关键词： 人工智能   戏曲音乐   传承   创新  

摘要： 随着时代的发展与科技的进步,中华优秀传统文化与现代技术的融合已成为大势所趋。人工智能作为极具代表性的新兴技术,对戏曲音乐的创作、演奏具有双重影响:既带来创新机遇,也伴随一定挑战。在当代社会对中华优秀传统文化关注日益增长的背景下,将人工智能引入戏曲音乐领域,有助于增强戏曲音乐作品内容的独特性,拓展戏曲音乐的表现形式与传播渠道,为这一传统艺术注入新的活力。本文围绕人工智能在戏曲音乐创作与演奏中的应用展开研究,从三个维度展开了系统分析,旨在为戏曲艺术工作者提供理论参考与实践经验,推动戏曲音乐在坚守传统精髓的基础上,实现与现代科技的有机融合,促进其更好地传承与发展。

关键词： 法律规范   涌现性   算据异化   人工智能  

摘要： 人工智能技术在飞速发展的同时,也对法律规范、道德伦理和社会治理等方面造成巨大冲击,使人类加速进入风险社会。随着人工智能技术的创新发展与广泛应用,其呈现出高度的复杂性、涌现性和不确定性等特征,大量且多元的安全风险持续聚集于人工智能技术的基础内里层面(如算据异化、算法黑箱和算力垄断等)和外在表现层面(如技术滥用),并不断向政治、军事、经济和文化等多领域蔓延,对全球范围内的多领域安全构成威胁和挑战。

关键词： 人工智能   中学数学   赋能  

摘要： 人工智能(AI)技术的迅猛发展驱动着“AI+教育”的深度融合。在中学数学教学领域,AI已成为革新学习模式与教学实践的关键力量,为学生的个性化学习、教师的精准教学及多元互动提供有力支撑。本文旨在为AI与中学数学教学的深度融合提供理论参考与实践指导,助力教学质量的提高与学生的全面发展。

关键词： OBE   人工智能   具身任务   翻转课堂  

摘要： 本研究基于OBE理念,构建虚拟仿真、情景式教学和具身任务+翻转课堂等新技术融合的“卫生监督学”教学模式,同时建立多维度评价体系,覆盖教学结果、师生行为及实践能力评估。该教学模式可提高学生知识掌握水平、实践能力和综合素质等方面,有效解决传统“卫生监督学”教学模式中存在的教学情境失真、教学主体单一、教学方法局限、教学评价片面等问题。同时,该教学模式在个性化学习支持、实践与理论融合、激发学生学习积极性等方面展现一定的优势,为“卫生监督学”教学改革提供了新的思路和方法。

关键词： 全科生   法律监督   模型滥用   社交娱乐   人工智能  

摘要： 从法律人到“全科生”人工智能技术以指数级速度重构社会运行模式,驱动着法律监督模型的转型重塑。通用大语言模型降低了技术门槛,也为社交娱乐产业带来创新机遇,但模型滥用也催生出新型违法犯罪行为.

关键词： 人工智能技术   企业价值   机构投资者持股   高管团队年龄   文体旅  

摘要： 当前人工智能技术快速发展,在提升文体旅企业运营效率和优化决策方面的作用日益显著。基于2003至2022年中国A股上市公司的数据,采用文本分析法和回归分析方法,系统研究了人工智能技术对文体旅企业价值的影响,并深入探讨了机构投资者持股比和高管团队年龄在此过程中的调节效应。结果表明,人工智能技术显著促进了文体旅企业的高质量发展。同时,机构投资者低持股比和高管团队年轻化均对企业人工智能技术水平与企业高质量发展之间的关系起到了正向调节作用。这为人工智能技术在企业价值提升方面的理论研究,以及文体旅企业如何通过优化股权结构和高管团队配置来最大化人工智能技术效益提供了依据。

关键词： 多模态   大语言模型   人工智能   预训练模型   时间序列预测  

摘要： 多模态预测任务通常需要同时对文本、图像与结构化数值等异构数据进行建模,以在复杂环境中实现稳健的时序建模、跨模态语义对齐与可解释推理。传统单模态或弱融合方法难以在语义对齐、信息互补与跨源推理方面取得一致性,且深度模型的黑箱特性限制了结果的可解释性。与此同时,大语言模型(Large language model,LLM)在语义理解、指令跟随与推理方面展现出强大能力,但其与时序建模、跨模态对齐及实时知识整合之间仍存在鸿沟。因此,提出LLM指导的多模态时序-语义预测框架,通过将变分推理的时序建模与LLM的语义分析相结合,构建“时序-语义-决策”的协同机制:时序模块利用递归潜变量与注意力机制提取历史行为模式;语义模块利用领域化语言模型与多模态编码器提炼高层语义与解释;两者在可学习融合器中联合优化,并提供不确定性标注与可解释报告。在StockNet、CMIN-US和CMIN-CN数据集上的实验表明,本文方法准确率达63.54%,较最优基线提升5.31个百分点,马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient,MCC)提升至0.223。本文研究为多模态时序预测提供了统一范式,并在金融科技领域展现出应用潜力。

关键词： 人工智能   数据安全   风险分析   监管问题   压电理论   关键性对齐  

摘要： [研究目的]在人工智能技术的应用过程中,急剧涌现了诸如数据泄露、数据投毒和数据滥用等安全事件,亟待构建系统性的人工智能数据安全风险及监管问题分析框架。[研究方法]使用文献分析方法,基于压电理论的分析框架从内生和衍生的角度识别了人工智能数据安全的风险类型,并从事前、事中和事后的角度对潜在的监管问题进行了分析。[研究结果/结论]事前预防阶段存在风险评估失能与动态评估缺位的监管问题,事中处置阶段的问题在于协同响应阻滞和能力转化断层,事后反馈阶段面临权责校准失灵与效能提升迟滞的挑战。

关键词： 人工智能   涉外公共法律服务   治理逻辑   广西  

摘要： 随着“一带一路”倡议的纵深推进与中国–东盟经贸合作的深化,涉外公共法律服务需求呈现显著增长态势。人工智能凭借其强大的算力支撑能力、算法优化效能及数据处理能力,为涉外公共法律服务体系的转型升级提供新动能。在边境少数民族地区的特殊地缘背景下,广西涉外公共法律服务建设面临挑战:基础设施薄弱、数据壁垒突出、复合型人才匮乏、制度规范建设相对滞后,以及区域间存在的结构性数字鸿沟。珠海“咖啡+茶”涉外调解模式在AI法律服务与文化融合机制、规则衔接路径与多元协同架构方面的创新实践,为广西提供了重要参照。基于技术赋能、制度规制与价值共创的三重治理逻辑,广西亟需通过构建场景化应用体系、健全制度保障框架、优化技术人才支撑系统等路径,建立具有边境少数民族地区特色的涉外公共法律服务新型供给模式。

关键词： 人工智能算法   城市轨道交通   碰撞风险   风险识别   数字化审计  

摘要： 本研究提出了一种基于人工智能算法的城市轨道交通风险识别与控制系统。针对传统方法在处理复杂风险环境中的不足,引入了TF-IDF算法进行风险数据过滤,并通过霍尔三维模型精确划分风险等级。系统利用多传感器实时数据和优化的深度学习算法,改进碰撞风险预测与预警机制。人工智能算法不仅提升了风险识别效率,还通过数字化审计实现了风险的自动化控制和管理,为城市轨道交通的智能化安全管理提供了有效支持。