关键词： 解剖标志   髋关节置换   下肢不等长   控制   人工智能  

摘要： [目的]比较“肩-肩”新型解剖标记定位法与人工智能辅助规划系统(AIHIP系统)规划的全髋关节置换(total hip arthroplasty, THA)中假体置入定位及预防双下肢不等长的准确性。[方法] 2020年8月-2022年12月就诊于本院行初次THA的94例患者,按照随机数字表法分为两组,47例采用“肩-肩”法(肩-肩组),另外47例采用AIHIP系统规划法(智能组),分别于术前进行规划,比较两组临床和影像结果。[结果]两组患者手术时间、总失血量、术后下地时间的差异均无统计学意义(P>0.05)。影像方面,两组髋臼假体匹配、股骨柄假体匹配、双下肢长度差、联合偏心距的差异均无统计学意义(P>0.05),肩-肩组的尖肩距[(15.9±3.0) mm vs(17.7±3.4) mm, P<0.001]、截骨距[(7.8±2.7) mm vs(9.2±4.1) mm, P=0.003]均显著小于智能组。[结论]“肩-肩”新型解剖标记定位法可以在THA术中准确置入股骨侧假体,并可预防术后双下肢不等长。

关键词： 技术-制度-人文   城市精细化管理   人工智能  

摘要： 人工智能提升城市精细化管理需以“技术-制度-人文”三位一体推进:技术层面实现全要素感知与智能决策,制度层面完善法规与协同机制,人文层面注重公众参与与价值平衡。城市精细化管理能推动城市治理现代化,而人工智能赋能城市管理工作的开展,能为城市精细化管理水平的提升提供技术支持与战略支撑。

关键词： 智库   以人为本”人工智能研究所   人工智能政策  

摘要： [目的/意义]智库是影响美国人工智能政策的一股重要力量。研究“以人为本”人工智能研究所对美国人工智能政策的影响,可以更好地洞悉智库在美国政治制度运作中的作用。[方法/过程]本文基于政策过程理论考察“以人为本”人工智能研究所对美国人工智能政策的具体影响,基于知识运用理论和社会分层理论考察“以人为本”人工智能研究所实现政策影响力的方式。前者注重考察其实现政策影响力的内部能力,后者则注重考察考察其实现政策影响力的外部能力。[结果/结论]“以人为本”人工智能研究所对美国人工智能政策的影响主要体现为推动美国人工智能研究资源建设。从政策过程视角来看,“以人为本”人工智能研究所参与了政策问题、政策议程和政策制定三个阶段,并产生了以“线型影响为形式、政策合法化为结果”的影响。从知识运用视角来看,“以人为本”人工智能研究所的影响根植于其政策研究和政策叙事中。从社会网络视角来看,“以人为本”人工智能研究通过构建和运用核心网路、中心网路和边缘网络向受众投递政策建议。

关键词： 人工智能   水力学   课程教学   技术应用  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在教育领域的应用日益广泛,为传统课程教学带来了新的机遇与挑战。水力学作为水利工程、环境工程等专业的核心课程,具有理论抽象、计算复杂、实验成本高等教学难点,亟需创新教学方法以提高学生的学习效果。本文主要对AI技术在教学应用中的优势,及其在水力学教学过程中的具体应用场景进行了探讨,最后,展望了人工智能技术在水力学课程中面临的挑战与应对策略,以期为水力学教学改革提供参考,推动智能化、高效化的教学模式发展。

关键词： 人工智能   大模型   裁判文书   智慧司法  

摘要： 生成式人工智能大模型的快速发展为法律行业的数字赋能提供了重要契机。作为司法体系的核心主体,人民法院正深入推进大模型技术在智慧司法领域的创新应用。法律大模型具有技术优势,能够基于自然语言处理技术实现法律条文、司法解释及类案的高效检索,从而为法官裁判提供精准的法律依据与决策参考。尤其在司法裁判辅助领域,法律大模型通过自动化生成裁判文书,能够显著提升审判效率与裁判文书质量,对优化司法效能具有积极意义。然而,当前法律大模型在司法裁判文书生成中的应用仍面临多重挑战,制约了法律大模型在司法实践中的功能实现。通过系统性优化与技术迭代,法律大模型有望成为提升司法生产力的关键工具,进而推动更高水平的司法公正实现。

关键词： ARCS动机模型   人工智能导论   课程教学   教学设计  

摘要： 通过分析现阶段人工智能课程教学存在的问题,提出基于ARCS动机模型的人工智能导论课程教学模式,以人工智能导论课程中的粒子群优化算法教学内容为例,围绕ARCS教学模式中的注意、激发、信心、满意4个模块阐述如何开展教学设计并介绍实践过程,最后通过教学反馈与互动说明教学效果,为理工科类专业人工智能课程教学与建设提供新思路。

关键词： 人工智能算法   计算机   数据挖掘   数据价值   决策支持  

摘要： 在当今数字化时代,数据量呈爆炸式增长。计算机数据挖掘旨在从海量数据中发现有价值的信息,人工智能算法的出现为数据挖掘带来了新的活力。其强大的学习和分析能力,能够深入挖掘数据内涵,在众多领域有着不可替代的作用,这促使我们深入研究其在数据挖掘中的应用。人工智能算法能高效处理海量数据,提升数据挖掘的准确性与效率,通过多种算法,如神经网络等,可深入挖掘数据价值,推动数据挖掘技术的发展,为决策提供有力支持。

关键词： 人工智能   职教信息技术课程   创新应用   职业能力   技术伦理   学情分析   实训效果  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在职教信息技术课程中的应用已成为教育改革的重要方向。文章深入探讨了人工智能在此类课程教学中的创新应用,剖析了教学价值,提出了职业能力导向、技术伦理约束、动态迭代优化等原则。在此基础上,阐述了构建智能诊断系统以实现学情精准分析、开发虚拟仿真平台以强化技能实训效果、融通产教数据以推动课程生态重构、设计自适应学习路径以满足个性发展需求等创新应用。人工智能在职教信息技术课程教学中的创新应用,有效增强了教学效果,满足了学生个性化发展需求,为职业教育未来发展提供了新思路与实践路径。

关键词： 科技革命   高职思政课   数据分析   精准推送  

摘要： 当前,以人工智能为代表的新一轮科技革命深刻影响着教育领域的发展,尤其对高职思政课教学产生了积极而深远的影响。人工智能技术凭借其强大的数据分析、精准推送和智能互动等优势,有效提升了高职思政课的教学效率与吸引力,推动课堂形态发生了深刻变革。但是人工智能在赋能高职思政课的同时,也带来了一系列新的挑战。如何在充分发挥人工智能技术优势的基础上,规避其带来的潜在风险,实现技术与人文、智能与育人的和谐统一,成为当前高职院校思政课亟需解决的重要课题。

关键词： 人工智能   技术性失业   劳动权利   社会分层   无用阶级  

摘要： 人工智能技术的发展在提高社会效率并赋能人的发展的同时,又凭借其独特的类主体特性实现对人深层次的置换与取代,使“技术性失业”以新的形态、新的规模、伴随新的风险再次袭来。这既是人工智能技术高度发达引发的技术性屏蔽效应,又是高技术发展所需的资本与权力深度介入的结果。智能技术与资本的深度融合使技术异化为资本政治意志表达的工具,导致人丧失劳动权利、遭受社会排斥而成为社会过剩人口。因此,需要深入剖析人工智能时代“技术性失业”的本质,批判性审视与反思人工智能技术的取代逻辑与资本的权力表达方式,科学审视智能技术取代人的现实风险表征,努力消除人工智能时代“技术性失业”带来的社会焦虑。