关键词： 垃圾焚烧炉   深度学习   人工智能   燃烧优化   强化学习  

摘要： 现存的垃圾焚烧炉在运行过程中存在较大的不稳定性,关键运行数据呈现出滞后、强耦合及多扰动的特点,所以需要实时动态调节垃圾焚烧炉运行参数,以保障垃圾焚烧炉的稳定高效运行。本文采集垃圾焚烧炉的历史运行数据,采用多层LSTM神经网络,利用离线训练建立垃圾焚烧炉运行参数与热效率之间的高度非线性耦合数学模型,以垃圾焚烧炉热效率最大为目标,利用强化学习技术对垃圾焚烧炉的运行参数进行优化,并提供了具体的应用实例。优化结果表明:每吨垃圾最大蒸汽产量由原来的2.22 t上升到了2.5 t,垃圾焚烧炉的热效率提高了11.1%,优化效果明显。

关键词： 算法解释   算法透明   生成式人工智能   数据确权   GDPR  

摘要： 人工智能的治理需要明确的法律指引。为应对算法等新技术引致的“算法黑箱”“算法歧视”等问题,学界提出了以“算法解释论”为代表的治理进路,若算法主体无法对算法决策做出合理解释则应承担相应责任。“算法解释论”在传统人工智能时代具备一定的合理性,但其对相关主体苛以过重责任义务,而单一环节的治理无法应对技术治理的整体要求。算法可以被解释,但以算法解释为核心的规制体系无法应对生成式人工智能问世后的治理难题,从成本与成效上无法涵盖发展“负责任的人工智能”的现实需要。结合欧盟、美国等域外立法经验与中国人工智能应用的现实优势,应将以“算法解释”为核心的立法进路修正为以“可控制”为核心的立体治理标准,以期用规则优势引领发展优势。

关键词： 人工智能   AI审计   审计创新   风险防控   审计转型  

摘要： 人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术已广泛应用于各行各业,展现出巨大的创新潜力。在审计领域,人工智能同样展现出了强大的应用潜力和深远的影响。通过对AI核心技术、功能优劣、存在风险等进行分析,对后审计工作中的AI应用提出建议。

关键词： 人工智能   混合式教学   临床内科  

摘要： 随着科技的飞速发展,AI在医学教育,特别是临床内科学教学领域的运用受到广泛关注。而传统教育通常以教师主导、学生被动为主,不易激发学生学习动力。人工智能驱动的混合式教学实现了线上线下融合,为学生创造了更灵活的学习路径,优化了教学效果与效率。文章聚焦于人工智能在临床内科学教学中的运用,分析了个性化学习路径的智能化、智能辅导系统的角色,以及AI临床助手的功效,剖析了AI技术对医学教育的潜在变革影响,为教学策略的未来发展提供了创新思路。

关键词： 生成式人工智能   国际中文教育   数智技术   大语言模型  

摘要： 生成式人工智能的出现给国际中文教育带来机遇和挑战。生成式人工智能具有强大的语言理解能力,能够根据用户的提示词创建生成多种类型的数据,用于国际中文教育的招生、教学、管理、测试等方方面面。生成式人工智能可使国际中文教育数字资源生产自动化,要打造国际中文教育专属的生成式人工智能,汇聚国际中文教育的数据资源,建设嵌入各类应用软件的生成式人工智能助手。“可汗学院”与“多邻国”的人工智能语言学习案例,促使生成式人工智能在国际中文教育领域应用的提速进行。

关键词： 人口安全   人口负增长   低生育率   人口区域增减分化   老龄化   高质量发展   人工智能  

摘要： 我国人口发展呈现负增长、少子老龄化和区域增减分化等趋势性特征,如何正确认识人口新形势及其可能带来的社会、经济、政治和国防等方面的安全风险,守牢人口安全底线,成为当前亟需研究和积极应对的重要问题。习近平总书记在2024年11月16日发表的署名文章《以人口高质量发展支撑中国式现代化》中指出:“人口安全是人口高质量发展的底线要求,大国兴衰往往受到人口状况的深刻影响,要将人口安全纳入总体国家安全范畴加以谋划。”这一重要论述为深化人口安全研究提供了根本遵循和理论指导。为此,农工党中央人口均衡发展工作委员会与南京邮电大学在北京共同举办首届“人口安全与健康”研讨会,专家们就人口安全与健康的内涵、风险及应对策略等多个方面进行了深入研讨。我们整理出部分专家有关人口安全的主题发言,摘录重点内容并经专家审定,以笔谈的形式分享专家们的真知灼见,期待为人口高质量发展支撑中国式现代化提供政策参考与决策建议。

关键词： 人工智能   高校图书馆   数智化  

摘要： 云计算、大数据、人工智能等现代技术的发展正不断推动高校图书馆数智化进程,在信息资源的收集加工、提升读者科研能力等方面均有所建树。本文通过文献对比法,结合国内外多所高校图书馆的数智化现状做出分析总结。研究得出:在人工智能背景下,依赖现代技术可以打造图书馆智慧空间,融合特色针对个体需求提供个性化服务并能够深化人机交互行为,充分发挥高校图书馆在人才培养、科研阅读等方面的重要作用,提升服务效果。

关键词： 肺结节   流域地形图   三维重建   人工智能   吲哚菁绿   专家共识  

摘要： 随着低剂量CT筛查的普及以及高分辨率CT的广泛应用,亚厘米级肺结节的检出率显著提高。如何在避免过度治疗和延误诊断的前提下,科学管理这些结节已成为临床的重要课题。其中肿瘤实性成分占比<0.25、以磨玻璃影为主的肺结节尤为值得关注。这一人群的治疗难点在于,如何在术中实现精准、完整切除结节的同时,最大限度地保留患者的肺功能。“流域地形图”是一项基于大数据与人工智能算法的新技术。该方法利用常规剂量CT平扫的Dicom数据,结合微观(22~24级)毛细血管网络解剖分水岭特征,通过特定纹理和形态生成高精度仿真肺亚段的自然分割平面。该技术在肺表面形成荧光流域边界,与实际肺解剖结构高度拟合。通过分析结节与流域边界的毗邻关系,可实现结节的实时、可视化精准定位。这一创新性技术为术中肺结节定位与切除提供了全新的解决方案。本共识由国内四大学会牵头,联合相关领域的专家团队,以临床实际需求为导向,参考国内外相关指南与共识,经过多轮磋商、讨论和投票最终形成。主要内容涵盖了“流域地形图”技术的理论基础、适应证、操作流程、手术规划细节及术后评估标准,旨在为目前正在或计划开展荧光镜下流域分析法肺结节切除术的临床同行提供科学指导和探索方向。

关键词： 品牌竞争力   国有企业   全产业链   数字化转型   信息技术发展   人工智能   成果转化   探路者  

摘要： 作为国家高新技术企业,交通领域全产业链战略的探索者、践行者,中咨华科交通建设技术有限公司(以下简称“中咨华科”)一直致力于科技创新,历经二十余载的高速稳步发展,中咨华科以技术为引领,逐步发展成为具有品牌竞争力和影响力的全产业链综合型国有企业,不仅技术储备雄厚,而且推广高新技术的成果转化经验丰富。当前“互联网+”、云计算、大数据和人工智能等信息技术发展迅猛,交通数字化转型成为业内关注的焦点。

关键词： 人工智能   拟人化   社会临场感   采纳意愿  

摘要： 基于拟人化三因素理论和社会化反应理论,引入拟人化和社会临场感作为中介变量,构建研究假设模型,探讨AI虚拟助手推荐和传统算法推荐对用户推荐采纳意愿的影响机制。通过主观调查的实证研究发现,相比传统算法推荐,AI虚拟助手推荐更易激发用户的拟人化倾向;同时,拟人化和社会临场感不仅分别在推荐方式和用户采纳意愿间发挥简单中介效应,而且拟人化影响社会临场感,两变量在推荐方式和采纳意愿间发挥链式中介作用。研究结论可以为管理者提供提高推荐系统效果的实践指导,进而推动相关技术的广泛应用和发展。Based on the three-factor theory of anthropomorphism and social presence theory, this paper introduces anthropomorphism and social presence as mediating variables, constructs a research hypothesis model, and discusses the mechanism of AI virtual assistant recommendation and traditional algorithm recommendation on users’ recommendation adoption intention. Through the empirical research of subjective survey, it is found that compared with the traditional algorithm recommendation, AI virtual assistant recommendation is more likely to stimulate the user’s anthropomorphic tendency;At the same time, anthropomorphism and social presence not only play a simple mediating effect between recommendation method and user adoption intention respectively, but also anthropomorphism affects social presence, they play a chain mediating role between recommendation method and adoption intention. The research results can provide practical guidance for managers to improve the effectiveness of the recommendation system, and then promote the wide application and development of related technologies.