关键词： 低渗储层   测井曲线   施工曲线   人工智能   无阻流量预测   压裂  

摘要： 压裂设计时,如何准确为不同储层条件井匹配最优施工程序,以便最大程度释放低渗储层潜力,一直是困扰压裂工艺设计的难题。为了构建压裂施工曲线与无阻流量的关联关系,对鄂尔多斯盆地东缘的某致密气田676个压裂层测井曲线和压裂施工曲线提取了232项特征值,并进行特征参数的提取和降维,构建了压裂井的人工智能样本库,并优选了机器学习模型,采用随机森林算法,构建了测井曲线、压裂施工曲线与压裂产能之间的深度学习模型,实现了对给定的测井曲线准确计算出不同压裂方式对应的无阻流量,进而实现了压裂施工参数的优化。研究表明:采用测井和施工曲线的特征值提取方法构建的人工智能样本库,消除了人为解释的干扰,数据质量较高,模型拟合精度达到了93.3%以上;对给定压裂曲线进行定性产能预测的准确率达到86.7%以上。应用该模型能够直接为测井曲线匹配不同的压裂施工方式,并获得对应的无阻流量,减少了压裂井地质建模、油藏数值模拟和压裂施工设计等中间过程,为压裂施工参数优化提供了一种新的方法。

关键词： 强人工智能   民事主体   理论基础   现实依据   法律拟制  

摘要： 强人工智能应当成为民事主体,承认其民事主体资格意义重大。强人工智能成为民事主体有着较为充足的理论基础和现实依据,理论基础包括法律主体的可拓展性和生命伦理追求人类终极幸福的驱动性,其现实依据可从强人工智能具备自主意识、独立行为能力和法律责任能力三方面展开论述。法律拟制技术为强人工智能成为民事主体提供了方法论路径,强人工智能应当成为一种新民事主体,与现有的自然人、法人和非法人组织并列,这种新民事主体在立法上可被表述为“智能人”。

关键词： 磁共振成像   胶质母细胞瘤   TERT启动子   人工智能  

摘要： 端粒酶逆转录酶启动子(pTERT)是影响胶质母细胞瘤(GBM)治疗与预后的重要分子标志,术前无创预测pTERT突变具有重要意义。目前除常规MRI外,已有多种功能MRI技术(DWI、PWI等)用于预测GBM pTERT突变,联合功能MRI技术及人工智能(AI)方法可进一步改善评估效能。本文就MRI形态学、功能MRI及联合AI技术预测GBM pTERT突变的研究进展进行综述。

关键词： 胃镜   人工智能   肠上皮化生   胃瘤变  

摘要： 目的分析计算机辅助检测(computer-aided detection,CADe)系统使用前后胃癌前病变及胃瘤变的检出差异,探究其在真实临床环境下的使用效果。方法回顾性收集2018年1—6月和2021年1—6月在武汉大学人民医院消化内镜中心检查室1和检查室2内行胃镜检查患者的临床数据。根据检查时段、检查室和使用CADe系统与否分为CADe组(引入CADe系统后,2021年于检查室2行检查患者)、Pre-CADe组(引入CADe系统前,2018年于检查室2行检查患者)、18-Con组(2018年于检查室1使用传统系统检查患者)和21-Con组(2021年于检查室1使用传统系统检查患者)。比较不同组别之间肠上皮化生检出率以及胃瘤变检出率差异。结果CADe组肠上皮化生检出率明显高于Pre-CADe组[5.76%(198/3437)比3.23%(100/3092),χ^(2)=23.856,P<0.001],也明显高于21-Con组[5.76%(198/3437)比2.73%(131/4796),χ^(2)=47.895,P<0.001]。CADe组胃瘤变检出率明显高于Pre-CADe组[3.23%(111/3437)比1.58%(49/3092),χ^(2)=18.421,P<0.001]和21-Con组[3.23%(111/3437)比1.79%(86/4796),χ^(2)=17.687,P<0.001]。结论CADe系统能够在临床真实环境中提升胃肠上皮化生和胃瘤变的检出率,在实现胃癌的早诊早治方面发挥作用。

关键词： 人工智能   经济发展   影响机制   湖北省  

摘要： 人工智能是推动经济高质量发展的新动能。分析人工智能通过产业结构优化升级、技术创新以及人力资本推动经济发展的作用机制,基于湖北省12个主要城市2013—2022年的面板数据构建固定效应模型进行实证检验。研究发现:人工智能可以显著推动经济发展;人工智能可以通过产业结构优化升级、技术创新和人力资本这3条路径来推动经济的发展;人工智能对于经济发展的影响具有区域异质性。最后,为更好地以人工智能推动经济发展提出对策建议。

关键词： 人工智能   高校课堂教学   情景   风险   建构  

摘要： 人工智能已成为高校课堂教学的技术工具,助推传统课堂教学转向智能课堂教学。情景、风险、建构等方面构成人工智能赋能高校课堂教学的逻辑框架。其中,人工智能赋能高校课堂教学的情景变迁,促进课堂教学的多维互动与教学互进。人工智能赋能高校课堂教学带来话语风险、技术风险、伦理风险,表现为课堂教学的中心错位、数据运转的隐患潜藏、技术依赖的价值偏移。基于理念、制度与技术三重视角,提出人本化教学导向、规范化制度设计、持续性创新升级等方面的建构路径,旨在推进高校课堂教学智能化发展,提升高等教育质量,实现教育强国建设。

关键词： 人工智能技术   企业成本控制   数据治理   模型优化   供应链协同  

摘要： 在全球制造业数字化转型背景下,企业面临原材料价格波动、人工成本上升等成本管控挑战,人工智能技术成为破局关键。对此,聚焦AI在企业成本控制中的应用,分析其通过生产排产、供应链协同、成本核算等全链条智能化改造,实现资源配置效率提升与管控模式重构的核心价值;针对数据采集完整性、模型行业适配性、供应链协同算法等瓶颈,提出强化数据治理、构建“数据+知识”双驱动模型、打造智能协同框架的优化路径。最后,结合典型案例验证技术落地效能,指出企业需深化技术与业务融合,以数据要素驱动构建精准化、动态化成本管控体系,为应对复杂市场环境提供可持续竞争优势。

关键词： 人工智能   个性化教学   口腔黏膜病学   教学效果  

摘要： 目的评估基于“人工智能”的个性化教学策略在口腔黏膜病学课程中的应用效果。方法本研究采用系统抽样法选取来自2019级、2020级和2021级的口腔医学本科生各20名,共计60名学生,随机分为传统教学模式(A组)和人工智能辅助个性化教学(B组)。通过理论考核和AI模拟标准化病人考核评估两组学生的学习效果,并进行问卷调查以获取对不同教学模式的主观反馈。结果B组的理论考核和AI模拟标准化病人考核成绩显著高于A组(P<0.0001),B组学员在各项考核中的平均分为(85.6±4.9),而A组为(78.4±6.2)。此外,人工智能教学策略显著提升了学生的学习兴趣,增加了对课程知识点的掌握,并更加乐于参与课堂互动(P<0.05)。结论基于“人工智能”的个性化策略在口腔黏膜病学的教学中,有效提升了学生的学习成绩和对课程的兴趣。研究结果为医学教育领域中的个性化教学提供了新的思路与实践依据,显示出人工智能在教育改革中的广泛应用潜力。

关键词： 生成式人工智能   技术效能感   技术压力   认知重构   教学创新行为  

摘要： 基于“感知思考行动”理论范式,结合认知负荷理论与压力交易模型,通过实证研究发现,不同高校教师群体的技术效能感或技术压力,对其教学创新的行为存在明显的驱动或阻碍作用,即“双刃效应”,由此进一步拉大了高校教师群体的创新“鸿沟”,并导致潜在分化趋势;生成式人工智能驱动的认知重构的双重中介效应,在高校教师群体中既带来了认知转化机遇,也产生了去技能化风险;生成式人工智能只有通过对教师的固有认知进行重构,才能激发其基于育人本质的创新动力;在高频使用生成式人工智能技术的教师群体中,其创新动能呈弱化特征。鉴于此,高校要通过构建技术适应性培训体系并定制跨学科培训,构建配套的技术保障机制并降低教师的技术使用成本,关注高校教师的角色重塑、教学设计的转型及元能力的提升,构建适配组织制度的长效激励机制等多方面协同推进,以激发和引导教师的教学创新行为。

关键词： 国际传播   外语专业毕业生   扎根理论   人工智能  

摘要： 培养适应新时代国际传播需求的复合型人才,是外语专业人才培养的重要目标之一。本研究采用扎根理论研究方法,对从事国际传播工作的外语专业毕业生开展深度访谈,并结合人工智能技术对访谈数据进行处理。研究发现,外语专业学生从事国际传播工作的动因呈现多维度特征,主要受政府政策支持、高校培养引导、行业人才需求及个人职业兴趣的影响。基于受访者对外语专业学习历程与国际传播行业现况的关联性反思,并结合未来从事国际传播行业的发展趋势,本研究构建了外语专业国际传播人才培养的三个模块,即思政与通识知识模块、外语与专业能力模块、传播与社会实践模块,以赋能外语专业学生的职业发展,优化外语专业的学科培养体系,助力中国故事的国际传播。