关键词： 人工智能   学校体育教学   数字化转型  

摘要： 本文采用文献资料法、逻辑分析法等研究方法,探讨人工智能(AI)驱动体育教学数字化转型的价值、困境与路径。研究发现:人工智能通过数据驱动重构教学精准性与科学性、人机协同激活教学主体性与创造性、个性化学习促进体质与素养双提升,重塑体育教育生态。然而,转型面临设备成本高昂与数据安全风险、教师数智素养瓶颈、区域与学科发展失衡、伦理规范与法律治理滞后等现实困境。据此,提出以下实践路径:以智能设备打造虚实融合教学场景,以教师培训提升人机协同能力,以数据应用完善个性化教学服务体系,以制度创新健全伦理规范与资源统筹。

关键词： 高校政府采购   数字化转型   信息化   人工智能  

摘要： 在国家政策不断调整及持续推进的教育信息化背景下,高校政府采购正经历从传统模式向全流程数字化以及智能化方向的深刻变革,本文以W大学为例,分析了数字化转型对高校政府采购提升采购效率、强化风险防控、优化数据治理的显著成效,W大学通过“三全”数字化转型、建设“红绿灯”预警系统、采购工作驾驶舱及AI采购智能体等创新实践,实现了采购业务流程重构与智能化升级,但当前的数字化转型仍面临数据孤岛、政策迭代滞后、人才短缺及安全风险等挑战。对此,本文提出构建全生命周期采购管理系统、强化智能监管、培养复合型人才及推进AI深度应用等深化路径,为高校政府采购数字化转型提供理论与实践参考。

关键词： 磁共振成像   磁共振静脉成像   并行采集技术   人工智能压缩感知技术  

摘要： 目的:探究不同的人工智能压缩感知(ACS)加速因子(AF)对三维相位对比法磁共振静脉成像(3D PC-MRV)图像质量的影响,遴选最佳AF。方法:前瞻性招募31名成年健康志愿者,分别以并行采集(PI)技术(AF为3,PI3)和不同AF(3、4、5、6、7)的ACS技术采集颅脑3D PC-MRV图像。比较各组幅度图上矢状窦(SSS)、双侧横窦(TRS)、双侧乙状窦(SIS),软组织图上SSS、双侧SIS的信噪比(SNR)及对比度噪声比(CNR)差异。对比重建图像整体质量及静脉窦和颅内静脉结构的主观评分差异。结果:相比PI3,幅度图中ACS3、ACS4、ACS5及ACS6序列各静脉窦SNR、CNR及主观评分差异无统计学意义(P>0.05);ACS7序列SNR_(SSS)、SNR_(R-TRS)降低,差异具有统计学意义(P<0.05);重建图像中ACS7序列图像整体质量降低,噪声及伪影升高,差异具有统计学意义(P<0.05)。相比ACS3,ACS4、ACS5及ACS6序列各静脉窦SNR、CNR及主观评分差异无统计学意义(P>0.05);幅度图中ACS7序列SNR_(SSS)、CNR_(SSS)、SNR_(R-TRS)、CNR_(R-TRS)降低,差异具有统计学意义(P<0.05);软组织图中各组SNR、CNR及主观评分差异均无统计学意义(P>0.05)。结论:以ACS技术采集颅脑3D PC-MRV可在保证图像质量的前提下缩短扫描时间,最佳AF为ACS6,与PI3序列相比扫描时间缩短179 s(55%)。

关键词： 最高人民法院   科技革命   健康发展   司法  

摘要： 习近平总书记指出,“人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。”最高人民法院提出充分发挥司法职能作用,促推人工智能健康发展的要求。党中央的决策部署为人民法院发挥司法职能作用,促推在法治轨道上加强和完善人工智能治理提供了遵循、指明了方向。面对人工智能蓬勃发展带来的机遇和挑战,司法如何回应时代之变、理念之变、技术之变,护航人工智能健康发展,已成为各级人民法院迫切需要研究解决的重要课题。

关键词： 低温CMOS   存内计算   人工智能   量子纠错   量子计算   存储器  

摘要： 随着人工智能、量子计算等前沿技术的快速发展,对高性能计算芯片的需求不断提升。然而,传统冯·诺依曼架构受限于存储墙和功耗墙等因素,已难以满足数据密集型计算应用的算力需求。低温存内计算结合了低温CMOS器件的优异电学特性与存内计算架构的高带宽、低延迟优势,为突破算力瓶颈提供了一种新的解决方案。综述了低温环境下CMOS器件及多种存储介质的关键特性,系统梳理了低温存内计算在人工智能与量子计算领域的典型架构、关键实现及性能表现,并分析了其在器件工艺、电路系统、EDA工具等层面的挑战及未来发展趋势。

关键词： GAI   职业教育   适应性学习   技术哲学   价值逻辑  

摘要： 生成式人工智能作为数字化革命的颠覆性技术,正在重构教育领域的认知范式与实践生态。职业教育作为技术具身化与产业适配性最强的教育类型,其适应性学习机制在生成式人工智能介入下面临系统性重塑。生成式人工智能以多模态交互与认知增强技术消弭传统职业教育中“道器分离”的二元困境,催生“数据驱动—算法适配—动态演化”的适应性学习框架,使职业教育转向跨领域知识网络的自主建构,并以“具身认知+分布式智能”推动学习者从技能操作者升维为技术反思者。为此,应建构数智化技能培养的“人—技共生”范式,开发基于动态能力图谱的精准教学系统,完善技术伦理规约下的真实性学习生态,打造虚实交互的多元场域协同机制,为职业教育数字化转型提供理论支点和实践支撑。

关键词： 人工智能   大数据   教学模式创新   个性化学习   教学效率  

摘要： 人工智能技术在个性化学习路径、智能辅导与评估、自动化教学等方面发挥着重要作用,能够帮助学生根据其需求和学习进度获得量身定制的学习资源,同时为教师提供实时反馈与支持。大数据技术则通过收集和分析学生的学习数据,帮助教育管理者进行精准的决策和资源配置,推动教学策略的优化。文章将探讨人工智能和大数据技术在高等教育中的应用现状,并分析它们推动教学模式创新的作用,旨在为未来高等教育的数字化转型提供参考。

关键词： 人工智能   人口学   科技革命   研究范式  

摘要： 人工智能对人口活动的影响以及对人口科学发展的冲击是巨大的。人工智能将使人口数据的获取更加容易,对人口学的研究内容、研究范式和研究方法都将带来广泛而深刻的影响。人工智能所带来的新的理论视角和新的方法工具使人口转变论等经典人口理论固有的时代局限性得以彰显,同时也为弥补其局限性创造了时代条件。

关键词： 技术标准   人工智能   合作规制   自我规制   规制工具  

摘要： 如何对人工智能进行有效治理是当前学界重点关注但又尚未形成广泛共识的问题。从国家治理的角度看,技术标准的规制效能逐渐获得理论与实践的肯认,成为一种重要的人工智能规制工具。在理论上,将技术标准嵌入人工智能治理体系中,契合嵌入式伦理、治理生态、知识共创、分层治理等治理逻辑。然而,在实践中,人工智能标准化治理也面临正当性、科学性、协调性和有效性方面的困境,难以最大限度地发挥治理效能,需要选择一个合适的规制模式进行重新构造。相比纯粹的行政规制和自我规制模式,合作规制模式不仅契合人工智能标准本身的内在规律,而且可以有效解决人工智能标准面临的现实困境。基于此,可以通过对人工智能标准的功能地位、内容设计、制定程序和实施监督进行制度设计,实现基于合作规制的人工智能标准化治理。

关键词： 生成式人工智能   财务管理   智能化   应对策略  

摘要： 生成式人工智能技术的迅猛发展为财务管理行业带来了前所未有的变革。其在财务管理实践中的应用,推动了财务领域数字化与智能化的新一轮升级。在这一过程中,财务管理系统将面临双重影响,既是重大发展机遇,同时也伴随一定程度的危机与挑战。本文主要分析当前生成式人工智能在财务管理中的应用,探究其带来的机遇与挑战,并为如何更好将其投入财务管理实践提出相关建议。