关键词： 人工智能   自主实验   材料设计   数据标准   数据驱动  

摘要： 近年来,随着人工智能(artificial intelligence,AI)和自动化技术的快速发展,AI驱动的自主实验室在新材料智能研发领域展现出巨大潜力,将成为新材料研发范式变革的“新基建”.本文聚焦AI驱动的自主实验室在加速新材料发现中的国内外现状和核心挑战,综述了AI驱动自主实验系统在加速新材料发现中的最新进展.自主实验室通过将实验室自动化、机器人技术和AI算法、数据库融合为一个整体,形成闭环反馈工作流,在无需人工干预下高效优化目标性能.根据自主实验室硬件和软件的技术特征和自主化程度,可将其分为等级0至等级5.数据驱动是AI技术的基础,除了自主化程度外,自主实验室具备智能化数据工厂的特征,自主实验室既是数据的生产者也是数据的使用者,数据标准化是打破自主实验室信息孤岛,从“孤立智能”迈向“协同智能”的关键环节.文中最后探讨了自主实验室建设面临的挑战并对未来发展方向进行了展望.

关键词： 人工智能   高校思想政治教育   范式革新  

摘要： 在数字文明与智能革命的双重浪潮下,高校思想政治教育面临本质性的挑战,正经历着从工具理性到价值理性的深层重构转变。从理论根基、实践场域和价值维度三重层面,系统剖析人工智能时代高校思想政治教育面临的结构性矛盾,并基于马克思主义教育观与复杂系统理论,提出构建具有中国特色的高校思想政治教育创新范式。

关键词： 生成式人工智能   教育评价   评价转型   人机协同  

摘要： 生成式人工智能推动教育评价转型,呈现五个转向。评价理念从“甄别诊断”转向“素养发展追踪”,评价主体从“教师主导”转向“人机共生型评价共同体”,评价内容从“单一知识”转向“综合素养”,评价方法从“标准化测验”转向“人机协作的多元方法”,评价结果从“静态等级划分”转向“个性化学习发展轨迹与反馈生成”。面对碎片化数据难以反映素养整体、人机协同角色边界模糊、“拼盘式”活动窄化素养内容、评价方法综合应用存在壁垒和教育决策过度依赖静态评价结果等转型过程中的挑战,需要构建素养发展图谱、推动人机协同分工、设计进阶式情境活动、赋能教学评一体化和生成可视化过程叙事。

关键词： 体层摄影术,X线计算机   深度学习   图像重建   人工智能  

摘要： 深度学习重建(DLR)技术作为CT影像领域的革命性突破,通过深度神经网络从低剂量数据中智能提取特征,解决了传统滤波反投影重建噪声高、迭代重建计算复杂及图像过度平滑等问题。DLR的核心优势在于显著降低辐射剂量的同时提升图像质量,优化信噪比与对比噪声比,并加速重建效率。DLR为精准诊疗提供了新范式,推动医学影像精准化跃升,为临床决策与患者管理提供更高效、安全的解决方案。

关键词： 思维可视化   中职教育   人工智能   汽修专业课   个性化培养   知识图谱  

摘要： 本研究基于思维发展视角,探讨人工智能(AI)技术驱动下的思维可视化在中职汽修专业课中的应用。通过分析传统教学中思维过程的“黑箱”困境,提出AI赋能的可视化解决方案:借助实时数据采集、智能建模与AR/VR技术,将隐性思维转化为可观测的认知图谱,实现精准学情诊断与差异化教学。研究构建三维可视化知识体系、沉浸式技术思维训练和数据驱动个性化培养等3大核心模块,并通过发动机故障诊断、电池管理系统(BMS)分析等典型实训案例验证其有效性。实践表明,该模式显著提升学生故障诊断准确率与课程通过率,推动教学从机械模仿向智能诊断转型,为培养智能网联汽车时代高技能人才提供新路径。

关键词： 信息科技   跨学科主题教学   学习支架   人工智能  

摘要： 本文尝试运用学习支架开展初中信息科技跨学科主题教学设计,并以“人工智能预测出行”为例,设计跨学科主题学习项目。实践表明,本项目有助于培养学生利用跨学科知识解决真实问题的能力,并促进信息科技课程教学改革与创新。

关键词： 锐捷交换机   故障诊断   智能运维   人工智能   系统构建  

摘要： 针对锐捷交换机设备在高速、大容量数据传输中面临的故障诊断与运维挑战,本文提出一种融合人工智能技术的故障诊断与智能运维系统构建方法,通过集成故障树分析(FTA)、神经网络和数据挖掘等多种先进技术,对交换机故障进行快速定位、精确诊断和智能预测。测试结果为:故障诊断的准确率提升17%,平均故障响应时间减少55%,预防性维护的比例提升100%,运维人员工作效率提升71%。该测试结果表明:本文所构建的智能运维系统在提高网络稳定性、降低运维成本方面取得显著成效。

关键词： 生成式人工智能   跨学科教学   工程思维   创新能力  

摘要： 生成式人工智能为高中通用技术跨学科教学提供了全新的赋能路径。本文分析生成式人工智能相关概念,阐述跨学科教学及其赋能阶段,以“智能输液报警器的设计”为例,探索生成式人工智能赋能高中通用技术跨学科教学的实践路径,即跨学科教学准备阶段:实现学习资源赋能;跨学科教学实施阶段:实现学习空间赋能;跨学科教学评估阶段:实现学习反馈赋能。此研究旨在助推学生工程思维发展,培育学生核心素养与创新能力。

关键词： 生成式人工智能   机器学习   著作权合理使用  

摘要： 生成式人工智能以海量训练数据为学习和成长的“养料”,引发传统版权从业者与人工智能开发者之间的利益冲突。本文对生成式人工智能使用作品的行为进行分类定性,以人工智能时代下域外的合理使用制度为蓝本,建议我国在现有的合理使用制度的基础上,可借鉴美国“转换性使用”和欧盟《人工智能法案》,增设生成式人工智能开发者的透明度义务,赋予著作权人“选择退出”权,以平衡人工智能开发者和著作权人之间的利益关系,推动人工智能与著作权保护共生共荣。

关键词： 人工智能   咨政研究   伦理   公共决策  

摘要： [目的/意义]本文聚焦人工智能嵌入咨政研究所引发的诸多伦理难题,如在具体场景中的偏见产生、隐私泄露、可解释性的缺失等及其对政策决策的影响,旨在构建面向公共决策流程的AI伦理规范,提出相应的可操作的治理要点,从而提升咨政研究对科学决策与良治的支撑能力。[方法/过程]本文首先回顾了人工智能伦理领域的学术成果;然后考察了人工智能在咨政报告领域的实际应用情况,并对潜在的伦理风险进行了分析。[结果/结论]本文提出了针对性治理措施,包括优化算法透明机制、建设跨部门数据共享平台、强化公众参与与信任建设以及推进人机协作模式,以提升人工智能技术在咨政研究中的应用质量,为智库与政策制定者提供切实可行的实践路径。