关键词： 数字化转型   高质量教育   人工智能   中小学教师   政府工作报告   教育数字化   产业变革   江浙沪  

摘要： 政府工作报告中提到,要持续推进“人工智能+”行动,因地制宜发展新质生产力,加快建设高质量教育体系。当前,人工智能正在驱动新一轮科技革命和产业变革深入演进,赋能千行百业。以人工智能赋能教育变革越来越成为全球共识和必然趋势。加快推进教育数字化高质量的发展,也是我国开辟教育发展新赛道和塑造教育发展新优势的重要突破口。去年,我们对江浙沪的10个地区、百所学校、近万名中小学教师和校长开展了教育数字化转型发展的调研。

关键词： 国有企业   人工智能   安利   关键领域   朋友圈   文本生成   深度应用  

摘要： 当科技圈大V集体安利、朋友圈花式晒图、相关话题霸屏微博热搜,这场由国产人工智能DeepSeek掀起的飓风级现象,正在改写我们对人工智能的认知边界!DeepSeek不仅在训练成本上实现突破,性能更比肩GPT o1,尤其在中文场景中表现惊艳,无论是文本生成还是逻辑推理,均展现出超越国际标杆的实力。引入满血版DeepSeek,开启智能化新篇章作为国有企业,广东建科院积极响应国家信息化发展战略,落实广东省高质量发展大会精神,建设现代化产业体系,围绕人工智能关键领域集中发力,致力于推动人工智能技术在工程行业的深度应用。

关键词： 深度学习   多路径干扰补偿   自适应压缩  

摘要： 针对图文声信号在复杂传输环境中面临的多路径干扰、带宽限制及噪声问题,提出并验证了基于深度学习的自动补偿技术、自适应压缩算法和智能信号处理方法。通过卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)实现多路径干扰补偿,利用深度强化学习优化带宽利用率,并采用生成对抗网络和Transformer模型增强噪声健壮性。实验结果显示,这些技术显著提升了信号传输的质量和效率。

关键词： 人工智能   职业教育   评价体系   增值性评价  

摘要： 在人工智能技术迅速发展的背景下,职业教育正经历着深刻的变革。人工智能驱动的教学质量与评价体系通过大数据分析、机器学习、自适应学习系统等手段,提高职业教育的教学效率和个性化学习效果。文章讨论了如何利用人工智能技术重新定义教学质量的评估标准。通过分析人工智能在职业教育中的应用,提出了一种增值性评价体系,以公平、客观的方式反映学生的成长与进步。

关键词： 人工智能   财务核算系统   机器学习算法   自然语言处理   计算机视觉技术  

摘要： 文章聚焦人工智能技术与财务核算系统融合,介绍了机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉技术,指出了人工智能技术在账务处理、报表编制、税务核算环节的具体应用,同时面临管理、技术、专业层面的挑战,并针对这些挑战提出了相应的应对策略,以期人工智能技术在财务核算系统中的应用更加高效。

关键词： 生成式人工智能   高中英语   课堂教学效率   教学策略  

摘要： 本论文聚焦生成式人工智能优化高中英语课堂教学效率的策略研究。伴随人工智能技术的快速发展,其为高中英语教学带来新机遇与挑战。文章开篇阐述背景与意义,表明在教育信息化趋势下,探究生成式人工智能在高中英语教学中的应用对提升教学质量意义重大。经调查高中英语课堂教学现状,剖析出教学方法传统、忽视个体差异、资源有限、评价不科学等问题。基于此,深入探讨生成式人工智能用于高中英语教学的优势,如提供个性化支持、丰富教学资源与形式、实现实时互动反馈、辅助教学管理等。进而提出具体应用策略,包括基于生成式AI设计个性化教学方案、创新教学活动、辅助资源开发、构建教学评价与反馈机制等。最终,研究结论肯定生成式人工智能对优化教学效率的积极作用,指出研究局限性,对未来研究方向与应用进行展望,为高中英语教学改革提供参考。

关键词： 联通道顶管施工技术   技术关键点   顶进施工  

摘要： 顶管施工技术在降低施工给市民生活带来影响的同时,也极大地提升施工效率。当前,顶管施工技术在土建工程施工中已经得到了十分广泛的应用,为了进一步分析该技术的施工要点,文章以上海漕河泾北杨人工智能小镇三期工程 A 地块与 F1 地块间的地下联络通道项目为例,对顶管施工技术的要点进行分析,以期能够为同行提供参考和借鉴。

关键词： 算法教学   分层教学   编程验证   螺旋式教学   人工智能   数字化技术  

摘要： 义务教育信息科技课程中的算法学习存在难度差异问题。从“用不用编程”和“用到何种程度”两个维度进行教学设计,采用分层教学方案和螺旋式上升的教学模式,可以满足多样化的教学需求。分层教学方案有效地适应了不同地区和学校的教学条件,帮助学生理解算法原理,并培养了他们的算法思维能力和问题解决能力。同时,通过灵活变通的编程实现方式和人工智能工具的应用,进一步提升了教学效果。该教学方案能够有效地解决义务教育信息科技课程中算法学习存在的问题,帮助学生掌握算法知识,培养他们的信息素养和创新能力,为未来学习和发展奠定基础。

关键词： 乳腺癌   人工智能   影像组学   磁共振成像   机器学习   深度学习  

摘要： 在全球范围内,乳腺癌的发病率高居不下,对女性健康造成了重大威胁。早期筛查、诊断和治疗可显著提高乳腺癌患者的生存率。近年来,随着大数据和计算机学习算法的快速发展,人工智能(artificial intelligence,AI)技术在医学影像研究领域的广泛应用,使疾病诊断更加高效且精准。磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)对于软组织有较高的分辨率,在诊断乳腺病变方面也较为灵敏,广泛应用于临床。应用AI技术处理乳腺MRI数据方面已取得了一系列成就,在不同程度上提高了乳腺癌诊断的准确性。本综述旨在总结AI技术在乳腺癌MRI诊断中的最新应用及其研究进展,为临床医生在乳腺癌诊疗过程中应用AI技术提供有价值的参考,有助于推动该领域的进一步发展。

关键词： 超声   甲状腺囊实性结节   迁移学习   人工智能模型   超声引导下细针穿刺活检  

摘要： 目的探讨基于超声的迁移学习人工智能模型预测甲状腺囊实性结节(PCTN)恶性概率的可能性。方法回顾性分析2021年1月至2023年12月间就诊于山东大学齐鲁医学院威海市立医院并有明确病理结果的PCTN患者246例,以7:3的比例随机分为训练组和测试组。评估PCTN超声图像特征,经过多因素logistic回归分析,得到评估PCTN恶性概率的独立危险因素并计算曲线下面积(AUC)。另一方面,通过Python软件的PyTorch框架对数据进行预处理后,选择5种不同的预训练模型进行迁移学习,具体包括Inception_v3、EfficientNet、VGG19、ResNet50和DenseNet121,计算AUC值并进行比较。结果超声图像特征中实性成分>50%、实性成分与囊性成分呈偏心锐角、病灶边界模糊不清、病灶边界呈毛刺样、蛋壳样钙化和微钙化对于评价PCTN的良恶性差异有统计学意义(P<0.05),基于以上独立危险因素计算的AUC值为0.843。另外,在5种迁移学习模型中,ResNet50模型诊断效能最高,AUC值为0.9032。结论基于超声的迁移学习人工智能模型优于传统超声图像评价效能,能够准确预测PCTN的性质,从而减少不必要的超声引导下细针穿刺活检。