关键词： 职业教育研究   高等职业教育   产教融合   教育强国   本科层次   职业院校   普职融通   人工智能  

摘要： 1.教育强国背景下职业教育改革发展研究;2.“教育家精神”引领下的职业教育教师队伍建设;3.职业教育赋能乡村振兴研究;4.人工智能赋能职业教育研究;5.本科层次职业院校研究;6.职业教育赋能新质生产力研究;7.普职融通、产教融合、科教融汇与职业教育改革发展研究。

关键词： 人工智能   制造业   全球价值链   中介效应   空间溢出效应  

摘要： 人工智能发展可以为中国制造业全球价值链地位提升带来新的竞争力。利用2010—2022年中国省级制造业的面板数据,实证检验人工智能技术进步对中国制造业全球价值链地位的影响。研究发现:在样本期中,人工智能技术可显著促进制造业全球价值链地位的提升,该结论经过内生性处理和稳健性检验后依然成立;人工智能技术对制造业全球价值链地位的促进效应区位异质性明显,中国东部地区与对外开放水平高的省份中促进效果更好;机制检验发现,人工智能技术可通过促进科技创新和产业结构升级,间接提升制造业全球价值链地位;空间效应分析表明,人工智能技术对制造业全球价值链地位的影响存在明显的空间溢出效应。

关键词： 思想政治教育   人工智能   军营生活   教育实践活动   铸魂育人   军队职能   新兵   战斗员  

摘要： 新兵思想政治教育,是部队铸魂育人的第一步,是增强新兵军人身份认同、军营生活认同、军队职能认同,实现从地方青年向合格军人的转变、从合格军人向战斗员的转变,打牢“兵之初”、夯实“兵之基”的重要教育实践活动。

关键词： Sora   中医药文化   人工智能  

摘要： 中医药文化是中华优秀传统文化的瑰宝。Sora作为OpenAI开发的文本生成视频模型,为中医药文化传播提供了新的契机,在优化传播内容、拓宽传播范围以及提升传播效果等方面显现出赋能中医药文化传播的发展前景,但Sora的广泛应用将会给中医药文化传播带来潜在的伦理风险。文章从伦理关系失衡、伦理行为失序以及伦理规范失控三个方面,对Sora融入中医药文化传播可能出现的伦理问题进行审视,并探索规避伦理风险的应对策略,以期充分发挥Sora赋能增效的作用,促进Sora与中医药文化传播形成协同发展的良性循环。

关键词： 网络安全   人工智能   勒索软件   数据存储   访问代理   语言模型   供应链   热门话题  

摘要： 人工智能在2025年仍将是一个热门话题,但不要错过其他趋势,包括初始访问代理的增长、首席信息安全官(vCISO)的崛起、技术合理化等等。每年这个时候,行业专家和分析师都会关注明年的网络安全趋势、预测和挑战。专家预测,到2024年,生成式人工智能(GenAI)和大型语言模型将会增加,勒索软件攻击和第三方供应链挑战也将持续。这些趋势是真实的,因为威胁参与者使用GenAI创建了更有说服力的社会工程攻击,数据存储供应商Snowflake的客户遭受了破坏,Change Healthcare遭受了破坏性的勒索软件攻击。

关键词： 数字化转型   钢铁行业   供应链   人工智能   信息技术   价值重塑   大数据   互联网  

摘要： 制造业数字化转型是运用数字技术对制造业研发生产全流程和产业链供应链各环节进行改造升级和价值重塑的过程,主要是通过业务、组织、技术与管理变革,将信息技术、互联网、大数据、人工智能等先进技术应用于制造业,实现制造业全过程、全要素、全周期的数字化升级,从而提高生产效率、降低成本、提高产品质量。

关键词： 人工智能   社会大众   心理冲击  

摘要： 近年来,伴随人脸识别、机器翻译和机器人等人工智能技术的快速发展,以及ChatGPT等AI大模型技术的开发,人工智能技术正在颠覆性地改变着人们的生活方式和工作方式,并对人们的心理和情绪产生着影响和冲击。为了探索和分析人工智能技术发展对社会大众的心理冲击,通过爬虫技术获取新浪微博中有关“人工智能”的博文及评论文本,并选用Python计算编程来对文本进行处理,将文本转化为情感得分数据,更直观地观察并分析近年来大众对人工智能的情绪态度变化,最终就数据分析发现2021—2023年社会大众对人工智能技术使用的积极态度逐年递减,消极态度和中立态度逐年递增。建议引导社会大众对人工智能技术树立正确认知,颁布相关政策指导人工智能技术的发展和采取措施缓解人工智能发展带来的就业压力。

关键词： 计算机视觉   人工智能研究   三维重建   上海交通大学   自动驾驶   运营里程   百度   独特之处  

摘要： 在人工智能(AI)的宏大叙事中,杨睿刚以他在计算机视觉领域的深厚造诣,成为一个“特别的存在”。他的独特之处不仅在于他回国加入百度、嬴彻之前早就已经是一位全球知名的计算机视觉研究科学家,对三维重建和3D数据分析领域有着诸多世界级的贡献,更在于他回国后为整个人工智能研究带来了新的视角和可能性。伴随着在百度最复杂自动驾驶开源数据集的开发和嬴彻在智能重卡自动驾驶商业运营里程上的突破等成果先后落定,他转身重回学术怀抱,只为打造心中那个“以人为本的人工智能”和“更懂自己的人工智能”。

关键词： 人工智能   大模型   安全风险   数据安全  

摘要： 大模型逐渐成为驱动新质生产力发展的新动能,而模型窃取、模型滥用等现象频发,引发数据安全、隐私泄露及伦理法律等问题,甚至威胁国家安全。大模型数据收集、存储、处理及模型部署使用等各环节都是安全漏洞的潜在入口,基础设施是大模型应用落地的关键。通过深入探讨大模型基础设施建设中的安全隐患,研究提出涵盖数据泄露、未授权访问、恶意软件攻击等传统风险,以及对抗性攻击、模型窃取、模型滥用等新兴安全威胁的大模型设施安全风险框架。

关键词： 肺癌   肿瘤标志物   人工智能算法   联合检测  

摘要： 目的探讨6种血清肿瘤标志物联合人工智能算法的联合检测模型在肺癌诊断中的价值。方法回顾性选取2020年1月至2022年12月杭州市肿瘤医院收治的374例肺部疾病患者为研究对象,其中肺癌患者191例(肺癌组),肺良性病变患者183例(良性病变组)。并选取同期本院200名健康体检者为对照组。通过化学发光法检测各组血清神经元特异性烯醇化酶(NSE)、细胞角蛋白19片段(CYFRA21-1)、鳞状上皮细胞癌抗原(SCC)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原19-9(CA19-9)和糖类抗原125(CA125)水平,对这6种血清肿瘤标志物进行肺癌相关性分析与建模重要特征筛选,最终筛选出建模重要特征,纳入后续建模。以7∶3的比例将肺癌组和对照组分为建模队列274例和测试队列117例。通过结合8种不同人工智能算法在建模队列和测试队列中构建8种不同的联合检测模型,选择最优效能的联合检测模型,在整体队列(574例)中测试该模型对肺癌组、早期肺癌组与良性病变组及对照组的诊断效能。结果6种血清肿瘤标志物均可作为建立鉴别肺癌组和对照组模型的重要特征。经过人工智能算法测试队列中筛选出基于随机梯度提升(SGB)算法下的联合检测模型为效能最优的模型。在整体队列中进一步评估该模型的效能,显示鉴别肺癌组与对照组时AUC可达0.874,灵敏度、特异度和准确度分别可达0.789、0.800和0.795。在鉴别早期肺癌组与对照组时,AUC可达0.800,灵敏度、特异度和准确度分别可达0.958、0.525和0.688。在鉴别肺癌组与良性病变组时,AUC仍可保持在0.700。结论6种血清肿瘤标志物联合人工智能算法SGB的联合检测模型在肺癌辅助诊断中有一定的应用价值,可弥补单一肿瘤标志物的不足,提高肺癌的诊断效能。