关键词： 人工智能   非羁押人员监管   《刑事诉讼法》修改   优化  

摘要： “人工智能+非羁押人员监管”是刑事诉讼领域的数字化革新,彻底重塑了传统监管模式。在非羁押人员监管场景,人工智能应用尚处探索阶段,呈现出监管数据一体化、监管流程可溯化、监管效果社会化、监管预警智能化的特征。然而,人工智能的深度介入可能诱发“技术—法律—伦理”的多维风险。具体表现为:数据质量难以保障与算法漏洞难以避免;取保候审中智能监管的适用依据阙如与社会危险性评估错误的责任归属模糊;数据泄露侵犯隐私安全与算法歧视破坏公平公正。为消减技术局限、弥补法律缺憾、化解伦理隐患,结合《刑事诉讼法》修改背景与人工智能技术特性,非羁押人员智能监管的优化路径在于:监管主体与监管数据共同发力,国内法律与国际规则相互衔接,改进管理与增加审核统筹兼顾。

关键词： 生成式人工智能   高校   文化育人  

摘要： 生成式人工智能作为科技工具嵌入高校文化育人,应用价值表现在多模态强大内容生成赋能文化传播、持续性人机对话互动赋能文化创新以及沉浸式虚拟空间体验营造文化环境。然而,生成式人工智能赋能高校文化育人存在“信息茧房”和“事实编造”的隐忧,过度倚重生成式人工智能会造成“成瘾式对话”和“体验鸿沟”。应从夯实制度保障、加强技术治理、唤醒主体自觉、优化场景配置等方面着手,合力推动生成式人工智能使用的规范与安全,提升高校文化育人的实效性。

关键词： 人工智能   高职教育   有机化学   教学实践  

摘要： 人工智能的发展为高职有机化学课程教学变革带来新契机,将人工智能引入课堂教学,能够优化教学内容设计,促进个性化自适应学习,增强教学互动反馈,激发学生的学习兴趣。基于此,本文分析了人工智能在高职有机化学教学中的应用价值,从智能化教学内容生成、虚拟仿真实验平台构建、基于大数据的学情分析、智能助教应用等方面寻找人工智能驱动的教学实践策略,以期能够提高有机化学教育的品质并培养出优秀的技术和技能人才。

关键词： 先天性心脏病   心功能   心脏磁共振成像   人工智能   压缩感知   快速成像序列  

摘要： 目的:通过与常规电影序列进行对比分析,探讨基于人工智能压缩感知(ACS)技术电影序列心脏MRI(cine-CMRI)的图像质量及其测量的心功能参数在评估先心病术后患儿心功能中的可行性。方法:前瞻性将2024年6月-2024年10月在本院行心脏MRI检查的64例先心病患者纳入本研究。根据患儿的配合度,选择屏气或自由呼吸状态下进行常规电影序列和ACS电影序列心脏短轴位扫描。比较屏气和自由呼吸状态下两种序列的扫描时间、图像质量和心功能参数值的差异,心功能参数主要包括左、右心室的舒张末期容积指数(EDVi)、收缩末期容积(ESVi)、每搏输出量指数(SVi)、射血分数(EF)和心指数(CI)、以及左室舒张末期心肌质量指数(LVEDMi)。采用配对样本t检验或Wilcoxon符号秩检验评估两种序列之间图像质量评分及上述心功能定量参数值的差异,并采用Pearson或Spearman相关分析和Bland-Altman法对两种序列测量的各项定量参数分别进行相关性和一致性分析。通过组内相关系数(ICC)评估定量数据的观察者间可重复性。结果:屏气组和自由呼吸组中ACS-cine-CMRI扫描的总采集时间均较常规cine-CMRI明显缩短[屏气组:(71.5±34.76)vs.(306.2±77.52)s,P<0.001;自由呼吸组:(21.66±10.35)vs.(362.43±74.05)s,P<0.001]。屏气组ACS-cine-cMRI的图像质量评分(4.55±0.51)与常规cine-CMRI序列(4.55±0.95)相当,自由呼吸组ACS-cine序列图像评分(4.18±0.69)略高于常规cine序列(3.98±0.73),2种序列图像质量评分的差异均无统计学意义(P>0.05)。屏气组两种序列测量的左、右心室的各项心功能参数值的差异均无统计学意义(P>0.05)。自由呼吸组两种序列测量的右心室EDVi和ESVi值的差异有统计学意义(P<0.05)。两种序列测量的各项心功能定量参数的相关性良好(r值为0.923~0.997),且一致性高(ICC为0.755~0.998)。结论:在先心病患儿中,ACS-cine-CMRI的扫描时间较常规cine-CMRI明显缩短,且图像质量良好、心功能指标无明显差异在先心病术后患儿心功能的评估中具有较好的临床应用潜力。

关键词： 超声检查   甲状腺结节,良恶性   人工智能  

摘要： 目的探讨人工智能超声辅助诊断系统(AI-UADS)鉴别诊断甲状腺结节良恶性的临床价值。方法选取我院经手术病理确诊的甲状腺结节患者489例,共计630个结节,其中良性结节317个,恶性结节313个。应用AI-SONIC Thyroid软件获取甲状腺结节恶性概率,以此鉴别甲状腺结节良恶性,并与超声医师诊断结果进行比较;比较AI-UADS与超声医师鉴别不同大小、位置、结节与被膜关系及是否伴桥本甲状腺炎(HT)甲状腺结节良恶性的诊断效能。结果630个甲状腺结节中,AI-UADS诊断良性结节283个、恶性结节347个,准确诊断良性结节268个、恶性结节298个,其鉴别诊断甲状腺结节良恶性的曲线下面积(AUC)、准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为0.939、89.8%、95.2%、84.5%、85.9%、94.7%,均高于超声医师(0.875、83.8%、89.5%、78.2%、80.2%、88.3%),差异均有统计学意义(均P<0.05)。AI-UADS鉴别诊断最大径≤10 mm甲状腺结节良恶性的准确率、特异度、阳性预测值均高于超声医师,鉴别诊断最大径>20 mm甲状腺结节良恶性的灵敏度、阴性预测值均高于超声医师,特异度低于超声医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI-UADS与超声医师鉴别诊断最大径10~20 mm甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值比较差异均无统计学意义。AI-UADS鉴别诊断左侧叶甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均高于超声医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI-UADS与超声医师鉴别诊断右侧叶、峡部甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值比较差异均无统计学意义。AI-UADS鉴别诊断远离被膜的甲状腺结节良恶性的准确率、特异度、阳性预测值均高于超声医师,鉴别诊断侵犯被膜的甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、阴性预测值均高于超声医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI-UADS与超声医师鉴别诊断紧邻被膜的甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值比较差异均无统计学意义。AI-UADS鉴别诊断不伴HT甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均高于超声医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI-UADS与超声医师鉴别诊断伴HT甲状腺结节良恶性的准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值比较差异均无统计学意义。结论AI-UADS在鉴别甲状腺结节良恶性中具有较高的诊断效能,尤其对于位于左侧叶、最大径≤10 mm、远离被膜和侵犯被膜,以及不伴HT甲状腺结节良恶性的诊断效能更高。

关键词： 人工智能   小学科学   沉浸式授课模式   创新路径   教学重构  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,教育领域正迎来深刻变革。文章聚焦AI浪潮下小学科学沉浸式授课模式的创新,分析AI技术为小学科学教学带来的机遇与挑战,探讨通过AI赋能实现沉浸式授课模式重构的具体路径。研究发现,AI凭借其智能交互、虚拟仿真等技术优势,能够有效营造沉浸式学习环境、激发学生科学探究兴趣、提升学习效果。同时,针对实践中存在的技术应用适配性、教师能力不足等问题,文章提出整合AI技术与教学资源、加强教师培训等创新策略,旨在为小学科学教学的高质量发展提供理论参考与实践指导。

关键词： 新一代信息技术   医药研发   人工智能  

摘要： 人工智能作为新一代信息技术,成为推动经济发展、助力疾病预防诊疗以及医药研发的核心驱动力之一。为加快推动人工智能在我国医药研发中的应用,本文通过分析人工智能用于医药研发的潜力和优势、剖析我国人工智能医药研发面临的主要问题,提出了夯实医药领域数据基础、加快交叉复合型人才培养和引进、完善人工智能医药研发的监管审批体系,以及谋划实施“人工智能+医药研发”专项行动的建议。

关键词： 生成式人工智能   回应型治理   算法治理   数字政府   风险防范   DeepSeek  

摘要： 数字中国建设驱动传统政府治理向以诉求回应、高效稳定与多元共治为导向的“回应型治理”模式转型。以深度求索(DeepSeek)为代表的中国生成式人工智能(GAI)大模型,通过政—企—学—研多领域应用构建技术生态,在提升我国国际技术话语权的同时,赋能回应型治理:践行总体国家安全观,推动产业升级激活数字经济潜能,助推科学决策实现治理体系现代化。然而,因复杂算法逻辑与多元应用领域,生成式人工智能所引发的多重风险:个人信息泄露与生成滥用、社会秩序破坏与信任丧失、国家安全威胁与意识形态传播风险,使其作为治理工具正面临多重困境。因此,在数字政府建设的背景下,生成式人工智能的回应型治理应当遵循以人为本、平衡效率与公平、鼓励差异化治理的优化逻辑。具体而言,应当完善回应治理的规范规则、建立多主体协同架构、健全相应治理机制程序,从而更好发挥生成式人工智能在公共治理的赋能效用。

关键词： 乡村文旅   人工智能   双定制   交互设计   NeRF  

摘要： 随着数字化浪潮来袭,我国乡村文旅在转型过程中遭遇的产品同质化、技术上还存在一定的局限性以及难以对资源加以合理地整合等困境,在空间上产生了一些同质化的文旅产品现象,严重侵蚀着游客的旅游体验感,影响了我国文旅产业的可持续发展。本文以田野调查法、文献研究法、案例研究法以及运用软件编程建模的手段为指导思想,基于NeRF的三维场景重建技术并利用AI的个性化定制设计的途径建立起了乡村文旅人工智能化平台来优化资源配置,提升游客体验,使乡村文旅数字化和数字经济发展得以并举并实现乡村文旅转型的过程与新时代经济、文化的有机融合。

关键词： 人工智能   产业泡沫化   防范策略  

摘要： 人工智能产业已成为各国经济增长的新引擎,在全球范围内吸引了大量资本和舆论关注。在人工智能产业规模呈指数级增长的同时,资本预期与技术价值背离、资源配置失衡、产学研协同创新乏力等产业泡沫化特征开始显现,可能引发要素市场两级分化、产品市场供需失衡、技术路径可持续性不足、资本市场泡沫膨胀等多重隐忧。从技术失衡、治理滞后、政策失准三方面出发,分析人工智能产业泡沫化的初始成因,并提出平衡资本预期和真实价值、重塑市场调节机制的有效性、提高政策支持精准度等防范策略,以期未雨绸缪,提前防范可能产生的产业泡沫化风险,为人工智能产业的健康和可持续发展提供中国方案。