关键词： 科研管理   数据处理   高校   挑战   食品领域   项目管理  

摘要： 人工智能的可塑性使其逐渐成为各个领域变革的重要驱动力,传统的学术研究管理模式在项目管理、数据处理、人才评估等方面存在效率低下、准确性不足等问题,难以适应人工智能时代数据爆炸和科研快速发展的需求。研究人工智能时代大学食品领域研究管理的变化和问题对于提高大学食品相关领域研究水平和促进技术创新具有重要的实际意义。

关键词： 人工智能   课堂教学诊断   一课四态  

摘要： 在大数据背景下,人工智能技术的快速发展及其在教育领域的广泛应用,正深刻重塑着我国基础教育格局。运用人工智能技术开展中学课堂诊断,成为智慧教研的重要手段。梧州市第一中学教育集团依托人工智能研课平台,通过高效开展中学课堂教学诊断与改进,构建“一课四态”教研模型,探索该模型对促进教师专业发展、评课研课、师生实时互动、个性化教研等的积极作用,以形成有效的实施路径。

关键词： 人工智能   大学图书馆   个性化推荐系统  

摘要： 深入挖掘人工智能在大学图书馆个性化推荐系统中的应用,借助机器学习算法对借阅、检索等多源数据深度挖掘以构建精准用户画像,运用自然语言处理技术解析语义、匹配资源优化检索推荐流程。同时,全面分析该系统面临的数据完整性与安全性、算法过拟合及偏差,以及技术迭代与维护等挑战,进而提出建立严格数据质量管理体系、融合多种算法并优化评估机制以及加大技术投入并强化人才培养等针对性策略,以期为推动大学图书馆智能化转型、提升服务质量提供参考。

关键词： 人工智能   知识产权   著作权   欧盟《人工智能法案》   商业秘密   透明义务  

摘要： [研究目的]欧盟《人工智能法案》引入了一系列透明义务,旨在应对算法系统不透明性问题,在对人工智能系统的可版权性和商业秘密保护问题的研究基础上,构建适用于人工智能系统的分级透明制度,以期为我国人工智能系统的监管和合规提供参考。[研究方法]本研究采用区域对比和文本分析的方法,分析不同类型人工智能系统的可版权性及对涉及的商业秘密保护问题进行探讨。以欧盟《人工智能法案》为制度文本,结合法案中的透明性要求和技术保护机制,从多个维度出发,合理界定信息披露的范围和层级。[研究结果/结论]通过研究欧盟《人工智能法案》风险评估模式,区分公共领域和私人领域的透明义务,将所涉信息分为四个等级,合理设定信息披露等级以确保监管透明度,平衡人工智能系统监管要求与技术保护之间的关系,旨在对我国人工智能产业发展有所裨益。

关键词： 荧光导航   精准切除   肝癌   人工智能   综合治疗  

摘要： 荧光导航技术通过实时、高特异性的近红外荧光成像,为肿瘤外科的精准切除与综合治疗提供了全新的解决方案。本文系统综述了荧光导航在肝癌等实体瘤中的应用进展:术前利用ICG等探针完成肿瘤定位与分期,并借助3D-荧光融合影像进行手术规划;术中实现肿瘤边界和重要血管/神经的可视化,显著降低出血、胆漏及神经损伤的风险;术后则通过残余肿瘤检测和靶区标记,优化放疗与化疗方案。人工智能辅助下的深度学习算法进一步提升了图像分割精度与操作标准化。尽管成像深度、探针代谢和设备成本仍是挑战,但多学科交叉与产业协同正推动技术迭代。未来,荧光导航将在更多瘤种及跨学科外科领域发挥核心作用,为患者带来更高的生存率和更佳的生活质量。

关键词： 血管环   产前超声   MobileNet   人工智能  

摘要： 目的探讨MobileNetV4模型在产前超声图像中识别主动脉弓及其分支异常的应用价值。方法回顾性收集2019年3月至2024年3月在深圳市妇幼保健院确诊的血管环产前超声图像，共计12 284张，其中血管环异常图像8913张，正常对比图像为3371张，按疾病类型以8∶1∶1比例将图像划分为训练集、测试集和验证集。构建基于MobileNetV4的深度学习模型，用于主动脉弓分支异常的自动诊断，并与MSPAnet-50、MedMamba、RepVit、ResNet-50和ViT 5种不同应用场景的主流模型进行性能对比。模型评估指标为准确性、敏感度、特异度、精确度、ROC曲线下面积（AUC）及F1分数。通过绘制ROC曲线、混淆矩阵、Grad-CAM热力图和t-SNE特征可视化图，从多个维度评估模型在血管环畸形影像诊断中的综合表现。结果在双主动脉弓（DAA）、右主动脉弓（RAA）和右锁骨下动脉迷走（ARSA）三类血管环及正常图像的诊断任务中，MobileNetV4模型均表现出优越性能，其准确性、特异度、敏感度、精确度、AUC和F1分数分别为94.10%、98.03%、94.09%、94.21%、99.12%和94.04%。在热力图中，只有MobileNetV4模型的关注区域高度集中于主动脉弓及其分支等关键解剖结构，显示出明确的关注区域和清晰边界。混淆矩阵显示MobileNetV4模型的预测结果在所有类别上均呈现明显的对角线聚集，表明各类别的诊断任务中MobileNetV4模型的整体准确性较高，尤其在正常对照样本上实现100%的准确性。ROC曲线显示，MobileNetV4模型识别DAA、RAA、ARSA及正常影像的AUC值分别为99.49%、98.47%、100%、98.51%，优于其他对比模型。MobileNetV4模型在t-SNE显示的特征分布中呈现出更清晰的聚类边界。结论MobileNetV4模型在主动脉弓分支异常的超声影像智能识别中表现优异，可为产前超声检查提供有效的技术支持，推动血管环异常的智能化筛查与流程标准化。

关键词： 人工智能   胆道肿瘤   治疗应用   深度学习   机器学习  

摘要： 胆道恶性肿瘤发病隐匿,恶性程度较高,传统诊疗模式面临着早期筛查不易、治疗精准度欠佳等严峻挑战。近年来,人工智能技术深度参与胆道恶性肿瘤诊疗的全流程,逐渐成为推动本领域诊治技术革新的核心驱动力。本文就近年来人工智能技术在胆道恶性肿瘤筛查、诊断、治疗中的最新应用进展进行总结、归纳、展望,希望推动人工智能驱动的新型诊疗模式向前发展,为提升胆道恶性肿瘤患者生存率提供新的视野。

关键词： 人工智能   高校   思想政治教育   教育模式   资源共享  

摘要： 随着人工智能在高校网络教育中应用的日益深入,思想政治教育改变了传统教育模式。本研究通过剖析人工智能赋能思想政治教育的现状,探讨了人工智能如何推动教育模式创新、资源共享、精准评估等方面的变革。针对当前高校网络思想政治教育面临的挑战,提出了加强教育者的技术培训、优化教育资源的均衡配置、创新教育内容与教学方法、构建完善的数据安全与隐私保护体系等对策,旨在提升高校思想政治教育的质量与效率,推动思想政治教育的智能化转型。

关键词： 企业档案   监管   协作   标准化   人工智能   工程档案  

摘要： 主持人语:企业档案全方位反映了企业活动,是企业重要的知识资产和信息资源。近年来,江苏档案部门不断加强企业档案工作,深入思考推动企业档案工作高质量发展的实践路径,从制定长远规划、夯实制度基础、变革发展方式、强化内容创新等多个维度出发,积极打造覆盖多行业、多领域的江苏企业档案工作新范式,以切实举措助力企业档案工作转型升级,以企业档案工作创新发展推动全省档案工作数智转型,为中国式现代化江苏实践贡献江苏档案智慧。