关键词： 生成式人工智能   公安院校   课程教学  

摘要： 研究基于生成式人工智能(AIGC)的技术发展与公安教育数字化转型需求,有助于探讨其在公安院校基础课程教学中的应用路径与挑战。通过分析教学内容重构、教学模式创新及教学管理优化三大路径,揭示生成式AI对提升教学效率、资源适配性与实战训练真实性的赋能潜力,指出实践中的核心挑战:技术可靠性风险、教育主体性危机及制度保障滞后。针对上述问题,提出“技术-教育-制度”三维协同对策,以实现工具理性与价值理性的动态平衡,推动生成式AI在公安教育中从“可用”迈向“可信”“可控”,为新时代警务人才培养提供技术支撑。

关键词： 人工智能   健美操课程   人机协同   个性化学习   课程建设  

摘要： 基于文献研究与逻辑分析法,该研究探讨人工智能赋能高校健美操课程建设的价值、困境及路径。研究认为,人工智能技术凭借动态捕捉、数据建模与个性化推荐等功能,提升健美操教学的精准性与互动性,实现从统一化教学向个性化培养的转型。然而,当前建设过程中仍面临技术应用表层化、师资数字素养不足、课程体系滞后以及伦理风险凸显等困境。据此,该研究提出构建人机协同的智能教学环境,完善数智融合的教师培训机制,开发动态生成的课程资源库,建立安全可控的伦理规范体系。

关键词： 人工智能   模式识别   计算机神经网络   拓扑数据分析   卷积神经网络   注意力机制   计算机图象处理  

摘要： 针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)难以捕获和利用复杂高维数据的多维结构信息,限制了其特征学习能力的问题,提出一种融合了拓扑数据分析(topological data analysis,TDA)与CNN的特征融合方法——TDA-CNN.该方法将CNN捕获的数值分布特征与TDA提取的拓扑结构特征相融合,CNN通道负责提取数值分布特征,TDA通道专注于提取拓扑结构特征,然后,将这两类特征融合形成组合特征表示,并利用注意力机制自适应地学习每种特征的重要性权重,为后续全连接网络提供更全面的决策依据.在Intel Image、Gender Images和Chinese Calligraphy Styles by Calligraphers等数据集上的实验表明,TDA-CNN在改进特征聚类与识别关键特征方面表现出色,分别将基线模型VGG16、EfficientNet V2和DenseNet121的性能提升了21.89%、22.66%和8.26%,有效增强了模型的判别能力.

关键词： 知识型员工   人工智能(Artificial Intelligence,AI)   人工智能使用   企业数智化   创造力   离职倾向  

摘要： 人工智能的不断发展引发了知识型员工的心理与行为变化,重塑了其对现代工作环境的感受和对组织未来发展的期待。目前关于人工智能对知识型员工的影响及作用机制研究仍呈现碎片化状态。本研究基于工具性和人本性视角,探究人工智能对知识型员工“有所作为”和“自我实现”的赋能与激活路径,主要包括两方面的内容:(1)从工具性视角,探究人工智能的信息作用及其对员工思维能力的“双刃剑”影响,厘清人工智能时代下知识型员工“有所作为”的创造力过程;(2)从人本性视角,探究人工智能赋能员工心理需求变化及幸福感感知,进而识别其对知识型员工“自我实现”的离留决策影响。研究预期将深化人工智能对知识型员工影响的理解,拓展人机协同的理论研究并提供实践参考。

关键词： 人工智能   经济增长质量   高质量发展   技术—经济范式   技术溢出效应   要素替代效应   全要素生产率  

摘要： 人工智能作为第四次工业革命的通用性目的技术,对经济增长的禀赋条件、增长方式、制度环境以及增长成果分配等方面都有着重要影响。对于迈入高质量发展阶段的中国经济而言,人工智能一方面能够通过替代效应与创新效应,优化增长的禀赋条件与制度条件;通过技术渗透效应与产业协同效应,优化供求结构,提升经济增长效率与增长的稳定性;同时,为实现增长成果共享与减少生态环境代价提供了技术支撑。另一方面由于技术制度的错配或缺位,人工智能技术也会引起就业极化、市场垄断、数字鸿沟等问题,对经济增长质量的提升带来新的挑战。聚焦人工智能技术对经济增长质量的双重影响,基于对人工智能技术特征与质量型经济增长范式的分析,阐释人工智能驱动经济增长质量提升的多重机制以及面临的挑战,并提出完善就业保障、增强数字经济反垄断监管以及推进数字基础设施普惠化等能更好地激活人工智能的技术红利。

关键词： 人工智能   精准思政   思想政治教育  

摘要： 探究人工智能赋能高校“精准思政”的实践路径,是当前高校思政课改革创新的必然选择。本文深入剖析了人工智能赋能高校“精准思政”的现实挑战,针对人工智能赋能高校“精准思政”面临的思政课教师主体性弱化、教育对象数据泄露、主流意识形态弱化的现实挑战,本文提出具体优化路径:提高数字素养,增强高校思政课教师主导意识;完善立法规范,构建全方位数据隐私保障制度;加大监管力度,建立意识形态风险预防管控机制。本文旨在通过发挥人工智能的优势,优化高校思想政治教育的效果,使“人工智能+精准思政”成为提高思政课育人成效的内生动力,确保其在新时代背景下能够更好地服务学生全面发展和社会进步。

关键词： 人工智能   超大城市治理   敏捷治理  

摘要： 人工智能深度嵌入超大城市治理推动了敏捷治理范式的革新。然而技术赋能与制度调适的互动逻辑并不必然推动治理效能提升。以超大城市重庆为研究样本,人工智能在推动城市敏捷治理上还存在技术适配不足、协同机制滞后、数据安全风险及社会参与薄弱等问题,制约着技术效能向治理效能的转化。未来在强化本地化场景开发与推动“多跨协同”机制创新的同时,还需强化数据分级防护、夯实社会参与,推动技术赋能从工具升级转向治理体系重构,实现超大城市治理现代化进程中技术逻辑、制度逻辑与公共价值的有机统一。

关键词： 人工智能   思政课   工具理性   价值理性   融合策略  

摘要： 人工智能通过精准学情分析、智能资源适配及虚实融合交互等手段,推动了思政课向个性化、精准化、动态化教学模式转变,形成了“数据驱动决策—智能增强互动—技术重塑环境”的新型教育生态。然而,在这一过程中思政课也面临着信息生态复杂、社会思潮多元、亚文化渗透、教育对象异质及教育本真消解等挑战。为有效应对挑战,应采取构建高质量数字资源、深化人机协同教学、创新实践育人范式及加强技术伦理教育等策略,以期平衡工具理性与价值理性,促进思政教育在人工智能时代的范式转型。

关键词： 生成式   人工智能   高中地理   乡村和城镇空间结构  

摘要： 随着人工智能在教育领域的广泛应用,中学地理教师也开始探索地理教学与人工智能的融合。地理教师应基于人工智能应用的教师、学生、AI协同促进的模式,探索生成式人工智能在高中地理教学活动中的应用,以“乡村和城镇空间结构”教学为例,可设计“智析桂林城:AI技术融合下的城镇空间结构”主题教学活动,并从课前、课中、课后三个环节帮助学生理解城镇空间结构的复杂性与多元性。

关键词： 人工智能   沉浸式设计   机器学习   深度学习   交互设计  

摘要： 目的揭示人工智能技术在沉浸式设计中的显著进展,改进人工智能技术赋能沉浸式设计的生成方式与生成质量。方法基于Web of Science数据库,系统回顾2015—2024年人工智能赋能沉浸式设计领域的最新研究成果,并将文献划分为基础理论、用户体验、技术驱动、场景应用四大类别进行分析。结果重点探讨了计算机视觉、自然语言处理、机器学习与深度学习等人工智能技术如何通过多模态交互、个性化与智能化、实时反馈与动态调整等路径提升沉浸感的核心影响因素,并在娱乐与游戏、教育与培训、医疗与健康领域协同作用,显著增强用户的临场感、交互感以及系统的可用性,提出一套从“理论基础-用户驱动-技术实现-应用验证”的系统化技术路径与方法论,全景式为设计师在人工智能飞速发展下应对复杂的沉浸式设计需求提供方向。结论未来研究应重点探索多模态AI交互技术与智能化交互系统整合下的实时交互设计,提升数据安全性与人工智能系统的可用性,以实现更加人性化、安全和可靠的沉浸式体验,从而进一步增强用户的空间沉浸感与情感认同。