关键词： 高校图书馆   多模态数据融合   用户画像   人工智能  

摘要： 随着信息技术的快速发展,高校图书馆在资源管理、学术服务和用户体验方面面临新的挑战与机遇。多模态数据融合技术作为一种先进的数据分析手段,为图书馆提供了精准构建用户画像的可能。本文结合高校图书馆的实际需求,探讨了如何通过整合用户行为数据、资源访问数据、学术交流数据等多维度信息,构建多维度、精准的图书馆用户画像,并为个性化服务提供支撑。

摘要： 曼彻斯特大学Connor J. Robinson团队联合多个机构在《Comput Biol Med》杂志发表题为《Complex wound analysis using AI》的研究, 针对临床复杂创面愈合延迟难题提出新的研究方案。传统创面组织学分析依赖HE染色切片的人工判读, 存在效率低、主观性强及专家稀缺等瓶颈。研究团队开发了基于深度神经网络的自动化分析框架, 首次实现人类复杂创面、小鼠模型伤口及免疫细胞的多层次精准分析。通过构建包含人类(35例患者)复杂创面和小鼠(20只)急慢性伤口的HE染色图像数据库, 优化了U?Net架构模型, 在小鼠伤口时序分析中取得89%平均分割准确率, 验证了模型对表皮、真皮、肉芽组织等关键特征的识别能力。针对人类创面组织异质性高的问题, 该团队创新性引入细胞级分析策略, 通过免疫细胞浸润量化模型(97%准确率)成功区分感染创面与非感染创面的炎症状态, 为临床诊断提供可视化依据。研究进一步证实该模型在遗传修饰小鼠(如核转录因子红系2相关因子突变体)中的泛化能力, 并通过形态计量学分析实现创面闭合度与真皮收缩率的自动化测量(均方误差<0.12 mm)。研究团队利用该框架首次实现从组织宏观结构到细胞微环境的全尺度人工智能解析, 为复杂创面病理机制研究及个体化治疗策略优化提供了新工具。

关键词： 病理学实验教学   标准化改革   人工智能   辅助教学  

摘要： 随着医学教育与科技的快速发展，病理学实验教学正迎来新的机遇与挑战。本研究关注病理学实验教学的革新，旨在探讨病理学实验教学内容的标准化改革与人工智能辅助教学。分析了教学内容标准化的现状，提出通过专家合作修订大纲、与临床科室协同标准化标本处理，以及构建多元评价体系等实施策略。同时，探究了人工智能在教学中的应用，针对应用挑战，提出技术创新、教育改革和伦理法律保障等策略，以期提升病理学实验教学质量，培养全面发展的医学人才，为病理学实验教学改革提供理论与实践支持。

摘要： 本文以衡水学院人工智能（AI）产业学院为研究对象，探讨其在协同育人共同体建设中的实践与创新。通过对衡水学院的详细调查与分析，本文揭示了其协同育人共同体建设的成功要素，并指出所面临的现实挑战和潜在改进空间。基于此，本文探讨衡水学院人工智能（AI）产业学院未来可能采取的发展策略和路径，希望为其他院校在类似背景下的改革和发展提供启示和思路，进一步推动高校与产业界的深度合作，为国家和地方的经济社会发展提供坚实的人才保障和智力支持。

关键词： 人工智能   云视频会议系统   语音处理   图像处理   自然语言处理   多模态融合  

摘要： 铁路云视频会议系统在铁路日常生产和运营中发挥着重要作用。通过对当前铁路云视频会议系统进行调研分析，发现系统存在功能单一、智能化程度低等问题。结合系统使用需求，提出了一种现实可行的技术方案，在既有铁路云视频会议系统的内部服务网络和外部服务网络分别增设业务应用服务器、存储服务器和计算服务器，在终端接入区增设全景会议相机和麦克风阵列等设备。将基于人工智能的语音处理、图像处理、自然语言处理和多模态融合等技术应用于铁路视频会议，实现实时翻译与字幕显示、发言者方位识别、自动纪要生成与分类归档等智能化功能应用。从国产自主可控和系统安全角度对系统主要设备配置提出了选型建议。本方案部署后可大幅提升会议效率和系统服务质量，为铁路云视频会议系统未来升级和高质量发展提供技术支撑。

关键词： 人工智能接受度   计划行为理论   分层接受机制   高级人工智能  

摘要： 公众对人工智能的接受度不仅关系到技术应用的广度，更构成了其持续健康发展的社会基础。本文基于计划行为理论，通过引入信任机制构建扩展模型，系统探讨影响人工智能接受度的关键因素及其作用机制。研究结果表明：个体对人工智能的接受度具有明显的分层效应。其中，认知态度、主观规范和知觉行为控制均显著正向影响弱人工智能接受度；但在涵盖强人工智能和超人工智能的高级AI层面，认知态度的影响不再显著，主观规范仅对强人工智能接受度产生正向影响，而知觉行为控制对两类高级人工智能的接受度依然具有积极影响。进一步的机制分析发现，个体对人工智能产品、运营、监管及研发的信任因素在人工智能技术接受机制中发挥了中介作用。上述研究发现有助于深化对人工智能复杂接受机制的理解，为推动人工智能的健康发展提供理论支持与政策参考。

关键词： 火灾预警   气体传感器   少样本学习   原型网络   人工智能  

摘要： 随着气体传感技术的发展，集成多种气体传感器的火灾预警仪表在燃烧早期预警中具有广发的应用前景，有望成为火灾预防及快速干预的有效手段。然而，多传感器系统输出具有数据量大、数据异构等特点，为数据处理和融合处理提出了挑战。本文针对基于多传感器仪表的火灾燃烧场景监测中，存在的异常特征捕捉不及时、难以在火灾早期及时分类燃烧场景等问题，提出了一种融合单类支持向量机（OCSVM,One-Class Support Vector Machine）与少样本学习（FSL,Few-shot Learning）框架的预警分类策略，用于燃烧早期预警与燃烧场景识别。该策略通过滑动窗口数据处理方法与OCSVM模型的结合，实现了早期异常监测并进行实时报警；同时基于元学习框架的Meta-Transformer模型，针对四种燃烧场景进行精确分类，并引入原型网络模块提升了模型在少样本条件下对未见场景的识别能力。实验结果表明，该方法能够在燃烧早期的前5分钟内迅速捕捉异常特征，预警准确率达到97.73%；在预警后，对已见和未见的燃烧场景识别平均准确率分别达到97.33%和94.5%。此外，在快速性验证中，模型对已见和未见的燃烧场景前10分钟内识别的平均准确率分别达到94.21%和95.42%。本研究为研制面向燃烧早期判定与识别的多传感器火灾预警仪表提供了新思路，并有望为智能化的消防应急管理系统发展提供支持。

关键词： 高校图书馆   学科服务   人工智能   现代信息技术  

摘要： 在大数据、人工智能和现代信息技术飞速发展的大背景下,学科服务逐渐成为图书馆的核心业务,学科服务的水平和层次成为衡量图书馆工作质量的主要依据,本文以湖北师范大学图书馆为例,探讨了地方师范高校图书馆提升学科服务水平的策略:一是加强学科服务人才队伍建设,提升学科服务效能;二是完善图书馆空间布局,营造优美的馆舍环境;三是加强数据检测与管理,建立密切协调沟通机制,深入挖掘读者潜在需求;四是围绕学校工作大局,打造高效服务体系,扩大学科服务范围。

关键词： 城市轨道交通   信号系统   智能运维   云计算   大数据分析   人工智能  

摘要： 针对城市轨道交通信号系统运维中所面临的故障排除难、维护效率不高，以及数据管理分散等问题，分析信号系统智能运维平台的功能需求，提出线网信号系统智能运维平台的整体方案。通过实时监测设备状态，收集、存储和分析地铁信号设备运行数据、故障数据等，运用大数据分析、云计算、人工智能、物联网等关键技术，对信号系统设备故障进行准确的诊断与预测，及时发现潜在的设备故障隐患，并进行预测报警，实现智能诊断、智能分析、智能维修、智能联动等功能，将传统的“故障修”变为“状态修”。信号系统智能运维平台通过实时监测、数据分析预测设备故障，实现精准维护，减少突发故障和故障后恢复时间，提升运营效率，降低维护成本，保障轨道交通系统稳定运行。

关键词： 人工智能   中学数学   数学个性化学习   数学核心素养   发展张力   范式转向  

摘要： 飞速发展的信息技术促使人类逐步迈入人工智能时代。传统的数学个性化学习范式面临着新的机遇与挑战,需要在人工智能视域中重新审视数学个性化学习范式及其转向。数学个性化学习的基本价值涵摄滋育学习者主体性、彰显学习者独特性和突出学习者创造性,并借助适宜的数学活动发掘学习者的认知优势与潜能。文章从个性化学习理论与数学实践活动、新课程改革设计与数学教学现状、人工智能技术与实施路径三重向度阐释了数学个性化学习的发展张力,从价值与观念、学习共同体、思考向度三个层面构建了数学个性化学习的新范式。数学个性化学习的实施路径主要包括明确数学个性化学习的价值与目标,共创多元对话与各擅胜场的学习社群,构筑同频共振的学习支持体系。