁路信号进行集中检测与智能分析,能够显著提高故障诊断效率和准确性。

关键词： DeepSeek   中职信息技术教师   教学能力   提升路径  

摘要： 作为新一代人工智能技术,DeepSeek为中职信息技术教师提供了智能化、高效化的备课与教学支持。文章旨在探讨基于DeepSeek等人工智能技术的中职信息技术教师教学能力提升路径,通过分析DeepSeek的功能特点,结合中职信息技术教学的实际需求,提出有针对性的提升策略,以期促进中职信息技术教师教学能力的全面提升。

关键词： 人工智能   大模型落地   大数据   脑机接口   低空经济   6G工业互联网   新质生产力   数字化转型  

摘要： 人工智能技术的爆发和大模型、大数据功能的跃升,及其与未来产业和传统产业的深度融合,极大地推动了新质生产力的发展.下面刊发的 8 篇文章,从"大数据功能视角的全要素生产率理论创新",到"大数据驱动新质生产力发展",从"供应链数字化转型推动企业增效",到"新质生产力视域下传统产业转型升级",从"我国 6G工业互联网发展战略",到"人工智能驱动新质生产力发展的实践路径",从"大模型落地背景下的低空经济",到"基于大模型的脑机接口产业发展",深刻揭示了人工智能与实体经济深度融合前景,勾勒出新质生产力赋能高质量发展蓝图.

关键词： 生成式人工智能   使用前因   应用场景   伦理治理  

摘要： 依据“整理-拓展-展望”的研究思路,结合LDA主题模型和人工编码,首先整理2015—2024年158篇文献的使用前因、应用场景和伦理治理等3个研究专题;其次,拓展GAI应用潜力最大的创新场景研究,挖掘创新过程5个阶段的人机协作活动,同时基于“圈层-主体-行为”逻辑构建GAI多主体向善治理模型。最后,建立综合研究框架,提出未来研究方向。