关键词： 人工智能   生成式人工智能   政府治理能力   智能治理  

摘要： 在生成式人工智能日益融入公共治理实践的背景下，厘清其技术特性与治理能力提升之间的关系成为亟待探讨的课题。“生成-评估-迭代”的分析框架可用于探讨生成式人工智能技术赋能与政府治理能力的协同机制。生成环节指内容生成能力为治理实践提供多样化方案，构成能力提升的基础载体；评估环节通过价值权衡与技术路径调节，确保生成结果的合理性与有效性；迭代环节则基于反馈信息推动治理模式的更新，促进技术、制度与行动者要素的适配与优化。技术的底层赋能、价值的协调平衡和持续的反馈迭代共同构成了政府治理能力提升的动力。

关键词： 人工智能   高校体育教学   现实困境   对策  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在教育领域的应用日益广泛。在高校体育教学中,人工智能的融入为创新教学模式、提升教学效果带来了新的机遇。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赋能高校体育教学的现实困境与对策研究。研究认为:人工智能赋能高校体育教学的内涵是借助人工智能技术深度融入高校体育教学的各个环节,利用其功能和特性,优化教学过程、提升教学效果、满足学生个性化学习需求,并表现出显著的功能特征和阶段特征;但在实际应用过程中,面临诸多现实困境。如教学资源配置不均衡、隐私数据泄露风险、体育教师角色定位困境、学生自主学习能力降低。对此,提出优化地区教学资源配置、搭建数据安全治理机制、提升体育教师智能信息素养、加强学生自主学习能力等纾解对策。

关键词： 大数据   大模型   人工智能   矿产资源预测   非线性理论   知识图谱   深部与覆盖区找矿  

摘要： 矿产资源是支撑社会经济发展的关键物质基础,其形成和分布受控于地球深部过程与浅表环境的复杂相互作用。随着全球矿产资源需求持续增长,传统矿产资源预测方法在覆盖区、深部隐伏矿及非传统找矿区域的应用面临巨大挑战。近年来,大数据和人工智能(AI)技术的快速发展为矿产资源研究提供了重要机遇,为矿产资源预测与评价提供了变革性的技术手段。本文系统梳理了矿产资源预测的理论演进历程,深入探讨了大数据与AI赋能的矿产资源预测新范式,包括“矿床”概念的拓展、地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统的多系统关联建模、地质调查数据与科研长尾数据的智能集成,以及人类智能(HI)与人工智能(AI)的深度融合。通过作者团队近年来完成的覆盖区矿产综合预测、深部矿产资源定量预测及全球斑岩铜矿知识图谱构建等研究项目的典型案例解剖,展示了非线性理论与AI技术在解决矿产资源预测关键科学问题中的创新应用。在此基础上,文章展望了未来数据驱动与智能协同将彻底改变矿产资源预测范式,显著提升矿产资源预测的精度和效率,推动矿产资源预测从传统经验模式向智能化、定量化方向转变,为新一轮找矿突破战略行动提供重要的理论和技术支撑。

关键词： 职业规划   翻译专业   实践能力   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,机器翻译的准确性和效率不断提高,对传统翻译行业产生了深远影响。这一变革不仅改变了翻译行业的工作模式,也对翻译人才提出了新的要求。作为培养翻译人才的重要基地,外国语院校面临着如何调整教育策略以适应新时代人才需求的挑战。

关键词： 人工智能   系统性变革   新闻立台   内容为王  

摘要： 党的二十届三中全会提出“推进主流媒体系统性变革”后,上海、江苏等地先后出台方案勇闯深化融媒改革深水区。这些方案无一例外把新闻产品制播放在极其重要的地位,做人工智能时代的新闻,才是主力军真真切切挺进主战场的行动。

关键词： 生成式人工智能   地理教育   机遇   挑战   应对  

摘要： 生成式人工智能凭借其技术特性为地理教育带来范式变革的同时,也引发对教育本质的深度思考。生成式人工智能在地理教育中展现出多方面的积极作用:凭借其强大的迭代能力促进学生对地理学习的理解;通过数据处理与智能推理能力为地理教育的个性化学习构建多维支持体系;构建个性化模拟场景与虚拟环境,助力学生以轻松有趣的方式学习地理现象与理解复杂地理主题。然而,生成式人工智能在实践中仍面临多重挑战:过度依赖技术可能导致学生批判性思维与空间推理能力发展受限;人机交互难以替代师生面对面交流中的情感联结与即时反馈;技术接入差异或加剧地理学习的公平性问题。对此,本文提出基于新加坡南洋理工大学国立教育学院实践经验的应对框架:一方面,确立生成式人工智能赋能地理学习的核心原则,构建包含高阶思维评估和真实性任务设计的教育评价维度;另一方面,提出工具整合路径,实现技术与地理课程的深度融合。本文旨在为地理教育工作者提供理论参照与实践指引,推动生成式人工智能从技术赋能走向教育赋能。

关键词： 基层治理   人工智能技术   负外部性   多层治理理论  

摘要： 传统的负外部性治理长期面临“市场失灵”与“政府失灵”的双重困境,囿于信息不对称、交易成本高昂等问题,在应对环境污染、公共资源滥用等负外部性问题时常常陷入僵局。近年来,人工智能的发展为治理创新注入新动能:人工智能技术与大数据技术通过实时感知、智能决策与闭环管理,为破解外部性问题提供了技术可能。全球范围内,数字治理正从“工具辅助”转向“制度重构”,但如何实现技术赋能与制度设计的深度融合,仍是学界与政界的核心关切。基于多层治理理论,以数字治理为视角,以宁波“市—县—乡—村—网格”五级治理网络为研究对象,系统剖析其运行机制,论证数字化手段如何降低治理成本、提升效率,得出“穿透—闭环”基层治理负外部性问题的路径,为基层治理现代化提供可复制的方案。

关键词： 人工智能   全球南方   国际合作   人工智能治理   南南合作   优化建议  

摘要： 近年来,中国在与其他全球南方国家的人工智能合作中逐步形成了一种具有鲜明特色的“发展型合作模式”,其核心特征体现为自主赋能、开放包容与合作共赢。为给中国优化全球南方人工智能合作路径提供理论参考,并为发展中国家技术合作的可持续发展提供实践启示,本文系统分析了对中国与其他全球南方国家的人工智能国际合作政策,结合多边与双边合作机制下的实践案例,从能力建设、应用驱动和数据流通等关键领域,探讨中国如何推动全球南方国家人工智能的发展进程。研究发现,中国与其他全球南方国家合作方兴未艾、态势向好,但仍面临制度碎片化、内部发展差异、西方舆论抹黑与分化等现实挑战。为此,本文提出以下针对性建议:1)以金砖合作机制为引领,强化多边协作框架,提升全球南方国家在人工智能治理中的话语权;2)重点抓住“关键国家”战略支点,深化示范性合作项目,形成区域辐射效应;3)加强国际舆论引导与透明化合作,通过释疑增信化解误解,巩固互信基础。

关键词： 自动化软件测试   人工智能   测试用例   缺陷预测   自然语言处理  

摘要： 软件行业发展迅猛,自动化软件测试对保障软件质量极为关键。当下,自动化软件测试存在不少难题,例如,测试脚本维护成本高昂,复杂场景难以充分覆盖,测试结果准确性也受影响。引入人工智能技术,利用机器学习、深度学习、自然语言处理技术,构建起基于人工智能的自动化软件测试应用方式。此方式能优化测试用例生成,实现动态调整,可分析测试结果并预测缺陷,还能自动化处理测试文档、关联需求,从而切实提高软件质量,降低测试成本,缩短交付周期,有力推动软件测试行业朝着智能化迈进。

关键词： 人工智能   地理教学   地理高阶思维   农业区位  

摘要： 人工智能思维方式是重要的教学资源。本文从人工智能助力地理高级思维培养的逻辑基础出发,搭建高阶思维培养的4个步骤:人工智能的情境创设与引导;学生的感知与思考;新情境下的迁移与创造;对比下的反馈与调整。基于此培养路径,设计“农业区位因素”教学案例并提出指向高阶思维培养的教学策略:探索人工智能的教学互动机制;训练人工智能的地理高阶思维;构建人工智能支持下的个性化教学方式。