关键词： 干眼症   人工智能   智能诊断   深度学习   机器学习   干眼仪  

摘要： 干眼症是一种高发的多因素眼表疾病。近年来,我国干眼症患者数量逐渐增多,但其人工诊断存在主观性强、标准化程度不一等问题。随着人工智能(AI)技术的发展,多模态数据分析与自动化处理为干眼症的精准诊断提供了新范式。基于深度学习算法,AI技术可高效分析泪膜干涉图像、角膜地形图等高维数据,量化评估泪膜稳定性及眼表损伤程度。AI模型可构建个性化诊断框架,解决症状与体征分离的难题,最终利用交叉验证、受试者工作特征曲线等指标对模型进行评估。未来,在跨学科合作与政策支持下,AI有望推动干眼症诊疗从筛查到管理的全链条智能化,从而推动个性化诊疗的实现。

关键词： 人工智能   书法教育   人文价值   技术边界  

摘要： 随着科技飞速发展,人工智能已渗透到生活的各个领域,书法教育亦受其影响。探讨人工智能技术介入传统书法教育引发的价值重构及其应对路径,可以揭示技术工具性扩张可能稀释传统文化内涵的风险。通过分析书法教育的人文价值与人工智能技术在书法教育中的应用,指出其虽能提升教学效率、拓展创作形式,却难以复现书法“心手相应”的人文特质。基于此提出构建“人文为体、技术为用”的融合范式,为人工智能时代的书法教育创新提供理论参照。

关键词： 视觉分析   多源数据融合   自动化巡检   油气生产   人工智能   滑动窗口分析  

摘要： 针对油气生产现场巡检工作的效率、准确性和及时性等需求,研究了一种基于视觉分析与多源数据融合的自动化巡检技术。该技术通过集成视频监控、物联网传感器和人工智能算法,可实现对生产现场仪器仪表的实时检测、数据分析和异常预警。研究内容包括开发具有多源信息融合功能的智能仪表巡检任务规划算法、构建滑动窗口分析流水线以及实现视觉分析资源的动态分配调度。实验结果表明,该技术能有效提高巡检工作的自动化水平和智能化程度,降低巡检成本,提升生产现场的安全性和可靠性,为油气行业的安全生产管理提供有力支持。

关键词： 生态翻译学   人工智能   翻译实践四环节  

摘要： 随着人工智能技术在翻译领域的深度渗透,传统翻译流程面临系统性革新。本文基于生态翻译学理论的“三维转换”(即语言维、文化维、交际维),探讨人工智能技术对翻译理解、转换、表达、校对四个环节的赋能路径,并利用实例加以佐证,旨在为翻译行业构建可持续发展的生态体系提供理论与实践参考。

关键词： 大模型   人工智能   原因力   比例原则   损害责任   动态分担机制  

摘要： 大模型具有自主演化性、数据依赖性与算法黑箱性三大核心技术特征,由此引发输出内容安全性隐忧、数据使用正当性质疑、因果关系认定难题等风险挑战。大模型运行引发的损害不仅样态繁多,且具有独特的法律特征,传统归责体系面临前所未有的挑战,主要法域相关立法变革也存在缺陷。为此,需要借助风险分配与矫正正义的耦合来重构大模型运行损害责任分担的理论基础,创建兼容技术、控制和收益的三维归因模型。在此基础上构建多元主体的分层义务,遵循相应归责原则,利用原因力分析来合理划分比例责任,并结合动态风险协议制度来形成适应大模型技术特征与发展需求的动态、灵活且公正的责任分担机制。

关键词： 人工智能   高校人力资源管理   价值意蕴   潜在风险   实践进路  

摘要： 近年来,随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在高校人力资源管理中的应用日趋深度融合,已成为提升高校治理效率和科学决策能力的重要工具。文章从人工智能赋能高校人力资源管理的价值意蕴,潜在风险和实践进路三个方面出发,系统分析人工智能赋能高校人力资源管理的逻辑与影响。研究发现,人工智能在高校人力资源管理中有着广阔的发展前景和重要价值,有助于实现高校人力资源管理的流程智能化、评估客观化和管理精准化,但是也存在着数据安全、伦理风险、技术依赖与人性弱化等潜在风险,需通过人机协同机制构建、制度伦理规范、数据平台整合与管理者AI素养提升等四个方面制定系统性优化策略,推动人工智能赋能高校人力资源管理,提升高校人力资源管理的现代化治理水平。

关键词： 人工智能   智能工厂   数据集成   初赋智能  

摘要： 依托石化行业现有的信息化基础,借鉴相关行业先进经验,利用“人工智能+”的先进技术,构建一套科学合理的石化智能工厂架构方案。首先深入探究智能工厂的概念,从数据集成、全面整合和初赋智能三个阶段回顾并总结石化智能工厂的发展历程;其次,结合行业信息化现状与具体业务场景,创新性地提出涵盖应用架构、技术框架和总体架构的石化智能工厂架构方案;最后,全面剖析石化智能工厂建设面临的挑战和发展趋势。

关键词： 混合智能   主体性   意向性   人工智能   新媒体艺术  

摘要： 本文以福柯的“作者—作用”理论为基点,指出人工智能对创作者主体性的消解。人工智能不同于传统工具,在新物质主义的启示下,人工智能科技可以被视为结合了多种意向性的客体,在与人类有效的合作模式下,有着涌现更高维意向性的潜力。本文将“混合智能”概括为新主体的存在形式,并主张建立合作与对抗共存的动态关系。混合智能不仅重塑艺术创作范式,更指向未来人机关系的认知重构——在技术赋权下,艺术将成为探索智能边界、平衡工具理性与人文精神的关键场域。

关键词： 绿色施工   管理模式   BIM   多目标优化   人工智能  

摘要： 面对日益严峻的资源环境挑战,绿色施工已成为建筑业可持续发展的必由之路。而传统建筑工程管理模式难以适应绿色施工对资源节约、环境保护、废弃物最小化等提出的新要求,亟须从管理理念、组织架构、业务流程、技术手段等方面开展系统性创新。本文分析了绿色施工背景下资源动态配置、环境负荷管控、全寿命周期成本核算等方面对工程管理模式变革提出的新需求,探讨了建筑信息模型(BIM)技术、多目标优化、协同调度算法、机器学习等在绿色施工管理创新中的应用路径。结合某高层建筑工程项目的实践,阐述了动态监控体系、再生材料全周期管理、基于数字孪生的进度预警、绿色供应链弹性优化等具体实施策略。研究表明,顺应绿色施工要求进行管理模式系统重构与创新,是建筑工程高质量发展的必然选择。

关键词： 人工智能   技术标准   产业落地   协同治理  

摘要： 人工智能技术已成为重塑全球经济的核心驱动力。我国作为全球第二大人工智能经济体,在应用场景创新和市场规模方面具有优势,但在规则影响力方面仍面临挑战。文章分析了中美在技术标准路径、产业链分工和协同治理规则上的差异,指出我国人工智能产业面临技术能力与制度性权力结构性失衡、数据合规性困境和伦理治理话语权竞争等问题。同时,探讨了我国人工智能产业面临的超大规模市场与政策红利、技术后发优势与场景创新、数字主权建设下的技术替代窗口以及全球治理变革中的制度性机遇。基于此,文章提出了我国人工智能产业的国际化路径,包括技术标准国际化、产业落地部署国际化和协同治理国际化三方面的发展策略,旨在通过技术、产业及治理的三重协同发展模式,提升我国AI产业的国际竞争力。