关键词： 本科实习   信息技术   教学   应用探索   Dartmouth会议  

摘要： 在科技日新月异的当下,技术创新推动着人类不断进步。近年来,以人工智能(Artificial Intelligence,AI)为代表的信息技术飞速发展,深刻影响着人们的工作与生活,我们正步入AI时代。AI最早于上世纪50年代末在Dartmouth会议被提出[1],它是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴技术科学[2]。

关键词： 人工智能   就业市场   供需矛盾   ALM模型   职业规划   校企合作  

摘要： 人工智能(AI)技术的快速发展对高校毕业生就业产生了深远的影响。本文基于ALM(Advanced Language Models)模型,构建AI职业规划平台,通过分析学生能力、职业兴趣及企业需求,实现智能化的人岗精准匹配。平台有助于推动校企合作,优化教育内容,全面提升毕业生就业能力,同时帮助企业有效解决技能型人才短缺问题,促进教育体系与产业发展的深度融合。本研究成果为缓解就业压力提供了切实可行的路径,同时为劳动力市场优化和社会经济的可持续发展提供了重要的理论依据与实践支持。

关键词： 人工智能   计算机   网络技术  

摘要： 计算机网络技术是现代信息技术的基础之一,其不仅加快全球信息的交流与传播,还推动了生产生活方式的深刻变革。随着社会的发展,计算机网络技术也不断引入大数据、云计算等先进的技术,不断提高计算机网络系统的运行能力。自人工智能兴起以来,计算机网络技术充分借助人工智能强大的数据分析和自动化处理能力,打造安全可靠且高质量的网络环境。本文主要探索了人工智能在计算机网络技术中的作用,并从数据分析、故障诊断、智能决策、个性化服务、安全管理五个方面指出了人工智能在计算机网络技术中的运用情况。

关键词： 人文价值   技术理性   算法霸权   人性异化   智能技术  

摘要： 站在文明演化的维度审视,人工智能引发的人性变革既是挑战更是机遇。我们需要在技术理性与人文价值之间保持必要张力:既要警惕算法霸权导致的人性异化,也要善用智能技术促进人的全面发展。21世纪第三个十年,人工智能技术的指数级发展正在重构人类社会的认知框架与存在方式。当Alpha Go以超越人类想象的棋路击败世界冠军时,这场人机博弈不仅宣告了技术奇点的迫近,更触发了关于人性本质的深层思考。

关键词： 人工智能技术   Web前端   MVC   前端框架   模块化   人工神经网络模型  

摘要： 在人工智能技术背景下,Web前端开发正经历着变革,这不仅显著提高了开发效率,还极大地优化了用户体验。然而,现行技术在Web前端开发中的应用效果并不好,所开发的Web前端不仅响应性能比较差,而且代码错误率较高,严重影响了用户体验。为此,文章提出了人工智能技术背景下Web前端开发技术的研究。该技术以模型视图控制器分层架构与模块化设计为基础,通过数据层、视图层以及逻辑层搭建Web前端框架。根据Web前端框架的运行需求,文章采用人工智能技术中的人工神经网络模型生成与Web前端框架相匹配的代码,从而实现基于人工智能技术的Web前端开发。实验结果表明,采用所设计技术开发的Web前端响应时间不超过1 s,代码错误率不超过1%,可以实现Web前端的流畅运行。

关键词： GAI赋能   数据结构   项目式学习  

摘要： 本文结合以DeepSeek为代表的生成式人工智能(GAI)技术,探索以“淄博之旅线路规划”为主题的数据与数据结构项目式学习,实施以GAI赋能的课程设计与项目学习,以期能够提升学生对GAI的正确认知与应用素养。

关键词： 生成式人工智能   科学PBL   智能资源生成   评价创新  

摘要： 随着生成式人工智能(GAI)技术的快速发展,其在教育领域的应用潜力日益凸显。本文立足于科学教育的实践问题与需求,探索将GAI技术与项目式学习(PBL)教学相融合,从学习资源的生成与评价创新出发,利用GAI技术手段赋能PBL教学模式。通过对多个小学科学PBL案例进行分析研究,证明GAI技术支持下的“资源生成—过程指导—评价创新”三位一体重构,能够有效提升PBL教学的系统性与科学性,为智能技术与学科教学的深度整合提供实践范式。

关键词： 孕早期抑郁   视网膜微血管   人工智能   风险评估  

摘要： 目的探索基于机器学习的视网膜图像自动分析技术用于孕早期抑郁的风险评估。方法于2023年5月—2024年5月在北京市通州区妇幼保健院招募了936名孕妇,在孕早期拍摄其双侧视网膜图像,并采用爱丁堡抑郁量表中文版(Edinburgh postnatal depression scale,EPDS)评估孕妇抑郁情况。按年龄±2岁控制在1∶1至1∶4之间进行病例对照匹配,采用视网膜图像自动分析技术计算常规视网膜特征,并采用卷积神经网络模型提取与孕早期抑郁相关的特异图像特征。基于logistic回归分析模型进行建模,采用十折交叉验证法评估模型性能。结果共449例研究对象被纳入分析,其中孕早期抑郁组92例。抑郁组视网膜血管静脉分叉角度(69.36±2.17)和静脉血管分叉系数(0.83±0.01)均低于非抑郁组(69.95±2.00,t=2.47,P=0.014;0.84±0.01,t=2.56,P=0.011)。基于视网膜特征风险评估模型的受试者工作特征曲线下面积为0.995(95%CI:0.990~0.999),模型灵敏度为0.978,特异度为0.958。结论基于视网膜图像自动分析技术可以准确对孕早期抑郁进行识别,为早期干预和治疗提供了有力支持。

关键词： 人工智能技术   三甲综合医院   人事档案管理   自动化信息采集  

摘要： 随着医疗行业快速发展及人才流动的加剧,三甲综合医院面临人事档案数量庞大、流转频繁以及信息更新复杂等挑战。人工智能技术的引入为解决这些问题提供了创新路径,显著提升了档案管理的效率、准确性与安全性。近年来,三甲综合医院逐步认识到传统人事档案管理方式的局限性,如人档分离、转递不规范和材料缺失等,亟须通过技术手段实现档案管理的现代化升级。人工智能技术,包括自动识别、虚拟定位、大数据分析和机器学习等,已成为优化医院人事档案管理的重要工具。实践表明,人工智能技术的应用显著提升了三甲综合医院人事档案管理的效率,降低了人力成本,增强了档案的安全性与合规性,同时,也为人力资源战略决策提供了有力的数据支持。然而实施过程中也面临数据标准化难题、技术整合难度、员工技能转型及隐私保护法规适应性等问题,需要持续投入与策略调整以克服这些挑战。AI将进一步赋能档案深度分析、知识图谱构建和智能咨询等高级功能,实现从被动存储向主动服务的角色转变,为医院人力资源管理和决策提供全方位、智能化的支持。综上,人工智能技术在三甲综合医院人事档案管理中的应用与实践,不仅革新了传统的档案管理模式,还为医院应对人才流动挑战、提升人力资源效能和保障信息安全提供了强有力的技术支撑,展现出广阔的应用前景和深远的行业影响。

关键词： 协同创新联盟   两岸科技创新   伦理风险  

摘要： 引言在我国创新驱动发展战略引领下,海峡两岸人工智能领域协作呈现互补态势。中国内地依托产业链与市场规模形成6000亿元核心产业,但面临30万复合型人才缺口;台湾省以半导体制造与智能硬件研发见长,具备国际竞争力。本研究提出构建两岸协同创新联盟及产学研平台,推进技术标准统一与数据共享机制,同时识别技术安全、算法伦理等风险,通过跨文化伦理审查、算法透明度优化以及法律合规体系实现联防联控。