关键词： 生成式人工智能   学术研究   技术进展  

摘要： 近年来,生成式人工智能技术取得突破性进展,深刻影响着学术研究和论文写作的范式和方法。为更好利用生成式人工智能促进语言学研究,丰富语言学研究的技术与方法,推动实现人工智能与语言学的融合发展,积极应对生成式人工智能给语言学研究带来的潜在风险和挑战。

关键词： 人工智能   国际中文教育   可视化分析   综述  

摘要： 人工智能技术正深刻重塑国际中文教育领域的学术研究与实践应用。以人工智能技术赋能国际中文教育的学术演进为切入点,通过知识图谱绘制、共现聚类分析与突现词检测,系统揭示三大研究发现:技术革新与政策调控协同驱动,该领域研究呈现增长态势;高校主导的跨学科协同创新模式初显,跨区域学术共同体联动产出;研究热点包括学科转型与技术基础、教学应用与实践路径、资源建设与人才培养及语言治理与伦理问题四大核心维度。深入分析可知,人工智能技术正通过“数字化融合”与“系统化应用”的双重路径,催生国际中文教育研究向“理论研究-技术验证-教学实践”三元协同的全新范式转型。

关键词： 新质生产力   人工智能   基层社会治理适应性  

摘要： 面临新质生产力快速发展这一情势,基层组织以社会治理的逻辑推出大量适应治理环境变化的创新机制,强调打造社会治理共同体,不断提高基层治理效率和质量,进而推进基层治理现代化。人工智能有益于提高基层社会治理的弹性、灵活性和敏捷性,提高基层社会治理的广度、效度与精度,提高基层社会治理的联动性、规范性与激励性,成为提高基层社会治理适应性的核心驱动引擎。新质生产力发展下,人工智能赋能基层社会治理适应性过程中存在组织性效果偏差、技术性负担偏大、主体性负担偏重以及互动性负担偏强的现实。因此,在新质生产力快速发展背景下,要以人工智能赋能机理与现实困囿为切入点,逐步完善并落实智能化治理制度以实现组织体系变革,建造并应用内部智能治理平台以深化智能技术嵌入,培养并提升人才智能化素养以增强多元主体增能,打造并维护社区智能化治理共同体以推动共治模式拓展,有效提高基层社会治理适应性。

关键词： 高校思想政治教育   人工智能   智能思政  

摘要： 生成式人工智能以强大的算力、算法和数据要素赋能高校思想政治教育,促进教育与技术工具创新的深度融合。在推动高校思想政治教育精准化、重塑主客体关系、优化资源供给等方面带来了新的契机。但是生成式人工智能的过度技术依赖、工具理性和算法黑箱,也使得高校思想政治教育面临主客体自主意识消解、思政话语价值弱化、意识形态风险等挑战。因此,需要明确生成式人工智能的介入边界、强化主客体的技术素养、强化算法的主流价值导向,为高校思想政治教育带来智能化驱动。

关键词： 人工智能+教育   医学教育   免疫学基础与病原生物学   教学改革   发展建议  

摘要： 在“人工智能(AI)+教育”时代背景下,本文介绍了湖南中医药大学卢芳国教授团队免疫学基础与病原生物学课程的信息化教学改革与发展路径。通过20年的探索,课程成功实现了从传统教学向智能化教学的转型,完成了教育理念、教学方法及资源的全面升级。课程改革分为早期探索、全面改革与深化发展三个阶段,涵盖了智慧教学平台建设、新形态数字化教学资源研制与推广和课程思政的深度融入,显著提升了教学质量与学生的综合素质,展示了教育工作者勇于创新的精神,获得了全国范围内的认可与推广,为新时代医学教育的革新提供了有价值的参考。

关键词： 人工智能课程体系   人工智能素养  

摘要： 本文介绍上海市实验学校西校从课程结构、课程内容、课程评价等方面入手,全面设计并构建具有学校特色的人工智能课程体系,旨在推动人工智能课程在校内落地,让人工智能教育贴合学生发展需求,提升学生人工智能素养与利用人工智能解决问题的能力,为培育人工智能时代的学生筑牢根基。

关键词： 人工智能技术   立体责任体系   会计信息失真  

摘要： 会计信息失真会严重破坏社会主义市场经济秩序和诚信体系,损害投资者利益,甚至可能引发系统性经济风险。文章以治理会计信息失真为核心任务,分析了企业会计信息失真的含义、主要类型及常见造假手法;结合最新典型违法违规案例,提出借助人工智能技术构建及完善行政、刑事、民事立体责任新体系,为遏制会计信息失真提供了参考。

关键词： GenAI   生成式人工智能   论文写作   审慎推荐   应用  

摘要： 本规定对生成式人工智能技术(generative artificial intelligence,GenAI)在论文写作中的应用予以审慎推荐,应严格在约定边界内使用。***可用于研究过程所需要的文献检索、选题思路、关键词推荐等启发式探索用途,但作者应对GenAI提供的信息进行核查,确认其所参考文献的真实性和可靠性,不得直接使用未经核实的由GenAI生成的参考文献。

关键词： 人工智能   地球物理   智能测井   机器学习   应用场景   构建方法   综述  

摘要： 人工智能技术已取得长足进展,引发极大关注,其应用在各行各业全面展开。该文介绍油气领域人工智能应用现状,分析其发展趋势,展示测井领域人工智能应用场景探索研究的初步进展。构建一个有效的智能测井应用场景,关键是要明确场景的目的、问题与业务逻辑,输入、输出要求,数据集和标签的来源及其合理性。判别式机器学习的应用效果主要由数据集和标签体系决定。测井数据物理意义清晰,获取成本昂贵,受到井筒、侵入带、围岩及仪器不同探测深度、不同纵向分辨率、不同周向响应特征等因素影响,而取样岩心分析和射孔求产受制于尺度非均质性,使逐点处理解释有效标注存在困难,正演模拟生成测井数据成为必要且具有一定可行性。研究团队探索了测井质量控制、岩心归位、深度对齐、储层参数预测、固井质量评价、井周裂缝识别、套后测井评价、核磁共振测井、测井数据生成等9类场景,完成场景构建和模型训练及测试,储层参数预测和固井质量评价已规模部署并取得应用成效。

关键词： 人工智能   汽车发动机   性能优化   机器学习   控制系统  

摘要： 随着汽车工业智能化转型,传统发动机优化方法难以满足动态适应性与全局效率需求。文章以人工智能技术为核心,通过数据驱动建模与智能控制策略协同,构建数据采集—特征处理—算法分析—控制执行技术路线。试验显示,该方案使发动机动力响应延迟缩短至48ms(仅为传统策略的25%);综合排放因子下降38%,转速波动率优化至0.9%,高原2万公里路试燃油效率提升17%。