关键词： 人工智能   水下目标检测   深度学习   YOLOv8   注意力机制   特征金字塔  

摘要： 针对水下目标检测任务中小目标特征信息少和受水下环境影响导致检测精度低的问题,提出一种基于自注意力机制和改进金字塔的水下小目标检测算法,记为SF-Bi-YOLOv8.以YOLOv8为框架,设计一种加强全局特征提取能力的Swin-Fa模块对YOLOv8的骨干网络最后一个C2f层进行改进,提高了模型的小目标检测能力;将特征融合网络的特征金字塔结构替换为简化型加权双向特征金字塔结构(weighted bidirectional feature pyramid network,BiFPN)以更好地学习多尺度特征;采用线性区间映射Focaler-IoU的方式重构检测头的损失函数,从而关注难易样本,加速边界框回归.实验结果表明,在水下检测目标(detecting underwater objects,DUO)数据集上,SF-Bi-YOLOv8算法交并比(intersection over union,IoU)阈值为0.50时的平均精度达到0.862,较原YOLOv8提高了0.023,IoU阈值从0.50到0.95时的平均精度提高了0.036.研究结果可为水下目标检测任务提供参考.

关键词： 人工智能   知识产权   著作权   欧盟《人工智能法案》   商业秘密   透明义务  

摘要： [研究目的]欧盟《人工智能法案》引入了一系列透明义务,旨在应对算法系统不透明性问题,在对人工智能系统的可版权性和商业秘密保护问题的研究基础上,构建适用于人工智能系统的分级透明制度,以期为我国人工智能系统的监管和合规提供参考。[研究方法]本研究采用区域对比和文本分析的方法,分析不同类型人工智能系统的可版权性及对涉及的商业秘密保护问题进行探讨。以欧盟《人工智能法案》为制度文本,结合法案中的透明性要求和技术保护机制,从多个维度出发,合理界定信息披露的范围和层级。[研究结果/结论]通过研究欧盟《人工智能法案》风险评估模式,区分公共领域和私人领域的透明义务,将所涉信息分为四个等级,合理设定信息披露等级以确保监管透明度,平衡人工智能系统监管要求与技术保护之间的关系,旨在对我国人工智能产业发展有所裨益。

关键词： 人工智能   田径训练   转型   重构   伦理  

摘要： 目的:了解人工智能重构田径训练范式的理论逻辑与实现路径。方法:对近年来国内研究者在人工智能对运动训练的作用方面的相关研究成果进行检索、归纳与分析。结果:田径训练是竞技体育的核心,也是体能素质培养的基础。本研究综合阐述了基于人工智能技术的田径训练的理论重构、路径优化及转型困境。结论:田径训练在人工智能的协助下已实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变,但仍面临着不可忽视的伦理问题,如算法偏见、人机协同权责等。人工智能技术也将不断优化,在助力田径训练智能化的同时保留其作为“人的实践”的本质属性。

关键词： 新一代信息技术   社会发展   人工智能  

摘要： 当前,以人工智能为代表的新一代信息技术加速突破应用,在为新质生产力注入新动能并促进经济高质量发展的同时,不断重塑社会关系、改变人们生产生活方式、推动社会变革,进而为法治建设带来新的复杂课题和重大挑战。这对学术研究既提出了新的艰巨任务,又带来了难得的时代机遇。以人工智能技术研发及相关产业发展实践为基础,以跨学科的视角围绕人工智能和社会发展的辩证关系展开严谨的学术研究,凝练新概念新范畴新命题,促进理论创新并为解决技术发展和应用过程中出现的复杂问题提供全面系统的解决方案,已经成为学术界不可推卸的历史责任。

关键词： 人工智能   政务服务   数字化转型   数据协同   流程再造  

摘要： 在数字化转型背景下,传统政务服务面临流程繁琐、材料重复、审批低效等核心痛点。人工智能通过数据协同、智能决策与自动化执行三大能力,利用区块链、自然语言处理、机器人流程自动化等技术,实现跨部门数据共享与智能核验,将串联审批转为并联流程,打破部门数据孤岛,重构政务服务模式,显著压缩办理时间,推动“高效办成一件事”目标落地。人工智能将进一步赋能数字孪生城市与政务智能体,通过实时模拟与个性化服务,推动政务服务向“事前预演”与“精准投递”升级,构建高效、温暖、普惠的数字化治理新格局。

关键词： 信息科技   人工智能   跨学科融合  

摘要： 本文以小学信息科技教学为例,立足于人工智能+跨学科融合的视角,探索了信息科技课程教学的优化方法:更新教育理念,开发跨学科教学项目;设计教学目标,明确人工智能教学方向;优化教学流程,落实信息科技教学方式;在反思迁移中,重构学科融合知识体系;建构评价模型,完善信息科技评价体系。将跨学科融合的教学思想融入信息科技人工智能教学过程,引导学生形成跨学科融合的思想,可以促使学生在人工智能的相关知识与技能学习中,运用已有的多学科知识经验理解人工智能的原理,优化了学生的信息科技课程学习方式,对于学生的信息科技素养以及多方面能力的发展有着重要的推动作用。

关键词： 人工智能   思想政治教育   创新   伦理困境   人机协作  

摘要： 人工智能时代的到来为思想政治教育领域带来了前所未有的机遇与挑战。智能化赋能下,思想政治教育呈现出教育主体多元化、教育过程信息化、教育资源共享化、教育评估科学化等全新特征,形成了更为广阔的发展前景。与此同时,人工智能的介入也使思想政治教育面临一定的异化风险、角色重叠和伦理困境。在新时代新征程上,必须把握发展之“度”、赋予融入之“力”、应用延展之“能”,实现人工智能时代下的思想政治教育创新,开创思想政治教育高质量发展的新局面。

关键词： 创新   共享   绿色   大数据   区块链   人工智能  

摘要： 当前,人工智能、大数据、区块链、物联网等数字技术广泛应用,并逐渐成为新一轮生产力变革的核心动力,生产技术不断更新,生产效率大幅度提升,生产方式向着智能化、数字化转型和推进。在这一背景下,需要以创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念为导向,加快发展以低投入、低污染和低消耗为发展特征的新质生产力。因此,培养一批卓越工程师、大国工匠、高技能人才,提高各类人才素质,建设一流产业技术工人队伍显得尤为重要。

关键词： 传感器   物联网   人工智能   支持向量机   故障预警  

摘要： 针对危化品储罐安全监测领域存在的多源异构数据融合效率低、预警模型泛化能力不足等问题,本研究设计了一套融合物联网(IoT)与人工智能(AI)技术的危险化学品储罐感知与预警系统,以提升储罐的安全管理水平,系统架构的感知层需要部署多类型传感器以实时采集环境温度、环境气体浓度、罐体压力、罐体液位和罐体温度等关键参数,通过处理层的特征工程提取时间序列特征来构建特征向量,并采用支持向量机(SVM)建立预警模型。本研究构建的系统具有数据采集的实时采集、边缘计算的高效性、异常情况的高效识别等特征,能够有效提升危险化学品储罐的安全管理水平。

关键词： 生物多样性   人工智能   可持续发展   生态文明建设   美丽中国建设  

摘要： 实现精准生物监测是守牢美丽中国建设安全底线的需求之一。本文围绕淡水环境DNA(eDNA)的国内外最新研究动态,并结合2025年《湖泊科学》eDNA专刊的八项研究成果,简要综述eDNA技术目前的创新成就、关键挑战与瓶颈及未来发展方向,以期为全域生态安全中的多应用场景提供应对思路。