关键词： 微短剧   文化创新   创意产业   人工智能   文化传播  

摘要： AI微短剧以传统影视制为基础,以AI技术为辅助,实现内容创作的个性化和智能化。AI赋能内容创作,可促进中华优秀传统文化的创新性发展与创造性转化,助力微短剧创作智能化,这已成为微短剧领域的一种新发展态势。文章以AI微短剧为例,从数字化与文化创新融合、数字化与创意产业融合两方面入手,分析数字化与文化“两创”融合下传承中华优秀传统文化的逻辑,指出AI微短剧赋能中华优秀传统文化传播时面临的诸如文化深度与技术精度难以均衡发展、文化内涵与创意形式不够协调、文化适配与受众偏好层面策略缺位等难题,并从改进算法模型以促进文化创新、深谙文脉以深挖传统文化时代价值、深究文化内涵以填补创意空缺、增强中华优秀传统文化数字生命力、提升中华优秀传统文化全球影响力、坚持文化精髓以贴合受众喜好等方面入手,积极寻求改进路径,提出相应的优化策略,促进AI微短剧与中华优秀传统文化相融合,在现代科技与中华优秀传统文化的碰撞中推动AI微短剧高质量发展。

关键词： 冠状动脉   人工智能技术   CT血管造影   冠心病  

摘要： 目的探讨人工智能(artificial intelligence,AI)技术联合CT血管造影(CT angiography,CTA)对冠状动脉(简称冠脉)疾病的诊断价值。方法选取冠脉病变患者70例,采用AI技术联合CTA进行检查。对比人工与AI辅助诊断时间,并比较人工、AI辅助及二者联合诊断在容积再现(volume rendering,VR)中的图像质量及造成图像缺陷的相关因素;以冠脉造影(coronary angiography,CAG)检查结果为“金标准”,分析人工、AI辅助及二者联合应用对冠脉狭窄的诊断效能,并评估不同方法对冠脉狭窄的诊断结果与CAG检查结果的一致性。结果人工后处理与出报告总耗时长于AI辅助诊断行图像后处理并生成报告总耗时[(25.37±6.74)min vs.(1.53±0.28)s],且差异有统计学意义(P<0.05)。人工、AI辅助及联合诊断在VR图像质量评级比较中,差异无统计学意义(P>0.05),且3种诊断方法在不同图像缺陷因素对比中,差异亦无统计学意义(P>0.05)。根据“金标准”,70例患者中明确冠脉狭窄38例,无狭窄32例。人工联合AI辅助诊断在冠脉狭窄中的诊断价值高于人工诊断和AI辅助诊断,且与CAG检查结果一致性最强,诊断效能差异有统计学意义(P<0.05)。结论AI技术联合CTA检查在冠脉疾病诊断中优势明显,可有效缩短冠脉病变诊断耗时,提高诊断准确率,且与CAG诊断结果一致性较强,可将其作为临床鉴别诊断冠脉疾病的有效方法,值得推广应用。

关键词： 结核,胸膜   胸腔积液   诊断,计算机辅助   模型,统计学   算法   人工智能  

摘要： 目的:探索基于人工智能机器学习算法(machine learning algorithm,MLA)构建的诊断模型在结核性胸腔积液(tuberculous pleural effusion,TPE)诊断中的价值。方法:采用回顾性研究方法,参照入组标准纳入2020年1月至2022年9月四川省乐山市人民医院收治的233例胸腔积液患者作为内部实验组,按是否诊断为TPE,将患者分为结核组(106例)和非结核组(127例)。运用R 4.1.1软件进行数据整理和统计分析,利用LASSO回归筛选变量,并依此分别构建随机森林(RF)、支持向量机-线性核(SVM-linear)、支持向量机-多项式核(SVM-polynomial)、多因素logistic回归等4种MLA开发诊断模型。通过受试者工作曲线下面积(AUC)评估不同模型的诊断性能,并与胸腔积液腺苷脱氨酶(ADA)的诊断效能进行比较。另纳入同期西南医科大学附属医院的141例胸腔积液患者(结核组101例,非结核组40例)进行外部验证。结果:LASSO回归分析显示,胸腔积液总蛋白、ADA、单核细胞占比,以及血清中性粒细胞占比、血小板计数、发热及盗汗均是发生TPE的危险因素(惩罚系数分别为0.216、0.058、0.003、0.049、0.000、0.045、1.605),而胸腔积液癌胚抗原(CEA)、多核细胞占比,以及外周血白细胞计数均与TPE出现概率更低相关(惩罚系数分别为-0.072、-0.029、-0.567)。构建的RF、SVM-linear、SVM-polynomial和多因素logistic回归分析等4种MLA开发的诊断模型对TPE的诊断敏感度分别为91.8%、84.5%、86.9%、85.4%;特异度分别为99.0%、81.6%、93.8%、81.6%;AUC值分别为0.988、0.875、0.959和0.886,均高于胸腔积液ADA(分别为83.1%、77.9%、0.820)。在外部验证中,RF、SVM-linear、SVM-polynomial和多因素logistic回归模型的AUC值分别为0.834、0.827、0817和0.815。结论:基于RF算法构建的TPE诊断模型具有最优质的诊断性能,可以更加简单、快速、有效地识别TPE。

关键词： AGI   ChatGPT   DeepSeek   整本书阅读   语文教育  

摘要： 《义务教育语文课程标准(2022年版)》明确指出“充分发挥现代信息技术的支持作用,拓展语文学习空间,提高语文学习能力”。基于大型语言模型训练的通用人工智能AGI技术依托着其背后强大的大数据和海量的算力,在促进整本书阅读模式、阅读场景、阅读体系革新以及帮助阅读提质增效等方面蕴含着巨大的应用价值。但随着ChatGPT、DeepSeek等AGI技术介入整本书阅读,可能会产生遮蔽阅读本质、窄化独立思维以及数据误导等潜在风险。为抵御AGI技术带来的风险挑战,应坚持人本思想的赋能前提、多方共建规范路径、精准筛选底层数据等策略,驱动AGI这类新质生产力赋能新时代语文整本书阅读教育。

关键词： 认知危机   人工智能   建筑主体性转向   建筑目标体系重构   建筑技术体系迭代  

摘要： 以人工智能为代表的新兴技术集合推动着建筑学拥有更多可能性的同时,也带来了一系列挑战。建筑学作为一门兼具自然科学(硬科学)和人文科学(软科学)特征的学科,既要面对当下的变革,包括原有增长路径的重塑、新型设计和研究范式的涌现,又要从内涵和外延方面不断思考学科转型与重构的可能。本文聚焦建筑主体性转向、建筑目标体系重构、建筑技术体系迭代三大变革,提出建筑学既需要文化层面理论架构的重塑,也需要技术层面研究方法的拓展。

关键词： 具身智能   人工智能   人形机器人  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence,AI)发展的关键方向是具身智能,其正引领着新一轮技术革命与产业变革。文章围绕具身智能的理念、发展历程以及核心技术展开系统阐述,梳理了具身智能的发展历史脉络及四大核心要素,提出具身智能是智能体通过本体与环境实时交互所形成的认知与决策能力的体现。聚焦于算法创新、硬件迭代、模型优化与多场景应用等维度,分析具身智能在工业制造、服务业、医疗康复等领域的典型实践与落地成效。同时结合产业案例与市场数据,量化探讨其经济效益与性能提升间的关系,并指出具身智能当前所面临的挑战如标准缺失、核心硬件依赖、人才断层与伦理法律风险等,为具身智能技术的发展路径提供系统认知与决策参考。

关键词： 人工智能算法   国企   财务风险预警   机器学习   深度学习  

摘要： 随着全球经济环境的复杂化和市场竞争的加剧,风险防范的重要性日益突出。传统的财务风险预警体系依赖财务指标和专家经验,存在滞后性和主观性强的问题。人工智能技术,尤其是机器学习和深度学习算法,为构建智能化、精准化的财务风险预警体系提供了新的解决方案。本文探讨人工智能算法在国企财务风险预警体系中的应用方法,包括搭建多源数据融合的财务风险预警数据平台、基于机器学习算法构建预警模型、利用深度学习算法挖掘财务数据中的非线性关系、构建动态更新的财务风险预警机制等。这些方法有助于国企构建智能化的财务风险预警体系,提高风险管理的效率。

关键词： 财务共享中心   财务管理   市场竞争力   企业  

摘要： 财务共享中心是企业集中管理财务业务、提高运营效率以及降低成本的重要模式。在人工智能技术快速发展的背景下,其在各个领域的应用正愈发广泛且深入。在企业开展财务管理工作的过程中,人工智能为财务共享中心的建设带来了全新机遇与挑战。借助人工智能技术的力量,财务共享中心能够实现更具智能化的财务管理工作,增强企业的决策能力与市场竞争力。财务共享中心概述传统企业的财务工作大多分散在各业务单元,诸如账务处理、资金结算以及费用报销等重复性强、易标准化的工作,难以实现统一管理,存在诸多弊端。

关键词： 数字化   文化传播   人工智能  

摘要： 在数字技术与人工智能深度融合的时代背景下,人类社会的传播活动正经历前所未有的革命性变革。本文探讨数字化时代的文化传播新语境,不仅有助于我们理解当下传播领域的发展趋势,更能为应对未来传播变革提供理论依据与实践指导。

关键词： 可靠性   数学证明   金融领域   可证明安全的AI  

摘要： “可证明安全的AI”是一种强调安全性和可靠性的高级人工智能技术,它通过数学证明和逻辑推理,确保AI的决策过程和结果在特定条件下是安全的。其有三方面特点:首先,具有较高的可证明性。其次,具有较高的透明性。最后,具有较高的可解释性。