关键词： 高校实验室   人工智能   管理模式  

摘要： 高校是培养专业技术人才、推动科学研究、服务社会发展的重要平台。实验室是学校完成实验实践教学、科研实验和技术开放的主要场所,是高校的重要组成部分。实验室要服务好学校、学校要服务好社会,则必须保持创新发展和紧跟时代的步伐,适时需要转型升级管理模式和硬软件等基础设施条件。文章阐述了在人工智能时代背景下,发展实验室高效智能管理模式的重要意义,并分析了高校实验室升级建设过程中会面临的主要问题,最终给出了高校实验室智能化管理建设方案。

关键词： AI   原住民   新问题   自我修养   人工智能  

摘要： 1.不懂就问当你产生了一个新问题,你可以先丟给AI,看看它会有什么奇思妙想,再去问老师、朋友。作为AI小白,你甚至可以直接问它:该如何利用AI?总之,万物皆可问!

关键词： 产教融合   人工智能   虚拟仿真   实训基地建设  

摘要： 文章分析了市域产教融合的重要性和意义,深入探讨了人工智能专业虚拟仿真实训基地建设的重要性,包括解决实训教学中的难题、提升人才培养质量、推动产业发展等,提出了人工智能专业虚拟仿真实训建设的具体路径,如建设虚拟仿真实训室、打造高水平实训教学团队、搭建虚拟仿真实训平台、实施产教融合人才培养模式、打造虚实结合的新型课堂等。

关键词： 患者   重构   医疗   DeepSeek   大模型   医生   本地化部署  

摘要： 当下,以DeepSeek大模型为代表的人工智能(AI)技术正在加速重构医疗生态。有患者通过DeepSeek“问诊”后,再与医生“对答案”。很多家医疗机构也拥抱时代浪潮,于近期完成人工智能大模型的本地化部署。这一进程十分迅速,微妙地影响了医生与患者之间的关系。在全国两会上,这一与科技创新有关的话题持续升温,成为代表、委员们热议的焦点。

关键词： 大数据模型   检察业务   检察办案   法律监督  

摘要： 近年来,检察机关紧紧围绕“业务主导、数据整合、技术支撑、重在应用”要求,积极推进数字检察工作,打造了一批大数据法律监督模型。人工智能技术在检察履职办案中的应用深度和广度日益扩展,以数字检察赋能法律监督的成效愈发明显。本次研讨重点聚焦人工智能融入检察业务的相关议题,以期为未来检察机关更好运用人工智能技术,推进数字检察工作,提升检察办案质效提供有益参考。

关键词： 人工智能   网络攻击   网络弹性关键技术   产业发展  

摘要： 2025年政府工作报告强调,更好统筹发展和安全,实施更加积极有为的宏观政策,扩大国内需求,推动科技创新和产业创新融合发展。报告还强调培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业。随着数字技术与实体融合应用,新型网络攻击层出不穷,传统技术难以满足新型网络弹性技术需求。在此背景下,以大模型为代表的人工智能技术快速发展,为复杂网络弹性的实现提供了技术支撑。文章系统梳理网络弹性技术演进脉络,剖析传统架构在实时态势感知、动态策略生成及跨域协同防御等方面的技术瓶颈,提出了基于人工智能的网络弹性关键技术框架,构建“预防-承受-恢复-适应”体系化能力,实现网络弹性从静态防护向智能防御的跨越式升级,为破解产业安全风险、培育新质生产力提供专业指导和实践启示。

关键词： 人工智能   大模型   价值对齐   伦理建构  

摘要： 人工智能大模型技术在助推生产力快速发展的同时,也带来了算法偏见等社会不平等现象。人工智能大模型价值对齐的技术路线在现实中取得积极成效,但是也存在明显的困境,诸如数据标注师以及其他参与人员并非代表更广泛的道德判断和价值取向,人工智能大模型生成的同一内容在不同情境中具有不同的价值呈现。与技术路线相比,人工智能大模型价值对齐的伦理路线注重从先验理性向人机合作理性转变,采用混合式机器道德进路,引导更多利益相关者参与到人工智能大模型价值对齐实践中,在多元文化和多样情境中动态推进人工智能大模型价值对齐,提高人机和谐的程度。

关键词： 人工智能   工匠精神   泛在化培育   文化根性   技术理性  

摘要： 人工智能技术通过三重作用机理重塑工匠精神培育体系:一是突破时空限制实现泛在化培育;二是构建工艺知识图谱提升传承创新能力;三是依托人机协同重构培育场景。与此同时,人工智能赋能工匠精神培育面临着传统模式与现代形态的认知冲突、数据困境与知识异化的双重危机、制度真空与利益博弈的结构矛盾、文化根性与技术理性的价值冲突等现实问题。为此,需要构建智能技术赋能工匠精神培育的场景、创新工匠精神培育的智能教育模式、完善工匠精神培育的综合体系。

关键词： 智能科学与技术   应用型人才培养   课程体系优化   师资队伍建设   实践教学  

摘要： 本文分析了陕西服装工程学院智能科学与技术专业的发展现状,重点探讨了通过改进人才培养方案、优化课程体系、强化师资队伍建设和提升实践教学条件等措施提升专业建设的有效性。结合校企合作案例,提出了面向应用型人才培养的创新课堂教学模式及“产教结合、工学结合”的实践人才培养模式。通过实施这些措施,专业培养质量显著提升,学生在各类学科竞赛和创新创业活动中取得了优异成绩,培养出具有较强实践能力和创新精神的高素质应用型人才。

关键词： 生成式人工智能   数字教育资源   人机共创   质量控制   人机协同   生成式人工智能素养  

摘要： 在生成式人工智能(generative artificial intelligence,GAI)背景下,人机共创数字教育资源正逐渐成为传统数字教育资源的重要补充,“人机共创”有望成为引领数字教育资源开发的一种新范式。但人机共创数字教育资源存在潜在的质量风险,在一定程度上可能会制约其可持续发展进程。研究对传统数字教育资源、用户生成性数字教育资源和人机共创数字教育资源的质量控制与保证相关文献进行梳理,对人机共创数字教育资源开发流程进行系统分析,认为数据质量的不确定性、算法的局限性、提示词的精准性、重组聚合的精细度和用户需求的匹配度是影响该类数字教育资源质量的主要因素。随后,将基于生产、基于产品、基于用户等三个质量控制维度进行集成,建立人机共创数字教育资源质量控制框架,从相关理论视角对框架结构及要素进行分析。在此基础上,从构建人机共创数字教育资源质量评价指标体系、加强对GAI背后“算法黑箱”的审查和管控、提升人机共创数字教育资源用户的GAI素养三方面提出人机共创数字教育资源质量控制策略,以期从根本上控制和化解人机共创数字教育资源质量风险,促进GAI在数字教育资源开发领域的深度应用。