关键词： 人工智能   房屋   建筑检测   实时监控   故障诊断  

摘要： 在现有检测方法中,人工检测耗时耗力、效率较低且准确率不高,而人工智能技术具有独特优势,其能有效提高检测效率与精确度。本文针对目前房屋建筑检测中存在的问题进行分析,提出将人工智能技术应用于房屋建筑检测中的具体策略,通过利用计算机视觉技术实现全自动识别和定位缺陷,在此基础上实现深度学习算法实现图像分类、模式识别等功能;采用人工智能云平台,提供远程数据处理、传输等服务;建设智能建筑检测网络信息系统,为设备的实时监控、故障诊断提供技术支撑。希望本研究能够促进人工智能技术在建筑检测中的广泛应用,推动建筑行业的可持续发展。

关键词： 非常规油气储层   人工智能   岩相预测   储层参数预测   甜点评价  

摘要： 随着油气勘探技术的不断进步，非常规油气储层已成为增储上产的重要领域。然而，非常规油气储层由于其低渗透性、岩石致密性和非均质性，难以通过传统方法构建准确的理论模型和经验公式，形成准确的测井解释，指导储层的识别和挖掘。近年来，人工智能的快速发展为非常规储层的测井解释提供了新的解决思路。本文通过国内外文献调研首先分析了非常规储层的主要地质特征及评价难点，然后梳理了机器学习、深度学习等技术在岩性识别、物性参数预测、“甜点”预测等测井解释环节的应用情况。已有研究显示，卷积神经网络能更好处理多尺度测井数据，循环神经网络适用于时间序列测量分析，集成学习方法在复杂参数条件下可提升预测精度。实际案例显示，AI方法相比传统技术有明显改进：岩相分类准确率提高25%～40%，孔隙度估算误差降低15%～30%。深度学习模型还能有效挖掘测井数据与储层参数间的复杂关系，改善低信噪比条件下的解释效果。评估发现，现有数据驱动模型在物理规律匹配性和小样本适应性方面仍有不足，特别是在处理非均质地层时。针对这些问题，建议3个改进方向：（1）构建融合物理约束与数据驱动的混合建模框架；（2）开发面向小样本学习的迁移学习方法；（3）建立集成测井、岩心与地震数据的多模态融合体系。同时建议完善特征工程标准化流程，强化模型验证与不确定性量化机制，并关注图神经网络、物理信息神经网络等新兴技术的应用潜力。本研究通过分析人工智能技术在非常规储层测井解释中的适用性，为其方法选择和技术优化提供了实践参考。

关键词： 生成式人工智能   训练数据   准法定许可制度   著作权侵权   利益平衡  

摘要： 生成式人工智能的快速发展依赖于海量高质量训练数据，但此类数据多因包含受著作权保护的作品而面临显著侵权风险。现行著作权制度在授权许可、合理使用、法定许可等规制路径上均存在失灵问题，难以适配生成式人工智能数据训练需求。需重新构建生成式人工智能训练数据准法定许可制度，通过“默示同意+选择退出”机制简化授权流程，结合报酬定价体系，平衡技术、效率、成本与著作权保护。以破解著作权授权许可模式的困境，融合法定许可强制性与意定许可灵活性、责任规则与程序控制，通过合理的利益分配实现技术发展与著作权保护的动态平衡，为解决生成式人工智能训练数据合法性困境提供创新规制路径。

关键词： 生成式人工智能   思想政治教育   理论机理   风险挑战   应对策略  

摘要： 生成式人工智能与思想政治教育的深度融合是教学现代化的必然趋势。生成式人工智能将思想政治教育的模式从单向度灌输转向双向建构、从经验驱动转向数据驱动、从封闭场域转向开放协同，实现了从“人的教育”到“人机共生教育”、从“经验科学”到“数据科学”、从“文化防御”到“文明对话”的突破。生成式人工智能赋能思想政治教育的同时，也引发了意识形态安全的深层威胁、主体性消解的深层危机和数据失序风险的深层挑战。应通过构建“技术治理－主体重构－制度创新”的协同体系破解生成式人工智能介入思想政治教育引发的风险挑战；技术层面，以人文文化引领技术文化，破解算法偏见与数据污染；主体层面，以人的全面发展为目标，重塑师生主体性与创造力；制度层面以法治保障数据安全，构建协同治理体系。

关键词： 人工智能   通用目的技术   信息安全   以人为本   伦理治理  

摘要： 通用人工智能逐渐发展成熟,将成为各行各业众多数字应用的研发基础,全人类都将处于通用人工智能构建的知识话语体系下。但通用人工智能自身存在的技术局限或在资本的恶意操纵下可能生成泛滥的虚假信息影响互联网生态、固化用户获取信息的途径和知识结构、做出不公正的人工智能决策等,引发严重的信息内容风险。对此,应当在技术发展中嵌入以人为本的伦理治理理念,健全技术全过程的伦理审查机制和基于治理理念共识的国际协调机制,并加强训练数据内容生态建设的规范化、明确面向对象的大模型解释标准和打破社会少数群体对技术的垄断。

关键词： 人工智能   事实核查   人机协同   虚假信息  

摘要： AIGC生成的虚假信息制作成本低、高度逼真，能够高效快速迭代，攻击性非常隐蔽。但目前鉴伪技术滞后，恶意利用的空间很大。尤其在国际舆论领域，AIGC虚假信息以多模态形式广泛传播，易被恶意势力利用以操纵公众认知、干扰政策决策，增加了信息治理的复杂性和紧迫性。本文分析了人工智能技术在多模态网络虚假信息识别、溯源和治理中的应用。通过自然语言处理、图像识别和数据多模态分析技术的综合运用，以及针对不同模态类型信息的交叉印证和识别，人工智能可以对多模态内容进行分析和验证，并追踪其传播路径，从而实现对虚假信息的溯源和防治。构建多层次、多维度的信息验证体系，加强技术监管，并以技术对抗技术，融合人工智能技术与事实核查手段，通过信息搜集、分析验证和反馈学习三个层面的人机协作，构建新型的事实核查模式以验证虚假信息。

摘要： 人工智能融入教育与生活的"双刃剑"效应日益显现,如何培养兼具技术素养与人文关怀的未来公民?如何在AI时代构建技术赋能、心理关怀与家庭教育融合的范式?成为破解育人难题的关键.