关键词： 消费领域   人工智能   社会责任   结构探索   量表开发  

摘要： 随着人工智能与消费领域的深度融合,理解其社会责任范式已成为推动新一代人工智能健康可持续发展及推进新型消费业态建设的重要议题。然而,既有研究尚未对消费领域中人工智能社会责任的内涵、范畴边界及内容构成进行清晰的刻画,并且由于缺乏科学可靠的测量工具致使现阶段实证研究滞后。为此,本研究首先基于半结构化深度访谈及扎根理论方法构建出消费领域人工智能社会责任的5个结构维度:道德性、安全性、适用性、可信性和自省性;其次,遵循量表开发中探索性和验证性因子检验程序,最终确定测量人工智能社会责任的18个题项;最后,以此为基础设计问卷来检验人工智能社会责任量表的预测效度,而检验结果表明消费领域人工智能社会责任会显著正向预测心理授权与人机融洽关系。本研究的结果不仅丰富了消费领域人工智能社会责任的内涵和结构,还提供了可操作化的测量工具,进一步推进了人工智能社会责任的理论研究与实践应用。

关键词： 计算机信息系统   人工智能技术  

摘要： 现阶段,随着信息技术的不断发展,人们的生产和生活与互联网技术已紧密联系起来,尤其是人工智能技术的应用,极大程度地提高了人们的生活和生产质量。为了满足当前的市场需求,人们需要加强对人工智能技术的研究,确保计算机技术和人工智能技术的充分融合。本文主要探讨了人工智能技术当前的发展情况,并分析了人工智能技术在计算机信息系统中的应用,旨在为新时代的计算机信息系统的智能化发展提供宝贵的建议。

关键词： 膀胱肿瘤   人工智能   尿液分析   无创性诊断  

摘要： 膀胱癌是泌尿系统最常见的恶性肿瘤之一,具有高复发率和进展风险。传统尿液检测方法在敏感性和特异性方面存在局限,而人工智能(AI)的引入显著提升了诊断的准确性。本文概述了AI技术与脱落细胞学、基因测序、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学、DNA甲基化及流式细胞术等尿液检测方法的结合,展示了其在膀胱癌诊断中的应用潜力,并分析了其临床推广所面临的挑战,为相关研究与临床实践提供了重要参考。

关键词： AI   GPU   处理速度   芯片技术   人工智能  

摘要： 人工智能(AI)正迅速成为推动技术革新和产业升级的核心力量。AI芯片负责处理复杂算法和大规模数据,其性能直接影响AI应用的效率和智能化水平。随着AI技术的不断演进,对芯片的计算能力、能效比和处理速度提出了更高的要求,催生了多种AI芯片技术路径,包括图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、特定应用集成电路(ASIC),以及神经拟态芯片(NPU)等。本文探讨了每种技术的核心优势、应用场景,并进一步剖析了国际竞争格局。在此基础上,本文针对国内AI芯片产业的发展现状,提出了一系列切实可行的建议,包括加强核心技术的研发投入、完善产业链建设、利用政策激励促进技术应用落地,以及重视复合型人才的培养。

关键词： 人工智能   环境保护   因子分析法   结构方程模型  

摘要： 随着大数据科学技术的发展,使用人工智能技术进行环境保护成为其应用方向之一。为了定量评价人们对于使用人工智能技术进行环境保护的认可度,以安徽省居民调查结果为例,利用因子分析法将影响人工智能环保认可度的9个因素降维为个人生活、国家社会与自然保护三个层面因子,并建立结构方程模型探讨这三个因子的关系与作用路径。结果表明,公众认可并支持使用人工智能助力环境保护,其发展前景受到个人生活、国家社会与自然保护三方面协同作用的影响。

关键词： 人工智能   新质生产力   传媒   机制   路径  

摘要： 全球影视传媒行业正处于人工智能驱动的生产力范式转型期,传统生产模式面临效率瓶颈、需求错配与市场结构变迁等多重挑战。在影视传媒领域,人工智能正在构筑新质生产力,表现为生成式人工智能与多模态大模型通过生产要素重组与流程动态耦合,化解人力密集型制作与规模化供给的固有矛盾,实现创意生产规则的颠覆性重塑与市场反馈机制的精准化升级。人工智能在影视传媒行业的深度应用,催生内容同质化、算法偏见、数据隐私、版权保护等一系列问题,须从技术迭代、伦理治理、完善监管等方面寻求突破路径。

关键词： 人工智能   元启发式算法   灰狼优化算法   路径规划  

摘要： 针对传统灰狼优化算法存在初始解分布不均匀的问题,提出一种增强灰狼优化(EGWO)算法.首先,引入非线性收敛因子改进灰狼优化算法.其次,将Sobel序列集成到改进灰狼优化算法中,以增加种群多样性.为验证该算法的有效性,将EGWO算法应用于无人机路径规划,并与传统灰狼优化算法基于多个评价指标进行对比.实验结果表明,EGWO算法性能更好,可快速准确地规划与控制无人机在复杂环境中的飞行路径,也可以提升集群控制中无人机的飞行效率.

关键词： 博物馆   人工智能   数据   大语言模型  

摘要： 本文提出了利用注意力机制的人工智能技术对博物馆数据进行系统管理的概念,探讨了技术实现方法,即整合博物馆所有数据到统一的数据仓库之中,使用大语言模型来理解利用自然语言提出的要求,将其转化为能处理图像、文本、声音等多模态数据的程序语言,执行统计、查询、归纳、推理等任务。通过数据层、处理层、交互层的协作,不仅能够确保提取数据的准确、完整和全面,还能通过数据分析形成信息,由信息融合成为知识,进而形成智慧能力,同时消弭长期存在于博物馆各类业务系统中的数据孤岛状态。

关键词： 生成式人工智能   跨学科主题学习   小学数学  

摘要： 跨学科主题学习因其综合性、实践性、开放性、应用性等特征,成为新时期学科课程教学的难点,但也更适合借助生成式人工智能开展教学。文章以小学数学跨学科主题学习为例,探讨在跨学科主题学习中的AI功能定位、应用维度以及教师面临的挑战,以期为教师的探索与实践提供参考。

关键词： 人工智能   英语人才   培养模式  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,外语教育领域正经历着深刻变革,数智赋能英语人才培养的呼声愈演愈烈。2024年两会上,教育部部长指出,“人工智能是一把‘金钥匙’,它不仅影响着教育的未来,也影响着未来的教育,这里有机遇也有挑战。”最新的《大学英语教学指南》(2020版)提倡大学在新形势下充分运用信息化手段,创造多样化的教学和学习氛围。大学英语应采用以“人工智能 + 英语课堂 + 专业”为基础的复合型培养模式,促进学习者的主动学习、自主学习和个性化学习。教师对于人工智能技术的热忱也越来越高,然而如何在英语人才培养领域更好地融合和应用人工智能技术,目前阶段还是一个值得深入研究的课题。