关键词： 深度学习   中医诊断   人工智能   CiteSpace   神经网络  

摘要： 目的:利用CiteSpace 6.1.R6软件对基于深度学习的中医诊断方法知识图谱进行可视化分析,探索该领域的研究现状、热点及趋势。方法:以中国知网数据库为资料来源,检索2009年1月1日至2022年12月31日的相关文献,采用Excel统计分析发文量,通过CiteSpace软件进行可视化分析。结果:共获得283篇有效文献,研究经历了萌芽、发展、爆发、平台四个阶段,总体呈上升趋势,近几年关注度达高峰。共有181位作者,高发文量作者包括温川飙等五人。研究机构主要为中医药大学、医学研究所和科技理工类大学,但联系较少。关键词共现图形成8个聚类块,深度学习与传统中医诊断技术结合逐渐实现智能化,研究热点聚焦在舌诊方面。结论:深度学习算法正逐渐深入中医诊断方法中,但我国对该领域的研究和智能诊疗应用有待发展,希望未来加强团队合作,深入研究。Objective: Using CiteSpace 6.1.R6 software for visual analysis of the knowledge map of deep learning-based Chinese medicine diagnosis methods to explore the research status, hotspots, and trends in this field. Methods: Drawing on data from the China National Knowledge Internet (CNKI) database, relevant literature published between January 1, 2009, and December 31, 2022, was retrieved. Excel was used for statistical analysis of publication volumes, and CiteSpace software was employed for visual analysis. Results: A total of 283 valid articles were obtained, showing a general upward trend with research progressing through four stages: emergence, development, explosion, and plateau. The field has garnered significant attention in recent years, reaching a peak. There were 181 authors, with the top five authors, including Wen Chuanbiao, contributing the highest number of publications. The main research institutions included universities of traditional Chinese medicine, medical research institutes, and science and technology-oriented universities, though with limited collaboration among them. The keyword co-occurrence map formed eight clusters, indicating the gradual integration of deep learning with traditional Chinese medicine diagnosis techniques toward intelligence, with research hotspots centering on tongue diagnosis. Conclusion: Deep learning algorithms are increasingly being incorporated into Chinese medicine diagnosis methods. However, research and the application of intelligent diagnosis and treatment in this field in China still require further development. It is hoped that future efforts will enhance

关键词： 信息技术   人工智能   移动互联网   区块链   大数据   云计算   生产力革命   软件和信息服务业  

摘要： 从农业革命到工业革命,每一次生产力革命都对人类文明的发展产生深远的影响。如今,我们正在经历一场信息革命。这场革命的特点在于:它以移动互联网、人工智能、大数据、云计算、区块链、元宇宙等新一代信息技术为主导,而这些信息技术的核心是软件。

关键词： 高校图书馆   人工智能   素养教育  

摘要： 人工智能作为第一新质生产力,其素养教育的水平应满足人才培养的新素质要求。高校图书馆赋能人工智能素养教育可提高师生的人工智能素养水平,培养高素质的新质人才。文章追溯了人工智能素养概念的发展,分析了人工智能素养的属性,提出了高校图书馆场景下的人工智能素养教育框架。通过分析高校图书馆赋能人工智能素养教育的现状,探讨了开展相关素养教育的方法和策略,以帮助高校师生更好地发展人工智能素养。

关键词： 人工智能   AIGC技术   电影制作   电影视效   电影后期  

摘要： 为深入探讨人工智能(AI)技术在电影视效制作中的应用,本文以电影《只此青绿》为例,系统分析了人工智能生成内容(AIGC)在影视视效前期设计、后期制作生产、质量检测等环节的应用实践,通过构建基于深度学习(DL)的人工智能制作体系,显著提升了影片的画面质量与制作效率。研究表明,AI技术可实现电影制作全流程优化,不仅为高质量艺术影片的制作开辟了全新的路径,同时也推动了电影艺术与技术的融合发展。

关键词： 人工智能   大学生   思想政治教育   精准化  

摘要： 人工智能时代大学生思想政治教育精准化具有优化精准分析、推动精准运用、实施精准教学的重要价值,为推进大学生思想政治教育工作发展发挥了不可替代的作用。精准识别是精准思政的逻辑起点,精准供给是精准思政的关键环节,精准评估是精准思政的反馈中枢,精准管理是精准思政的重要保障,同时明晰大学生思想政治教育精准化的逻辑关系,有助于促进高校思想政治教育高质量发展。在人工智能背景下推动大学生思想政治教育精准化既要坚持精准定位思政工作方向,突显问题导向,又要精准制定思政培养方案,提高教育实效;既要坚持精准靶向发力思政教育,提升育人效果,又要坚持精准建设教师人才队伍,强化责任意识。

关键词： 人工智能   小学英语   阅读教学   应用策略  

摘要： 本文探讨了人工智能在小学英语阅读教学中的应用,旨在分析AI技术如何提高教学效果并解决当前教学中存在的问题。文章首先分析了人工智能在英语阅读教学中的优势,主要体现在提升学习效率、激发学生兴趣以及提供即时反馈等方面。接着,论文分析了当前小学英语阅读教学中的问题,包括教学资源匮乏、学生基础差异以及教师培训不足等。提出了人工智能应用的具体策略,如个性化学习路径设计、语音识别与发音纠正、智能评测与互动式学习等。人工智能能够有效提升学生的英语阅读能力,但要实现其最大潜力,还需解决一些现实挑战。未来,AI将在英语教育中发挥越来越重要的作用。

关键词： 新医科   整合式教学模式   外科护理学   人工智能  

摘要： 文章旨在探索一套新的教学模式,以提高护生的职业核心素养,使课堂教学与时俱进,以顺应新时代发展对护理人才的需求。研究选取吉林省某本科高校21级76名护生,22级78名护理本科护生分别为对照组与观察组,对照组采取传统教学模式,观察组采取“整合式教学模式”,以学生满意度、学生成绩、中文版护生核心能力量表、威廉斯创造力倾向测验量表作为评价指标。结果显示,观察组学生满意度、学生成绩、护生核心能力、创造力倾向经统计分析显著优于对照组(P>0.05)。多学科“整合式教学模式”能提高护理专业学生的课程满意度、学科成绩、专业核心能力与创造力。

关键词： 人工智能   实践   文化主体   文化主体性   危机  

摘要： 人工智能技术的飞速发展及其运用中的“双面镜”效应,在为全球性文化转播和文化交流提供便利手段和平台的同时,也因“信息茧房”“同温层”现象的普遍存在,致使人类面临着文化选择正逐渐被AI技术操控所取代的风险。从文化主体性内涵与生成逻辑出发可以清晰地辨识到,数智时代文化主体性危机不仅表现在算法驱动下个体文化认同的弱化、文化创作和生产主体的异化、文化同质化,而且还表现在因AI发展不平衡和技术垄断引发文化寡头的“文化霸权”等。为应对AI对文化主体性的消解,有效规避文化主体性危机的诸多风险并自觉构建和维系文化主体性,不但需要持守人的文化主体性与民族文化的主体性、构建AI开发与运用边界以及伦理规范和制度机制,还应积极探索多元文化保护路径与人机协同的文化生产模式,不断增强公众文化素养与技术批判能力。

关键词： 人工智能   图书出版   机遇   挑战   对策  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在多个领域有着广泛的应用,尤其是为医学图书出版行业带来了前所未有的机遇和挑战。AI在医学图书出版中的应用,可以帮助编辑在海量选题中进行优化和筛选适合的选题,精准定位读者群体,有助于大幅度提高编辑与排版效率,帮助编辑人员实现语言的修改和润色等,从而加速图书的出版周期。然而,AI的应用也同时带来了挑战。首先,人工智能的应用可能影响传统编辑的工作方式,编辑人员需要不断提升自身的专业素养和技术适应能力,AI的参与使得图书出版工作对编辑的策划和设计等层面提出了更高的要求,以保持在新环境中的竞争力。其次,部分作者可能会通过AI生成部分内容,如何保证知识的准确性和科学性,避免错误信息的传播,避免版权和知识产权问题,也是出版行业必须重视的问题。未来,医学图书出版将更加智能化和个性化,而编辑和出版人员需要积极应对这些变化,不断探索AI在出版过程中的最佳应用模式,确保技术与医学知识的有机结合,助力大健康时代下出版满足受众需求的高质量医学图书。

关键词： 人工智能   大学英语教学   互动性  

摘要： 在全球化背景下,英语作为通用语言在高等教育中扮演着至关重要的角色。然而,传统的大学英语教学模式往往侧重教师单向的知识传授,导致学生参与度不高,学习效果不佳。近年来,人工智能技术的迅速发展为教育领域带来了新的机遇。智能化教学工具可以根据学生的不同学习需求提供个性化的指导,不仅可以提高课堂互动性,还可以有效提升学生的学习兴趣和参与度。因此,探索如何有效利用人工智能技术提升大学英语教学的互动性,不仅是时代发展的迫切需求,也具有重要的现实意义。