关键词： 人工智能技术   农业机械   智能采摘机器人   发展建议  

摘要： 在科技革新推动下,人工智能技术与农业机械的深度融合正在改变传统农业生产模式。文章以智能采摘机器人作为研究对象,通过案例分析和技术评估,深入分析多模态感知、自主决策和精准控制等人工智能技术在复杂农业场景中的应用,并探索其提升农业生产效率和精准化水平的作用机理。研究结果表明,人工智能技术的应用显著提高了农业生产的自动化和智能化水平,尤其是在智能采摘机器人中,多模态感知和自主决策技术能够帮助机器人适应复杂环境,从而提升作业效率和精准度。尽管人工智能技术在智能农业机械中的应用取得了一定的进展,但要实现广泛推广,仍需解决技术成熟度、人才培养和数据安全等方面的关键问题。未来研究应不断加强技术创新、完善产业链,并加大相关领域的投资和人才培养力度,以释放技术潜力,推动农业机械朝着智能化、可持续发展的方向迈进。

关键词： 人工智能   小学道德与法治   技术异化   个性化学习  

摘要： 针对小学道德与法治教学应用人工智能技术存在的碎片化表达、技术依赖、虚实脱节等困境,通过弹幕预热与思维结构化设计,优化思维建构的对话环境;通过信息批判性筛选与价值两难辨析设计,优化独立思考的个性化学习支持;通过VR体验与现实任务驱动链设计,优化虚实结合的沉浸式学习体验。以教学结构的系统性优化,实现AI与道德与法治课程的深度融合,规避技术风险,赋能学生素养发展。

关键词： 人工智能   口腔医学   深度学习   智能体  

摘要： 近年来,我国持续面临口腔疾病发病率居高不下、高质量口腔诊疗资源分布不均等突出问题。在此背景下,作为以数据驱动、算法支持和模型推理为核心的智能技术体系,人工智能(artificial intelligence,AI)在口腔医学中持续拓展其应用边界。为此,本文系统回顾了AI在口腔医学领域的最新应用进展,涵盖临床诊疗、基础与材料科学研究、医学教育和医院管理等多个关键环节。具体而言,在临床方面,AI显著提升了口腔疾病的诊断准确性、治疗方案的制定效率,以及手术操作的智能化水平;在科研方面,机器学习加快了口腔疾病生物标志物的识别、口腔微生态的解析与新型生物材料的研发进程;在教育方面,AI助力构建口腔医学知识图谱,推动个性化学习与虚拟仿真训练,促进教学模式的深度变革;在医院管理层面,基于大语言模型的智能体已广泛应用于智能分诊、预问诊生成、病历文书处理与质控审核,有效提升了医疗服务的规范化和精细化水平。在此基础上,一个以“AI口腔助手”为核心的多智能体协同体系正逐步构建,涵盖影像分析、治疗规划、术中导航、随访预测、患者沟通和行政管理等多个环节,通过统一接口与知识系统,实现覆盖诊疗全流程的人机协同。尽管AI已取得显著成效,其在实际应用中仍面临数据隐私保护、模型稳定性、跨机构适应性及可解释性等多重挑战。未来亟需构建联邦学习框架、开展多中心验证、引入因果推理方法并健全伦理治理体系,以保障AI在临床中的安全性与可用性。在上述基础上,AI有望从“辅助工具”迈向“可信伙伴”,以持续推动我国口腔医学服务体系向更加可及、高效与高质量的方向迈进。

关键词： 人工智能   程序自动评判   平台设计  

摘要： 深入探讨了基于人工智能的程序自动评判平台的设计与实现,重点分析了平台架构设计、人工智能算法应用、数据预处理方法、自动评判模型开发以及安全性保障措施等关键技术问题。通过结合深度学习与自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)技术,提出了一种新型的自动评判模式。实验结果表明,在1000条程序代码样本的测试中,平台在代码语法检查中的准确率达到了92.5%,在程序性能评估方面的准确率为89.3%。同时,模型在多语言支持方面也取得了显著进展,其中Python代码的评判准确率为93.1%,C++代码的准确率为90.8%。此外,平台的平均运行时间为1.2 s/次,能够满足大规模并发评判任务的需求。研究成果为程序自动评判领域的发展提供了理论支持与技术参考。

关键词： 人工智能   教育公平   乡村教育   技术赋能  

摘要： 人工智能(AI)技术在重塑教育生态之际,也催生出新型的乡村教育智能鸿沟现象。研究从“接入—使用—认知”三个维度切入,分析了智能鸿沟在乡村教育系统的内涵特征以及潜在风险:接入层面体现为基础设施与资源获取的差异;在使用层面呈现师生在智能素养及其应用方面的断层;在认知层面则指对AI教育应用价值理解与伦理判断的偏差。由此,研究提出三方面治理路径:贯通智能技术乡村接入通道,构建师生智能素养和应用能力培育路径,重塑智能教育认知格局以引导全社会价值共识,为推动乡村教育公平提供了理论依据与实践参照。

关键词： 气道评估   困难气道   预测模型   人工智能   深度学习   机器学习  

摘要： 气道评估是气道管理的重要前提。困难气道(difficult airway,DA)是麻醉管理中的一大挑战,如果不能提前预测其发生,可能会导致插管失败和低氧血症等严重不良事件。术前准确评估和预测可能出现的DA至关重要。传统的评估系统依赖医生的经验来解释,灵敏度低,而且难以识别隐藏的解剖异常。人工智能(artificial intelligence,AI)依托强大的学习和数据分析能力,通过整合多模态数据,在机器学习(machine learning,ML)和深度学习(deep learning,DL)的基础上构建的DA预测模型,可以大大提高对气道异常解剖结构的识别效率和准确性,明显提升预测效率,从而制定针对性方案,实施有效管理,确保麻醉安全和质量。本文对近年来利用AI进行DA预测的研究进行了综述。

关键词： 人工智能   技术进步   教育转型   工业化   智能化  

摘要： 人工智能技术的加速进步,既为教育创新提供了契机,也为教育失灵埋下了伏笔;既是教育繁荣的“因”,也是工业社会教育大发展的“果”。重新思考教育与技术的关系既要合理定位人工智能在教育中的地位,也要适时调整教育与个体发展和社会发展的关系。推动教育变革既要避免因进步主义而滋生的技术垄断,又要警惕因保守主义或怀旧情绪而滋长的技术抗拒或排斥。教育体系在从工业化向智能化转型中,既要充分利用人工智能技术有利的一面,并将其好处最大化,又要警惕人工智能技术有碍于人的自由成长和全面发展的一面,并将其坏处最小化。

关键词： 人工智能   继续教育   网络课程   终身学习  

摘要： 我国继续教育是建设终身学习的学习型社会过程中的重要一环。网络课程作为继续教育的主要方式之一,面临学习者数量庞大、师资与课程资源紧张的困局。以DeepSeek、ChatGPT及文心一言等为代表的生成式人工智能,在自然语言处理、计算机视觉、推理等领域取得广泛应用,对包括继续教育在内的各个领域产生了深远影响。因此,在继续教育领域中,利用人工智能对继续教育网络课程的规划、实施过程进行赋能,使“教师—机器—学生”协同发展,是解决该领域困境的重要途径。

关键词： 高中信息技术   人工智能   深度学习   项目开发   思维能力培养  

摘要： 随着科技的迅猛发展,在高中阶段引入人工智能技术价值非凡。分析了高中人工智能深度学习项目的教育价值,探讨了如何在高中阶段开展人工智能深度学习项目开发,涵盖项目选题与规划、数据收集与预处理、模型设计与训练、结果评估与优化等关键环节,并结合面向高阶能力培养的教学模式,着重论述了利用人工智能深度学习项目培养学生创新思维能力、批判性思维能力和逻辑思维能力的策略。

关键词： 人工智能   视网膜疾病   诊断  

摘要： 视网膜疾病(主要包含视网膜血管疾病、视网膜外疾病如外层视网膜、视网膜色素上皮及脉络膜下层疾病)是全球范围内导致视力损害和失明的主要因素之一,严重影响人类健康及生活质量。近年来,随着人工智能(AI)技术的快速发展,尤其是深度学习模型如卷积神经网络(CNNs)、生成对抗网络(GANs)、Transformer架构的广泛应用,在眼科疾病的早期诊断、精准治疗以及培训学习方面展现了突出的应用价值。除此之外,结合多模态融合模型应用的广泛开展,为眼科疾病以及相关全身疾病的周期管理提供了新的思路和工具。文章旨在探讨AI/深度学习在视网膜疾病诊断中的应用,探讨其研究现状、进展、面临的挑战以及未来的发展方向。