关键词： 劳动精神   数字化传承   文化维度   劳动教育   人工智能  

摘要： 文章聚焦人工智能时代劳动精神的数字化传承,通过理论建构与国际比较揭示其文化维度特征。研究发现,技术文化正重构劳动认知范式,推动劳动主体从实体性向数字具身性转变,而传统劳动文化借助媒介技术实现记忆重构与在场性激活。在代际文化冲突中,劳动价值面临祛魅后的重构挑战。当前大学生劳动教育深陷三重文化实践困境,即技术理性主导下的劳动异化数字变体、时空压缩引发的文化认同断裂以及学术与行政逻辑的制度性悖论。为此,提出以下数字化传承路径:通过人文浸润型教育模式纠偏技术理性,搭建传统与现代对话的教育平台激活文化基因,构建学术行政协同的生态体系实现场域创新。

关键词： 群众   党员干部   发展战略   风险挑战   人工智能  

摘要： 本课对象广大党员干部和群众。本课时间3小时(讲课2小时,讨论1小时)。本课目的广大党员干部和群众通过对本课的学习,从发展战略维度、风险挑战维度、民族复兴维度,深刻认识人工智能发展趋势和规律,牢牢掌握人工智能发展和治理主动权,为以中国式现代化全面推进中华民族伟大复兴提供坚强保障。

关键词： 大语言模型   风力发电   人工智能   文本信息处理   数据分析  

摘要： 【目的】随着全球对可再生能源的依赖增加,风力发电作为其中的重要组成部分,正受到越来越多的关注。人工智能技术的快速发展,特别是大语言模型(large language models,LLM)的崛起,为风力发电领域带来了新的机遇和挑战。【方法】本文概述了风力发电的重要性以及人工智能对其发展的推动作用,并详细介绍了LLM的原理和发展现状。综述了LLM在风电领域的典型应用,包括智能问答系统和自动文档生成等文本信息处理应用,通过生成技术报告和诊断报告,提升信息管理效率。【结果】在数据分析与预测方面,LLM支持风力发电量预测、电力系统运行优化等,显著提高决策的精准性与实时性。在设备运维中,LLM结合图像识别技术,实现风电设备故障的智能检测与诊断,有效降低运维成本。展望了LLM在未来风电系统中的发展前景,重点包括加强数据安全和质量管理,提升模型的可解释性和可靠性,以及优化硬件算力以满足大规模模型的计算需求。【结论】本研究为大语言模型在风力发电领域的应用提供支撑。

关键词： 人工智能   高等教育   思政课   SPOC   教学资源建设  

摘要： 生成式人工智能技术的爆发式发展为高校思政课SPOC教学资源建设带来了革命性突破。在教学资源内容生成、互动模式创新、资源整合优化等方面,生成式人工智能对赋能高校思政课SPOC教学资源建设有着独特价值。当前高校思政课SPOC教学资源建设在课程设计、技术应用、资源整合等层面存在诸多问题,利用生成式人工智能技术,着力优化高校思政课课程设计体系,深化虚拟仿真技术应用,强化多学科资源整合,构建更具智能化、个性化、生态化的思政课教学资源体系,不断推动思政课教学向数字化转型。

关键词： 人工智能   肺结节   肺肿瘤   病理分型   预测效能  

摘要： 目的评估人工智能(artificial intelligence,AI)系统对肺结节良恶性和病理分型的预测能力及临床应用价值,并总结临床应用经验。方法回顾性分析2016年2月—2025年2月兰州大学第二医院胸外科收治的肺结节患者临床资料。首先将肺结节分为良性组和非良性组,对比分析AI系统和临床医师的鉴别能力。其次将术后病理结果回报为前驱腺体病变(precursor glandular lesions,PGL)、微浸润性腺癌(microinvasive adenocarcinoma,MIA)、浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma,IAC)的肺结节进行分析,对比AI系统及临床医师在预测肺结节病理分型上的效能。结果在良性/非良性肺结节分析中,共纳入638例肺结节患者,其中男257例(双、三原发病灶例数分别为10例、1例),女381例(双、三原发病灶例数分别为18例、1例),中位年龄55.0(47.0,61.0)岁。同一患者的不同病灶作为独立样本进行分析。将两组变量进行单因素分析,结果显示除结节位置外,其余变量差异均有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示,年龄、结节类型(亚实性肺结节)、平均密度、毛刺征、血管集束征为非良性肺结节的独立影响因素,其中年龄、结节类型(亚实性肺结节)、毛刺征、血管集束征与非良性肺结节发生呈正相关,平均密度与非良性肺结节发生呈负相关。AI系统所给恶性风险值预测非良性肺结节的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)值为0.811,略低于临床医师预测的0.898。在PGL/MIA/IAC分析中,共纳入411例肺结节患者,其中男149例(双原发病灶例数为8例)、女262例(双原发病灶例数为17例),中位年龄56.0(50.0,61.0)岁。同一患者的不同病灶作为独立样本进行分析。单因素分析结果显示,PGL、MIA和IAC三组患者除性别、结节位置及血管集束征外,其余变量差异均有统计学意义(P<0.05)。多分类多因素logistic回归分析显示,各参数在PGL组和MIA组间差异均无统计学意义(P>0.05),结节最大径、平均密度在PGL组和IAC组间差异有统计学意义(P<0.05),且作为独立危险因素与IAC发生均呈正相关。AI系统预测肺结节病理分型的平均AUC值、准确率、召回率及F1分数分别为0.807、74.3%、73.2%、68.5%,均优于临床医师预测肺结节病理分型指标(分别为0.782、70.9%、66.2%、63.7%)。AI系统预测IAC的AUC值为0.853,灵敏度、特异度、最佳截断值分别为0.643、0.943、50.0%。结论该AI系统在预测肺结节良恶性及病理分型上均表现出较高的临床价值,尤其在预测肺结节病理分型上的能力已优于临床医师,后续随着算法的优化及多模态数据的充分整合可更好地辅助临床医师为肺结节患者制定个体化诊疗方案。

关键词： 人工智能   公安机关   新质战斗力   人工智能应用  

摘要： 随着大数据技术、大模型技术和深度学习等人工智能技术的飞速发展,人工智能在公安领域的应用正深刻改变传统警务模式,成为提升公安机关新质战斗力的核心驱动力,是公安机关新质战斗力的重要标志。人工智能推动警务模式向“技术密集、数据驱动、主动预防”转型,其在电信诈骗治理、情报研判、办案取证等核心场景应用广泛。针对当前面临的数据割裂、算力不足、算法偏见、人工智能犯罪及数据安全风险等挑战,提出强化顶层设计、构建统一人工智能平台与行业模型、完善法规伦理及创新人才培养等系统性对策。

关键词： 智能问答系统   人工智能   DeepSeek  

摘要： 针对传统校园信息服务存在的找流程入口难、找规章制度难、找业务数据难、找人工客服难等问题,设计了一款基于人工智能技术的校园问答系统。通过意图识别引擎将用户提问分流为通识问答、校园业务问答与数据查询3类。其中,通识问答由DeepSeek模型实时响应,校园业务问答通过本地知识库与微调模型精准匹配,数据查询对接校内数据中台,可即时调取。此外,需结合动态权限控制与敏感信息拦截机制,确保服务的安全合规。该系统通过统一入口整合分散的校园服务资源,显著提升了师生信息获取效率,为高校数字化转型提供了智能化解决方案。

关键词： 生成式人工智能   试题命制   教师行为意愿   结构方程模型   模糊集定性比较分析  

摘要： 地理教师使用生成式人工智能辅助命题的行为意愿影响智能化教育评价的应用效能。本研究基于技术接受模型(TAM)构建地理教师使用生成式人工智能辅助命题的行为意愿的影响因素模型,运用结构方程模型(SEM)和模糊集定性比较分析(fsQCA)相结合的方法探究其影响因素。SEM结果表明,地理教师的技术自我效能、AI-TPACK与学校支持直接正向影响个体的感知易用性与有用性评价,并通过态度进而影响其行为意愿;进一步通过fsQCA分析可知,AI—TPACK、感知易用性、感知有用性和态度是影响地理教师使用生成式人工智能辅助命题行为意愿的核心条件,其影响因素共有4种不同的路径。基于研究结果,本文提出聚焦技术自我效能、深化AI-TPACK融合、重构学校支持体系、推动双路径模式的对策建议。研究结论为人工智能与试题命制融合的实践提供理论支撑,对提升地理教师的智能教育评价素养具有参考价值。

关键词： 生物多样性   人工智能   可持续发展   生态文明建设   美丽中国建设  

摘要： 实现精准生物监测是守牢美丽中国建设安全底线的需求之一。本文围绕淡水环境DNA(eDNA)的国内外最新研究动态,并结合2025年《湖泊科学》eDNA专刊的八项研究成果,简要综述eDNA技术目前的创新成就、关键挑战与瓶颈及未来发展方向,以期为全域生态安全中的多应用场景提供应对思路。

关键词： 生成式人工智能   语言教育   范式转变  

摘要： 本文研究了AI时代对语言素养的动态需求,拓展传统语言能力评价体系的解释边界;同时探索生成式AI与语言教育的深度融合路径,考察语言教育主体在三元互动框架中的角色定位。本文构建出语言能力维度图谱,涵盖工具性、人文性、批判性三重维度,提出人机协同语言教育框架。