关键词： 数智时代   人工智能   学习空间   空间形态  

摘要： 技术正深刻参与学习方式变革,为学习空间建设带来无限可能。回溯历史,学习空间经历了基于视听图像的媒介化学习空间、基于互联互通的网络化学习空间以及基于群智涌现的智能化学习空间。在数智技术的持续迭代创新中,学习空间呈现无边界与不固定的空间构型、可持续与自适应的空间文化、交互式与生成式的空间关系、流动性与个性化的空间生产等特征。随着数智技术与教育的深度整合,重塑学习空间不仅要打造全面育人的空间环境,构筑情感交互的空间体验,而且要高度重视空间伦理,防范日益严重的技术风险,构建更加包容、适应和可持续的学习空间新样态。

关键词： 人工智能   法学教育   算法偏见   反算法偏见   教育范式  

摘要： 随着人工智能在法学教育中的广泛应用,算法偏见问题日益突出。在法学教育场域中,算法偏见的生成是技术逻辑、社会结构和教育特性相互作用的结果。在法学教育中,算法偏见的存在不仅会造成法学教育资源分配失衡,还会削弱法学教育的本质功能,使其陷入“技术失能”与“价值失范”的双重困境。要走出这些困境,高校与教师亟须从制度保障、技术治理、教育革新与伦理内化四个维度出发,构建“反算法偏见”的法学教育新范式。

关键词： 人工智能   健康教育   自我护理能力   舒适状况   家属照顾能力  

摘要： 目的探讨产科人工智能助手辅以家庭为中心健康教育模式对产妇自护能力、舒适状况及配偶照顾能力的影响。方法本研究为前瞻性、单中心、平行随机对照、1∶1随机分组、差异性试验。于2024年10月至2025年4月在广州医科大学附属第三医院招募入住家庭式单人间病房的产妇及其配偶,采用随机数字表法分为对照组和干预组。对照组采用常规健康教育模式,干预组在常规健康教育基础上加用产科人工智能助手辅以家庭为中心健康教育模式,2组均于产后2 h、6 h、24 h及出院前干预。并分别在产后2 h及出院时评估2组产妇的自我护理能力、舒适状况和配偶的照顾能力得分。采用独立样本t检验、配对t检验及χ^(2)检验进行统计分析。结果研究期间,共招募到88对产妇及其配偶,排除因新生儿黄疸等原因转儿科导致母婴分离的4对产妇及其配偶,最终纳入84对产妇及其配偶,干预组和对照组均为42对。干预后与对照组比较,干预组产妇自我护理能力得分更高、产妇舒适状况得分更高以及配偶照顾能力更好[分别为(192.81±13.80)与(181.00±21.41)分、(104.43±7.52)与(96.00±14.29)分及(6.07±3.13)与(9.50±5.02)分,t值分别为3.00、3.38及-3.76,P值均<0.05]。结论产科人工智能助手辅以家庭为中心健康教育模式可显著提高产妇的自我护理能力和舒适状况,并提升配偶的照顾能力。

关键词： 人工智能   压缩感知   并行成像   磁共振成像  

摘要： 目的:本研究旨在探讨人工智能辅助压缩感知技术(ACS)在不同加速因子下对颅脑液体和白质抑制(FLAWS)序列图像质量的影响,并筛选出最佳的ACS加速因子。方法:前瞻性纳入25名健康志愿者,行颅脑矢状面3D FLAWS序列扫描,分别以并行成像(PI)技术(加速因子为3,PI 3)及不同加速因子(3、5、7、9)ACS技术对图像进行加速采集。采用五分法与客观定量测定图像对比度(CN)和对比噪声比(CNR)相结合的方法对图像质量进行综合评价。采用组内相关系数(ICC)比较前后两次测量结果的一致性,采用Cohen's Kappa检验评估观察者间主观评分的一致性。对不同加速因子下图像的CN、CNR及主观评分采用单因素方差分析或Friedman秩和检验,综合评判后得出最佳的ACS加速因子。结果:于不同加速因子下获得的图像的CN、CNR及主观评分差异均有统计学意义(P均<0.05),进一步的两两比较发现ACS 3和PI 3的CN、CNR及主观评分差异无统计学意义(P均>0.05),其余图像CN、CNR及主观评分差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论:利用ACS技术可在保持成像质量的同时减少FLAWS扫描所需的时间,为了确保最佳的图像质量,推荐以ACS 3行3D FLAWS扫描,与PI 3相比,扫描时间减少了36%。

关键词： 人工智能   光网络   节点状态   模式识别   特征向量  

摘要： 为避免光网络节点状态异常引发光网络故障,导致数据传输中断或服务质量下降,设计基于XGBoost算法的光网络节点状态模式识别方法。采用基于多层小波分析消除光网络节点信号中噪声,提取光网络信号状态特征向量,采用信息熵技术进行光网络节点状态特征向量筛选,将其作为人工智能技术中XGBoost的输入,通过不断挖掘特征向量与状态模式之间的关系,完成新的光网络节点状态模式识别。实验结果显示:该方法可以获取重要程度高的特征组建特征向量子集,其中信号均值为0.284、翘度为0.454、波形因子为0.3898、数据包转发延时均值为0.441和数据包转发率为0.185,实现全部节点状态模式的精准识别。

关键词： 人工智能   人际信任   人机信任   差异机制  

摘要： 信任主要源于人类社会中的情感联结,是人际合作和社会发展的基石。尽管人工智能(AI)已具备模仿人类、处理复杂信息并进行辅助决策的能力,人们对AI的信任(即“人机信任”)仍侧重于功能性维度,如对AI的了解和对算法透明度的信赖。在不同任务类型(如认知型任务与情感型任务)下,人们对AI和对人类的信任差异显著。现有研究表明,影响人际信任与人机信任差异的主要因素可归纳为透明度、情感感知、社会身份和伦理道德与责任归属4个维度。因此,构建稳固的人机信任不仅需要持续提升AI技术,还需加强社会对AI技术的认知和理解,以促进人类与AI之间更加和谐的共生关系。

关键词： 智能化技术   水电工程   监测系统   物联网   大数据   人工智能  

摘要： 智能化监测技术在水电工程项目中的应用是一个不断发展的行业领域。该技术旨在提升监测的精度与效率、确保施工及运行期间的安全与质量、同时实现数据可视化与智能化、推动工程项目管理的智能化、提升水电工程项目的综合效益等。探讨了物联网技术、大数据技术、人工智能等技术的具体应用方法。基于实际项目中的应用案例,分析了智能化技术在水电项目监测系统中的展现的高效率与快速响应等优势。通过对先进技术的综合应用,监测系统能够实时收集并分析大量观测数据,及时发现并预警潜在的安全隐患,从而有效避免事故的发生。针对水电工程项目面临的需求和挑战,提出结合物联网、大数据和人工智能等技术的综合解决方案。不仅能提高水电工程项目的监测精度和效率,更能着眼于确保水电工程的安全运行与可持续发展。通过智能化综合监测技术的应用,水电工程项目的综合效益将会得到进一步地提升,能为相关行业领域的未来发展注入更新的活力。

关键词： 人工智能   大模型   技术本质   复杂巨系统   治理  

摘要： 近年来,人工智能技术的迅猛发展正深刻地改变着人类社会的形态、结构和运作方式。从技术本质来看,特别是当前兴起的生成式人工智能大模型,不仅是人类信息技术、仿生技术等一系列技术的集大成者,更是人类通过构建大规模神经网络和采用自适应开放进化方法所创造的一个完全意义上的复杂巨系统工具。复杂巨系统的技术特性,一方面赋予了大模型高度的智慧能力、可扩展性、开放自适应和自我进化能力;另一方面,也带来了不透明性、不确定性、高动态性、高风险性等诸多挑战。因此,人工智能大模型与以往人类创造的技术工具有着根本性的差异,其发展和应用亟须引起高度重视。一是要关注大模型开发和大规模应用可能引发的安全性问题,并建立健全防范机制。二是应重点关注因大规模角色替代而引发的社会结构性风险,制定相应的应对策略。三是要重视人类主体性危机问题,构建巩固人类主体性的长效机制。

关键词： 人工智能   认知增强   学术出版   智慧出版  

摘要： 学术出版正由内容数字化阶段迈入智能知识服务阶段,围绕科研流程涌现的大量面向具体科研任务的AI产品,开始被科研工作者广泛采纳,成为未来学术出版业发展的方向之一。以认知增强理论为基础,结合对AI产品功能特点的分析,提炼出实现AI产品的两大认知增强路径——认知外包路径和元认知支持路径,并在此基础上构建“感知支撑—生成协同—规范反馈”的认知增强机制。与此同时,进一步探讨AI产品带来的技术依赖、权力异化等风险,并对学术出版商的AI发展路径及方向进行阐释。未来,学术出版商应构建多科研智能体生态系统,打造“认知增强+价值平衡”的发展模式,以推动传统出版范式向科研智能基础设置进化。

关键词： 生成式人工智能   人力资源管理   算法偏见   隐私保护  

摘要： 人力资源作为一切组织活动的实践者,是组织实现价值的核心要素。在生成式人工智能迅猛发展的背景下,人力资源管理正面临着诸多亟待突破的现实困境,如算法公平性争议、数据隐私泄露、数据质量局限性,以及“机器换人”“决策黑箱”等引发的人机信任危机等。为更好地推进生成式人工智能在人力资源管理中的有效运用,促进企业高质量发展,从国家、企业、人力资源管理者三个层面出发提出对策建议,使宏观政策与微观主体之间形成合力,共同推进企业发展,促进行业变革与社会生产力提升。