关键词： 胰高血糖素样肽   人工智能   封面故事   心肌梗塞   气候变化   格鲁   生成式   减重  

摘要： The Cover封面故事气候变化让2024年成为有记录以来最热的一年,这种高温是致命的:由气候变化所助推的热浪让许多人毙命,并且让日常生活发生颠倒。Features特写生成式人工智能是一头“能源猪”,科技值得付出环境成本吗?2024年生成式人工智能及围绕它的炒作在兴奋中回响,同时也敲响了警钟。这里有对气候、能源与人工智能如何结合的思考。司美格鲁肽及其同族药品的益处有可能扩大至远超减重的程度:研究显示,司美格鲁肽(semaglutide)可降低心肌梗塞及中风的风险,同时可控制上瘾及更多症状。科学家正在思考胰高血糖素样肽(GLP-1)药物除减重之外的未来。

关键词： 物联网   大数据   人工智能   果汁   工业化  

摘要： 随着数字中国建设的深入推进,果汁行业的数字化转型步伐加快,物联网和大数据技术为果汁产业注入强劲创新动力。详细介绍物联网和大数据技术的核心特征及其应用模式,从数据收集方式、分析方法等角度对现有研究进行全面综述,并深入探讨这些技术在果汁工业中的应用场景,包括信息化生产管理、智能质量控制、供应链监控等实践案例。最后,展望物联网和大数据技术在果汁工业中的发展趋势,以期为相关研究和实践提供参考。

关键词： 生成式人工智能   风险防控   技术禀赋   基层治理  

摘要： 作为颠覆性技术革新的生成式人工智能,正在深度重构基层治理的实践范式与风险防控体系。本研究立足于数字中国战略的纵深推进背景,系统分析生成式人工智能的技术禀赋与基层治理场景需求间的结构性适配关系,着重揭示技术赋能潜能与制度供给迟滞之间的动态博弈格局。依托技术–制度–行动三元协同框架,融合公共价值理论,创造性地构建包含技术嵌入维度、制度调适与主体协同的三维分析模型,为推进基层治理体系与治理能力现代化提供理论创新支点与实践转型方向。

关键词： 抽水蓄能电站   LLaVA模型   预选址   指令微调   影响因素  

摘要： 【目的】为解决目前抽水蓄能电站预选址大多依靠人工比选,存在耗时费力、自动化程度低等问题,提出一种将多模态大模型应用于抽水蓄能电站预选址的方法。【方法】基于抽水蓄能电站选址规范,构建站址评价体系,结合模糊综合评价法计算各站址综合得分,作为电站标签。通过设计特定提示引导GPT模型生成与遥感图像相关的指令微调数据。在此基础上,采用提示工程(prompt)与LoRA微调技术对多模态大语言模型LLaVA进行训练,并将模型应用于安徽绩溪抽水蓄能电站预选址工程,对模型实施系统评估。【结果】结果显示:模型对安徽绩溪抽水蓄能电站工程水文、地形、经济等方面的关键指标评分准确,得出其综合得分为84.4分,符合理想站址标准;在1091个样本的测试集上进行验证时,模型能识别出74.1%的理想站址样本和82.4%的非理想站址样本;微调后的LLaVA模型的AUC值为0.822,相比Qwen-VL-Chat、InternLM-XComposer-VL、VisualGLM和InstructBLIP模型分别高出了0.106、0.152、0.205和0.207。【结论】结果表明:利用上述方法进行微调的LLaVA模型在站址分类方面的精准率、召回率和误检率相较于多模态通用模型有显著提升,并在实际的选址中展现出良好的站址评分能力,具有较高的推广应用价值。通过对LLaVA模型进行领域微调和应用,充分展示了多模态大模型在提高选址工作效率和自动化程度中的独特作用,可为抽水蓄能行业的智能化转型提供有力支撑。

关键词： 肝细胞癌   人工智能   机器学习   深度学习   诊断   治疗   预后   进展  

摘要： 肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是临床常见的消化系统恶性肿瘤,其早期诊断困难且预后较差。近年来,随着人工智能(artificial intelligence,AI)技术的飞速发展,其在改进HCC诊疗方面的价值也得到了体现。基于机器学习及深度学习的AI模型可以整合影像学、血清学及肠道菌群等多模态数据,从而提高HCC早期风险预测和病灶检测能力。此外,AI模型也能够通过特定的算法为介入治疗和药物治疗方案提供决策参考,并改进对HCC患者临床预后评估,从而使患者获得生存获益。虽然AI技术的发展极快,但是目前仍不能替代临床医生。随着如ChatGPT及Deepseek等划时代AI算法工具的出现,相信AI能够成为临床医生治疗HCC的强大武器,从而使更多患者从中获益。

关键词： DeepSeek   拔尖创新人才   人工智能   教育强国   科技创新  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展正在深刻重塑全球教育体系,尤其是在拔尖创新人才的培养领域,DeepSeek作为新一代的大语言模型不仅在知识整合、个性化学习支持、高阶思维训练等方面提供了突破性的技术赋能,还通过智能化手段推动教育体系的重构,其核心目标是构建适应未来科技与社会发展需求的拔尖创新人才培养体系,使学生具备跨学科知识整合、批判性思维、自主学习能力以及全球化视野,从而满足国家在关键领域的人才需求。文章通过对Deepseek赋能拔尖创新人才的理论逻辑与实践路径的探讨,进而系统性提升国家拔尖创新人才的培养质量。首先,DeepSeek在拔尖创新人才培养过程中具有四大核心价值意蕴:跨学科知识整合与创新思维跃迁的智能融通、自主学习进阶与高阶认知建构的个性导航、智能创新生态构建与科研范式变革的协同共进、全球知识互联与国际竞争力提升的视野拓展。其次,DeepSeek的赋能逻辑主要包括智能赋能、认知赋能和生态赋能:智能赋能侧重于课程整合与高阶思维培养,优化知识体系结构,推动学生从被动学习向自主创新转变;认知赋能通过智能学习分析实现差异化教学,塑造创新素养,提高人才培养的精准性和适应性;生态赋能强调协同育人环境的建设,打通高校、科研机构、企业之间的资源共享机制,形成拔尖创新人才成长的系统性支撑体系。最后,在全球科技竞争加剧的背景下,我国需要进一步加强拔尖创新人才的培养。DeepSeek赋能拔尖创新人才培养的实践路径包括:一是构建智能化评价体系,利用精准测评与创新驱动优化人才选拔机制,推动能力导向的教育评价改革;二是实施智能辅助教学,通过深度个性化学习与高阶认知训练,强化拔尖创新人才的思维塑造;三是打造智能科研生态,推动人机协同创新,促进跨学科合作与前沿研究范式转变;四是加强实践创新驱动,提升从知识生成到技术转化的链条,推动人工智能在现实问题解决中的应用。未来,DeepSeek可进一步优化智能技术应用,提升人才培养体系的精准性与适应性,为破解拔尖创新人才培养的结构性矛盾提供系统性解决方案,为教育强国和科技强国建设提供有力支撑。

关键词： 人工智能   开放系统互连参考模型   移动通信  

摘要： 人工智能(artificial intelligence,AI)凭借其强大的推理、学习及自我修正能力,已成为解决复杂问题的重要技术,并广泛应用于尖端科技领域。移动通信网络作为现代信息社会的核心基础设施,其复杂性对网络构建、管理和优化提出了更高要求。开放系统互连参考模型(open systems interconnection reference model,OSI-RM)通过分层结构实现网络功能的模块化和标准化,为移动通信网络的设计与实现提供了重要理论框架,并指导多协议、多设备的互联互通。首先从OSI-RM的视角,系统梳理了AI技术在移动通信网络各层中的应用现状,分析了AI在解决移动通信网络复杂问题中的作用。同时,指出部分AI技术具备跨层应用的潜力,突破了单一层次的限制,为AI技术在移动通信网络中的深入研究与应用提供了新的方向。

关键词： 生成式人工智能   大中小学思政课一体化   思想政治课教学  

摘要： 生成式人工智能的技术特性为大中小学思政课一体化教学提供了宝贵机遇,助推着其教学建设,还通过情景化构建、立体化呈现、伴生化演进,促进其教学。技术的进步与发展,往往伴随着“双刃剑”现象。大中小学思政课一体化教学必须明确好本身的基点、重点和落点,以防范应对生成式人工智能带来的风险。生成式人工智能助推大中小学思政课一体化教学,遵循着“点、线、面”的进阶逻辑与转化思维,通过明确其教学点位、坚守其教学主线、更新其教学图谱,驱动着其教学建设。

关键词： 无线发射台   智慧运维   物联网   大数据   人工智能  

摘要： 【目的】本文针对广播电视技术中心无线发射台的运维管理需求,设计并实现了一套智慧运维管理平台。【方法】该平台采用“1+1+1+N”的建设模式,整合了地理信息系统、物联网、大数据和人工智能等先进技术,构建了统一化的运维管理架构。【结果】通过实际应用验证,该平台有效解决了传统运维模式中存在的效率低下、响应迟缓等问题,为广播电视行业的智慧化转型提供了有力支撑。【结论】笔者认为无线发射台站结合实际有效解决当前运维管理诸多难题,无线发射台智慧运维管理平台的设计和实现具有显著的实用价值和推广意义。

关键词： 人工智能技术   档案数字化管理   路径探索  

摘要： 近年来,随着人工智能技术的快速发展,其在各个行业中得到了广泛应用,在企业档案管理中发挥着重要的作用。文章针对煤矿企业的档案数字化管理进行分析,发现存在着管理机制不完善、信息采集渠道单一、管理人员业务水平较低、数字化设备落后等问题,并对煤矿企业的档案数字化管理路径进行探索,通过完善管理制度、提高档案管理人员的专业能力等措施,确保煤矿企业档案数字化管理的质量,以期为相关工作提供参考。