摘要： 2022年,信息科技课程标准第一次把人工智能列入中小学课程,同时,课标的核心素养第一次提到计算思维,即个体运用计算机科学领域的思想方法,在问题解决过程中涉及的抽象、分解、建模、算法设计等思维活动。 人工智能教学是一门全新的教育领域,它涉及到的知识面广,注重综合性与实践性,核心知识难度大。 为了有效地把它们整合到信息科技课程里,笔者将采用项目式教学模式,鼓励学生深入思考、团队合作、多学科融合与创新,让人工智能教育得以落地生根。

关键词： 医学人工智能   临床转化   精准医疗   可重复性   因果推断  

摘要： 医学人工智能(artificial intelligence,AI)作为一种变革性技术,有望在降低医疗成本的同时显著改善患者结局。然而,尽管其在科研领域取得了诸多突破,但真正应用于临床并获得验证的产品仍属少数。本文旨在系统梳理医学人工智能从技术效能向临床效用转化的关键鸿沟,深入剖析当前面临的主要转化障碍,并提炼出成功实现临床转化的四大核心条件:精准医疗导向、科学可重复性、数据可靠与算法可信、以及因果推断能力。针对上述条件,本文进一步提出了具体的行动路径,以期推动医学人工智能算法的深度临床转化,最终提升患者诊疗质量与效率。

关键词： 人工智能   特殊教育   教育范式   教师角色   教育伦理   技术治理  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence,AI)特别是大语言模型(LLM)与多模态感知(能够同时整合图像、声音、文本等多源信息的AI)系统的快速发展,特殊教育正面临前所未有的结构性冲击与重塑契机。AI不仅在语言补偿、视觉替代、社交训练与个性化教学等环节提供显著支持,更逐步由辅助工具演进为教育活动中的结构性参与者,深度嵌入教学实践、教师角色与制度文化等核心领域。本文梳理了AI在特殊教育中的典型应用,指出其在提升效率的同时,也带来了教育目标异化、个体差异编码失效、情感支持缺位与伦理判断困境等深层挑战。从教育社会学视角出发,提出AI正系统性重构特殊教育的三重结构:教学实践的人机协同、教师角色的专业转向以及制度文化的技术再编。在替代与共生的张力中,特殊教育亟须以人本价值为导向,探索AI赋能下公平、包容且富有温度的未来教育路径。

摘要： 在如今的电商零售、新媒体、交通、教育等诸多领域中,人工智能算法推荐技术都已经得到了广泛而深入的应用。就新闻行业而言,人工智能算法推荐技术也在悄然带来巨大的改变,特别是对于新闻采编选题,人工智能算法推荐技术所致的影响已经不容小觑。如人工智能算法推荐技术以其强大的数据信息整合、分析能力,在很大程度上改变了传统新闻采编选题的方式和思路,但这也为新闻行业带来了新的机遇与挑战。在这样的背景下,从新闻专业主义视角出发,深入剖析人工智能算法推荐对新闻采编选题偏向的影响,并探寻有效的纠偏路径,对于保障新闻行业的健康发展、维护新闻的专业价值和社会功能具有重要的现实意义。

关键词： 细胞治疗   人工智能   靶点发现   临床转化  

摘要： 细胞治疗技术近年来在医学领域取得了显著进展,为癌症、自身免疫疾病等难治性疾病提供了新的治疗方向。随着人工智能技术的快速发展,其在细胞治疗领域的应用逐渐深入,从靶点发现到临床转化的全流程均展现出革命性潜力。人工智能通过强大的数据处理、模式识别和预测建模能力,显著提升了细胞治疗的精准度、效率和安全性。

关键词： 磁共振成像   人工智能   脑分割   胎儿   婴幼儿   儿童  

摘要： 人工智能(AI)技术的快速发展,使得胎儿、婴幼儿及儿童脑MRI影像得以精细分割。近年来,对胎儿至儿童这一早期脑发育阶段的结构与功能MRI影像的AI分割方法不断发展,如机器学习、卷积神经网络、Transformer、通用大模型等,使得分割精度、效率、鲁棒性均取得了显著进步,且在临床应用中具有较大的潜力。现就胎儿、婴幼儿及儿童脑MRI的AI分割的研究进展进行综述。

关键词： 人工智能   协同创新   能力图谱   赛题标准   动态优化  

摘要： 在人工智能快速发展的当下,高校需紧跟时代潮流,构建人才协同创新融合育人新生态。AI驱动的“产赛教”三维融合机制,是破解传统培养模式结构性矛盾的有效路径。文章以车辆工程专业必修课《车身结构与设计》课程为例,AI赋能课程的产业端、竞赛端、教学端。具体措施包括校企共建“AI+竞赛”实训中心,构建竞赛成果转教学案例库,建立多学科AI资源协同平台,通过AI的数据驱动决策、虚拟情景模拟构建、动态闭环优化,精准对接高校人才培养与产业需求。

关键词： 教育教学   数字化转型   人工智能   鹤壁市  

摘要： 鹤壁市秉承“让数据服务于教师教、服务于学生学、服务于学校管”理念,着力推进课堂教学、教育装备数字化转型。

关键词： 智慧索引学   大语言模型   语义单元性   动态有序性   增强引得性  

摘要： 文章提出智慧索引学是索引学在大语言模型时代的创新和延伸,通过融合人工智能技术与传统索引理论,构建更智能、更高效的知识组织与检索体系。智慧索引学本质上实现了传统索引的“引得性”与人工智能的“理解性”的结合,将索引从单纯的信息定位工具转变为连接人类认知与数字知识的桥梁。文章阐述了智慧索引的三个核心特征:利用语义单元性突破传统索引的局限,以动态有序性根据用户需求自适应地组织内容,借助增强引得性实现全方位的知识关联和解释能力。分析了智慧索引面临的数据质量、语义理解与大规模部署的挑战,同时指出其对于实现“万物皆可索引”具有巨大潜力,最后提出智慧索引未来发展的四大方向:构建多维知识网络、动态适应性索引、个性化服务与大众化知识平台。

关键词： 通信技术   电子信息技术   人工智能   应用   发展趋势  

摘要： 本研究旨在深入剖析通信技术与电子信息技术在人工智能领域的应用,通过文献研究法、案例分析法以及对比分析法,全面梳理相关技术在人工智能发展中的关键作用。研究发现,通信技术如5G凭借高速数据传输与低延迟特性,为人工智能数据处理与实时响应提供有力支持;电子信息技术中芯片与信号处理技术,则分别支撑了人工智能算法运行与数据质量提升。然而,通信技术面临安全隐患,电子信息技术存在能耗问题。未来,随着6G等新一代通信技术与先进电子信息技术的融合发展,有望进一步推动人工智能技术在各行业的深度应用与创新突破。