关键词： 人工智能招聘系统   公平感知   算法透明度   反馈机制  

摘要： 文章通过线上问卷调查收集312份有效样本,分析求职者对人工智能(AI)招聘系统公平感知的影响因素及群体差异。结果显示,仅34.6%的受访者认为AI系统“较为公平”或“非常公平”,远低于传统人工筛选的65.4%。群体差异分析表明,低学历(81.4%)、高龄(72.6%)及传统行业(68.9%)求职者对AI系统的公平性质疑更强烈。研究指出,提升算法透明度、优化反馈内容及矫正数据偏见是改善公平感知的关键路径。文章为企业平衡效率与公平、优化AI招聘系统设计提供实证依据。

关键词： 网络拥塞控制   机器学习   强化学习   深度强化学习  

摘要： 随着网络应用的蓬勃发展与网络场景的日益多样化,拥塞控制算法的设计面临着前所未有的挑战。人工智能方法凭借强大的自适应性与决策能力,成为学术界和工业界关注的焦点。因此,基于人工智能方法的网络拥塞控制算法应运而生。系统梳理了近年来基于人工智能方法的网络拥塞控制研究进展,从技术途径、应用场景和训练与实验等方面展开分析,并在此基础上展望未来的研究方向。

关键词： 人工智能   长远航   医疗保障  

摘要： 智能化革命已经在新军事变革中全面铺开,人工智能技术已经广泛应用于自动化无人系统、智能制导打击系统、情报侦察监视系统、智能感知和预警系统、物流和后勤支持等多个军事领域。长远航医疗保障任务面临着远洋作业环境复杂、长远航健康问题多样化、医疗资源缺少等多方面的问题。本研究论述人工智能通过健康监测、心理辅导、远程医疗、物资人员管理参与长远航情况下医疗保障任务的应用前景,旨在推进人工智能在长远航医疗保障中的应用。

关键词： 数据安全   全生命周期   治理研究   大语言模型  

摘要： 生成式人工智能对推动科技跨越发展、产业优化升级、生产力整体跃升具有重要的积极作用,但同时也带来了各类风险。当前,世界各国正积极探索生成式人工智能治理方案,但尚未形成系统性的治理共识。于我国而言,可以考虑制定生成式人工智能全生命周期治理方案以满足现实治理需求。在体系设计上,需基于生成式人工智能的技术架构特点,针对其在数据层、算法层和服务层面临的不同监管挑战,提出相应的治理措施,以实现对生成式人工智能全生命周期的治理。

关键词： 数字技术   粮储   人工智能   粮食安全  

摘要： 随着人口增长和粮食需求的不断提升,传统的粮食存储方式已不能满足现代社会的需求,亟须向数字化转型。然而,当前推动数字粮储还面临着来自技术应用、管理模式、外部环境等多方面的困境挑战,必须不断推动技术升级,突破数字粮储技术瓶颈;深化管理创新,构建数字粮储管理新模式;加强环境优化,营造数字粮储发展良好氛围,以促进粮食仓储行业高质量发展。

关键词： 人工智能   AIGC   冰雪体育   数字文化  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展与数字文化的全面升级,AIGC作为一种新兴的内容创作范式,已然成为驱动冰雪体育文化向数字化迭代的核心驱动力。它借由技术赋权扩容文化生产主体,促进人机协同下产能质变跃升,并实现了多模态场景脱域延伸,高效推进了冰雪体育文化的数字化转型进程。然而,转型过程中亦浮现出授权隐忧、算法黑箱以及内容过度娱乐化等现实挑战。为此,亟须通过从技术层面秉持人机互为尺度的原则,多维规避伦理道德风险;优化算法个性推荐,促成多元场景沉浸式精准匹配;同时,在文化层面嵌入价值内核,活态文化人机协同共创,充分释放冰雪体育文化的独特魅力。

关键词： 人工智能   药物分析   教学改革  

摘要： 人工智能(AI)在教育领域的应用,为推动高校教育教学的数字化进程提供了关键的技术支持。“AI+药物分析”课程的建设是一个多维度的工程,旨在将人工智能技术与药物分析领域紧密结合,以培养具备竞争力的高素质专业人才。阐述了人工智能技术与生物医药(药物分析)课程的融合发展及其优点,对人工智能技术与高校教学融合存在的问题进行了分析,提出了一系列创新的教学改革措施。

关键词： 应用能力   学习   领导干部   地方发展   人工智能  

摘要： 在科技飞速发展的当下,人工智能正成为重塑世界经济、社会格局的关键力量。今年年初,Deepseek一夜爆红,引起全球人工智能领域的震荡。越来越多的党员干部意识到,要上好人工智能这堂“必修课”。为紧跟时代步伐,把握发展机遇,各地纷纷组织领导干部集中学习人工智能知识,提升对这一前沿技术的认知与应用能力,以更好地推动地方发展、服务社会民生。6月5日,四川省提升领导干部应用AI人工智能能力系列讲座的首场讲座在成都进行,四川省委、省人大常委会、省政府、省政协四套班子主要领导带头学,讲座通过视频直播,覆盖全省3万余名领导干部。

关键词： 人工智能   “师—生—机”三元协同育人   教学模式创新  

摘要： 探讨人工智能(AI)在教育实践各环节的应用方式,分析AI如何助力教学方法的优化、教学场景的创新设计、教学内容的动态调整、教学过程的高效实施、学习效果的精准评价以及教学反思与改进的持续推进。指出AI在教育中的潜在挑战,如技术依赖、算法偏见与数据隐私问题,并强调在推动技术应用的同时保持教育本质的重要性。

关键词： 人工智能(AI)   自动暖通空调(HVAC)控制   模型预测控制(MPC)   能源效率  

摘要： 传统的利用传感器测量的暖通空调(heating, ventilation and air conditioning, HVAC)控制策略在需求突变的情况下难以达到节能减排的目的。基于此,本文提出一种基于人工智能(artificial intelligence, AI)的HVAC控制系统。首先,在确定商业建筑的入住属性后,使用真实数据和人工神经网络(artificial neural network, ANN)进行每小时的入住预测。然后,在前一阶段获得的占用数据、建筑特征和实时天气预报信息的帮助下开发了一种无传感器的HVAC控制算法。最后,使用室内气候与能源(indoor climate and energy, IDA-ICE)仿真软件对传统和基于AI的HVAC控制机制进行了比较。结果表明:将AI应用于暖通空调运行可以节省至少10%的能耗,同时为用户提供更好的舒适度。此研究可成为能源可持续发展的一个有力工具,经过不断改进,未来也可以作为一个独立的控制机制使用。