关键词： 生成式人工智能   语料训练   知识产权   著作权   监管制度   美国   欧盟   英国   日本   中国   合理使用   CC协议  

摘要： [目的/意义]生成式人工智能技术在语料训练阶段会触发著作权侵权风险,目前全球范围已经出现了侵权诉讼案件。提出应对著作权侵权风险的中国监管方案,对平衡我国人工智能与传统内容创作产业的利益关系,推动人工智能技术可持续发展有着重要意义。[方法/过程]通过文献、比较和经验分析,揭示了发达国家(地区)的监管制度。在借鉴域外监管经验的基础上,结合我国国情提出监管方案。[结果/结论]研究发现,我国生成式人工智能技术处在发展阶段,政府应推出灵活的行政监管原则,在著作权法律体系中构建适用于生成式人工智能的柔性的“合理使用”制度,同时制定适用于生成式人工智能的知识共享协议方案,作为节约许可成本的行业合规路径。

关键词： 计算机辅助设计   人工智能   牙修复体   牙磨耗   牙齿形态  

摘要： 目的通过融合隐式模板与深度学习技术,构建全新可变形牙齿深度隐式网络(tooth-deformable deep implicit network,T-DDIN),以评估不同缺损条件下T-DDIN形态重建的精度、稳定性及效率。方法收集2022年3月至2024年3月四川大学华西口腔医院正畸科和修复科收治的550例牙体缺损或错畸形患者的口内扫描模型(训练集500例,测试集50例)。研发T-DDIN,通过隐式模板与潜在编码预测网络实现缺损牙体的形态重建。模型性能评估阶段,对测试集数据模拟Ⅱ类洞缺损和面磨耗。采用传统计算机辅助设计(CAD)和T-DDIN深度学习模型分别进行形态重建(分别为传统CAD组和T-DDIN组),以原始牙为真值,计算两组下颌右侧第一磨牙形态重建后与真值的三维偏差以及调体积、牙尖角差值和形态重建时间,综合评价两组差异。结果T-DDIN组Ⅱ类洞缺损与面磨耗重建的三维偏差[分别为(0.14±0.05)、(0.16±0.09)mm]、调体积[分别为(0.44±0.03)、(0.49±0.03)mm^(3)]及牙尖角差值(分别为5.69°±1.90°、6.04°±0.53°)均显著小于传统CAD组相应缺损重建(均P<0.001)。T-DDIN组两类缺损重建的三维偏差(P=0.098)、调体积(P=0.154)及牙尖角差值(P=0.196)的组内差异均无统计学意义,而传统CAD组面磨耗重建的三维偏差、调体积与牙尖角差值均显著大于Ⅱ类洞缺损重建(均P<0.001)。T-DDIN组两类缺损的形态重建时间分别为(37.2±7.7)和(39.4±6.2)s,均显著少于传统CAD组相应缺损重建(均P<0.001)。结论针对Ⅱ类洞缺损和面磨耗形态重建,T-DDIN均表现出优异的形态重建稳定性、精度和效率。

关键词： 大数据   科技革命   传感网   产业变革   人工智能  

摘要： 人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应。在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术的驱动下,人工智能加速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征,正在对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响。

关键词： 技术标准化   技术标准竞争力   人工智能   TOE理论框架  

摘要： 新一代人工智能发展迅速,因对经济社会发展的基础性、引领性和支撑性作用,其技术标准化已成为战略重点。如何突破传统因果分析思维,深刻洞察影响人工智能技术标准竞争力的复杂因素及交互关系,在更细的颗粒度上廓清影响机理和多元发展路径是亟待解决的问题。基于TOE框架,从技术、组织和环境3个维度构建技术标准竞争力影响因素分析模型,采用模糊集定性比较分析方法分别得到国内与国际层面产生高技术标准竞争力的必要条件、核心条件和组态路径。研究发现:①人工智能高技术标准竞争力的形成需要技术、组织与环境3类因素联动匹配;②营造浓厚学术氛围是形成高技术标准竞争力的关键;③国内外人工智能高技术标准竞争力路径存在差异:国内层面当前主要由参与主体驱动,而良好学术生态与高市场需求共同驱动是发达国家的主要路径。研究结论不仅呈现出国内外人工智能技术标准竞争力驱动路径差异,还可拓展技术标准竞争力理论,并为我国人工智能产业在全球进一步提升技术标准话语权提供参考路径。

关键词： 生成式人工智能   犯罪风险   犯罪风险的产生机制  

摘要： 随着生成式人工智能技术的迅速发展,其在众多领域得到了广泛的运用,给人类的生产生活带来了极大的便利,但是在带来机遇的同时,其发展也催生了新型的犯罪风险。本文主要从生成式人工智能发展现状、犯罪样态、犯罪风险产生机制与防控机制四部分展开研究,从智能化算法、大数据训练、自主学习能力等角度入手,系统性地分析生成式人工智能犯罪风险产生的背后机理,并提出多维度的防范机制,为生成人工智能犯罪风险的治理提供理论参考与实践路径。

关键词： 人工智能大模型   高职教育   计算机类专业   教学改革  

摘要： 人工智能大模型在教育领域的应用为高职计算机类专业教学改革提供了新路径。文章探讨了人工智能大模型的技术特征及其与高职教育需求的适配性,人工智能大模型凭借其庞大的参数规模、多模态处理能力及“预训练+微调”机制,支持教案智能生成、人机协同授课、编程全流程辅助和虚拟仿真实验等教学场景,提高教学效率与学生实践能力。通过个性化学习路径设计、产教融合案例库构建和多维度动态评价体系等创新模式,促进人工智能大模型的具体应用,推动教学内容与企业需求的精准对接,促进教育链、人才链和产业链的深度融合。技术落地需应对算力资源不足、数据隐私风险等方面的挑战,可采取分层算力供给和校企协同等对策。高职教育应构建以人工智能为支撑的“产教智联”新范式,通过技术赋能与教育重构的双向互动,培养兼具工程实践能力与创新素养的数字时代技能人才,为职业教育数字化转型提供参考。

关键词： 高职教育   增值评价   人工智能   教学质量评价  

摘要： 本文以高职Python程序设计课程为例,针对增值评价在实施过程中的工作量大、评价结果反馈不及时等问题,构建了基于AI驱动的增值评价模型。依托蓝墨云班课平台实现全周期教学数据采集,集成AI开源模型的智能分析能力,建立“数据采集-AI分析-智能应用”三层架构系统,为职业教育实现“一生一策”的精准教学模式提供了可复制的技术框架。

关键词： 药物递送   配方预测   人工智能   机器学习  

摘要： 人工智能(artificial intelligence,AI)技术已成为应对药物开发中传统实验方法局限性的有效工具之一,为加速药物递送的研发提供了前所未有的机遇.本文首先探讨了人工智能技术在药物研究中的应用进展,总结了其从早期到现在的技术演变.其次,我们总结了一个在药物递送领域开发人工智能模型的框架,旨在为研究人员使用人工智能技术提供实用指南.文章最后讨论了未来阶段先进算法的应用以及多学科合作带来的新兴机遇,同时强调了当前面临的挑战,包括数据质量要求、模型透明度和监管考虑等因素.

关键词： 人工智能   智能新闻   数据新闻   融合转型  

摘要： 人工智能技术的应用推动了新闻生产模式的改变,同时带来了人与技术的关系协调问题。基于当前智能新闻的生产与传播现状,文章探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在提升生产效率、优化生产流程、重构分发路径等方面的应用优势,同时揭示智能技术应用带来的潜在风险,尝试提出人与技术彼此平衡的优化策略。

关键词： 人工智能   深度学习   眼科疾病   辅助诊断  

摘要： 随着人工智能等技术的高速进步,深度学习等方法在医学领域的研究应用范围和影响力日益扩大,新型技术与临床实践的结合也成为近年来的研究热点,在眼科疾病的辅助诊断中展现出了巨大的潜力。基于卷积神经网络的深度学习算法在疾病筛查、病灶检测、组织分割等任务中表现出了巨大的潜力,并逐渐用于青光眼、老年黄斑变性、糖尿病性视网膜疾病、白内障等多种眼科疾病的诊断和筛查。首先,就深度学习在眼科疾病辅助诊断中的相关工作和应用做了综述,重点介绍了各类眼科疾病的数据集、评价指标和当前的研究进展。然后,得出结论:深度学习在眼科疾病诊断中取得了显著成果,但仍面临数据集规模小、类别不平衡、模型可解释性不足等挑战。最后,对未来前景和发展做了展望。