关键词： 初中课堂   大数据   学习资源   精准筛选   课堂教学效率  

摘要： 精准制定教学目标,提供有效学习资源。在大数据和人工智能的支持下,教师可将现代化信息技术与教学工作进行充分融合,在对数据进行精准筛选的基础上,准确定位教学目标,为学生提供优质学习资源,提升课堂教学效率。例如,在《故乡》一课的教学实践中,由于文中存在大量学生难以理解的复杂语句,且缺乏明显的中心思想和中心事件。因此,为帮助学生理解作者在创作这篇文章时内心的复杂情感,教师可利用大数据和人工智能技术,对学生学习过程中获取到的各类信息进行筛选,进而为学生提供精准、有效的学习资源。具体而言,教师可在课前准备阶段对文章中作者所表达的复杂情感,以及作者在文中刻画的人物性格、命运等进行深入剖析,为学生针对性地查找相关学习资源。在此基础上,设计“阅读《故乡》(节选)”任务单,基于大数据分析技术对学生阅读过程中相关任务的完成情况进行分析,确保教学目标能够通过任务学习模式加以实现。

关键词： 书法   人工智能   理论研究   DeepSeek  

摘要： 随着DeepSeek等人工智能工具在国内的广泛渗透,其于科研领域的应用正经历从初步尝试到深化实践的转型。书法史论研究作为传统文化学术体系的重要分支,正面临技术革新带来的范式变革。AI工具在文献综述、引文查询、框架生成等科研辅助方面能力较强,也能一定程度地识别书法图像并进行艺术赏析,对其合理使用不仅能够提升研究效率,还能为书法史论创新提供新的视角和方法,也必然产生新的学术范式。书法学科已经不得不去主动探索与AI技术的深度融合,借助AI工具推动理论研究的创新发展。

关键词： 人工智能   体育教学   运动参与   运动兴趣  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在教育领域的应用逐渐深化。本文聚焦人工智能技术与体育教学的融合,通过文献资料法等方法系统探讨其在激发学生运动兴趣、促进长期运动参与的实践路径。具体目的包括:分析人工智能技术对体育教学的影响;探讨人工智能技术如何辅助培养学生运动兴趣并提高运动学习参与度;研究结果表明,人工智能技术融入体育教学能够显著增强学生的运动兴趣,并通过提供个性化反馈、目标设定、奖励机制等促进其体育参与行为。对此,提出人工智能在体育教学中辅助教师、学生、家长的具体应用策略,建议开展长期追踪研究,深入探讨人工智能在体育教学运用中所面临的挑战,以及如何积极应对风险,推动人工智能与体育教学的融合。

关键词： 人工智能   机电自动化   融合发展  

摘要： 文章针对“人工智能与机电自动化的融合发展”进行研究,旨在顺应时代发展趋势,探索人工智能与机电自动化融合发展的方向和路径。文章从视觉识别应用、专家控制系统、模糊控制系统等层面,分析了人工智能与机电自动化融合发展的方向。文章还详细介绍了基于人工智能搭建机电自动化智能控制结构与基于人工智能搭建机电自动化故障预警与智能诊断系统的具体思路和方法,探索了人工智能与机电自动化融合发展的路径。文章提及的观点和方法可以为人工智能与机电自动化融合发展提供新的思路,从新的角度推动机电自动化领域的发展。

关键词： 区块链   供应链管理   智能化优化   人工智能  

摘要： 依托人工智能、区块链等前沿技术,企业得以实现供应链的智能分析与动态决策,在精准营销、智慧物流、人才管理等环节降本增效,为数字经济的高质量发展夯实微观基础。同时,智能化的工商管理通过优化数字经济资源配置路径、提升数字化运营效能、构建智能风控体系。

关键词： 人工智能   播音主持   主持人  

摘要： 当下,人工智能(AI)成为时代热词,在AI全面渗透的传媒图景中,传统的播音主持行业正在面临着“大洗牌”。AI虚拟主播的规模化应用,为内容生产带来跨越式效率,却也对传统主持人角色构成直接冲击。话筒与算法的交织不只是一种技术现象,更是传媒模式与职业格局的再构。若主持人能主动调整身份定位,发掘AI难以取代的人文表达与社群黏性,便能够在数字生态中重塑优势地位。只有深入洞察“人机共舞”的潜在机会与风险,方能真正实现转型突破,为行业注入新的发展动能。

关键词： 算力互联互通   数字基础设施   合作规制   新质生产力   人工智能  

摘要： 算力是人工智能时代最为重要的新质生产力。在国家推动算力互联互通的背景下,算力合作规制具有促进算力资源高效配置,提升算力公共服务质量,保障算力安全性与稳定性的价值功能。然而,实践中算力设施权属不统一、布局分散、标准欠缺等问题阻碍了算力合作规制的展开。基于此,可以遵循以下路径构建算力合作规制框架:确立合作规制的基本原则,包括效能原则和解耦的技术治理原则;明确政府应承担的责任,即履行责任、保障责任和担保责任;建立专门的规制机构,发挥其统筹、协调、监管作用;制定体系化标准,以充实合作规制的底层制度依据。

关键词： 人工智能   新闻传播方式   变革   创新  

摘要： 当前,人工智能(AI)技术的广泛渗透,促使新闻的制作、分配与传播环节愈发趋向智能化、高效化及个性化定制。然而,与此同时,新闻传播行业也面临数据隐私、信息茧房等新的挑战。因此,研究人工智能驱动下新闻传播的变革与创新,不仅是为了理解技术如何改变行业,更是为了找到在新技术背景下应对这些挑战的方法。

关键词： 人工智能   大语言模型   神经外科   人才培养   教育创新   科研应用  

摘要： 随着AI技术的迅速发展,大语言模型(LLMs)正被广泛应用于医学领域。相较于传统的AI系统,LLMs具备更强的自然语言理解和交互能力,能够高效解析医学文献、辅助病例分析,并提供个性化学习建议。在神经外科这一高度专业化的学科中,LLMs展现出独特的应用价值,包括优化神经外科医生的理论学习路径、提升术前影像分析能力、增强手术规划和模拟训练、辅助临床决策以及加速科研选题与文献综述。本文结合当前研究进展,探讨了LLMs在神经外科人才培养中的具体应用,重点分析其在临床、科研以及教学支持方面的潜力,并提出优化LLMs在神经外科实践中应用的未来方向。

关键词： 靶标识别   药物设计   人工智能   计算方法与平台   新药研发  

摘要： 药物靶标识别与验证是新药研发的首要环节,其关键挑战在于筛选出同时满足疾病机制关联性、结构可靶向性及成药潜力的生物分子靶标.通过早期且全面的靶标验证,可明确建立靶点调控与疾病治疗效应的因果关系.基于对靶标三维结构及功能特征的深度解析,结合理性药物设计策略,能够高效发现和优化与靶标特异性结合的活性化合物,显著缩短药物发现周期并降低研发成本.在复杂疾病治疗领域,靶标发现技术与药物设计方法的协同应用,不仅提升了药物的靶向性和治疗效力,更推动了医药研发范式从“广谱治疗”向“精准干预”的转型.本文系统总结本课题组近二十年在靶标识别、药物设计以及人工智能药学等方法和平台上的发展及原创新药研究进展,并基于当前研究态势,深入探讨药物设计领域亟待解决的关键科学问题,进而对未来发展趋势与挑战提出展望.