关键词： 人工智能   计算机通识教育   课程体系   教学方法   个性化学习  

摘要： 探讨人工智能时代计算机通识教育的挑战及对策,分析人工智能与计算机通识教育的内在逻辑,提出重构课程体系、更新课程内容、创新教学方法,以及培养跨学科能力等一系列改革措施。国内外成功案例表明,这些策略能够有效提升教育教学质量。最后为我国计算机通识教育发展提出几点启示或建议。

关键词： 光伏组件   缺陷识别   人工智能  

摘要： 针对光伏组件在长期运行过程中易出现的裂纹、热点、污染等缺陷问题,本文提出了一种基于人工智能的光伏组件缺陷自动识别系统。该系统利用高分辨率摄像头进行数据采集,通过数据预处理和标注,使用ResNet深度卷积神经网络模型进行缺陷识别。系统包含数据采集与预处理、模型训练与部署、实时监控与缺陷识别等模块。实验结果表明,该系统识别准确率达到99.8%,证明了基于AI技术的光伏组件缺陷自动识别系统在提升光伏电站运维管理中的应用价值。

关键词： 人工智能   无人值守   变电巡视   深度学习   路径优化  

摘要： 随着人工智能技术的发展,传统变电站人工巡视模式已难以满足智能电网建设需求。针对无人值守变电站巡视系统存在的识别准确率低、路径规划欠优等问题,提出一种基于深度学习与改进蚁群算法的智能巡视方案。该方案构建多模态数据融合模型提升设备缺陷识别能力,采用改进蚁群算法优化巡视路径规划。实验验证表明,设备缺陷识别准确率提升至95.8%,巡视路径长度较传统方法缩短23.6%。优化后系统显著提高了变电站无人值守巡视效率,为变电站智能化运维提供了新思路。

关键词： 人工智能   实践创新能力   人才培养模式  

摘要： 传统人工智能专业培养模式正面临由新质生产力引发产业变革所带来的挑战,原有的培养模式难以有效匹配当前及未来人工智能领域对人才所需的专业技能、创新能力和适应能力。为了满足社会对高质量人工智能专业人才的需求,高校亟须通过深化实践教学环节来优化和提升人才培养质量。河北工业大学人工智能与数据科学学院基于提升学生实践创新能力,提出产业链、创新链、教育链、人才链四链共生,学科融合、产教融合、科教融合三项融合的“四链三融”的人才培养模式。本文从共建信创产业学院、实践课程体系改革等多方面进行阐述,为人工智能专业人才培养模式改革提供新思路。

关键词： 生成式人工智能   问题提出   社会调查课程  

摘要： 农村社会调查课程是高中学农课程中的社会考察类课程,以发现和分析“三农”问题为主要内容,包括研究方案设计、实地调查和报告撰写三个环节。在课程实践中发现,学生的提问能力影响其“三农”研究问题的提出。本研究基于高中生在“三农”领域缺乏认识、“多点思维”为主的思维特点,结合生成式人工智能技术语料库丰富和善于推理的特点,搭建进阶型融智课堂,设置参考领域选择、政策文件学习、概念体系搭建和研究问题设计四个子任务,引导学生创造性地提出“三农”问题,提高提问能力。

关键词： 人工智能   大视听领域   内容生产   个性化推荐  

摘要： 随着人工智能技术的不断进步,其在大视听领域的应用日益广泛,本文深入探讨人工智能技术在该领域的创新应用,重点分析智能内容生成、虚拟主播、个性化推荐等人工智能技术的创新应用,展示其在提升生产效率、优化用户体验和推动行业转型,助力行业智能化发展等方面发挥作用。

关键词： 学术出版   学术诚信   人工智能使用者   透明度义务  

摘要： 人工智能参与知识生产活动具有隐蔽性,使用者为了获得AIGC的完整著作权,可能掩盖人工智能的实质贡献,从而破坏作品市场秩序和学术生态环境。构建人工智能使用者透明度义务是加强可信AIGC的基石,具有保证学术诚信、识别作品来源、区分人机贡献的作用,以及提供学术评价和侵权追溯的事实依据。透明度义务的具体设定应充分考虑客观现实,避免“完全透明”标准,以此明确义务履行的内容和方式:通过披露用户协议说明AIGC的权属,以显式标识方式表明内容系人工智能生成,并以可视化方式记录与人工智能的交互过程。为推动透明度义务的实现,还需寻求支撑机制:一是构建场景化的义务履行模式,二是重塑传统知识核验体系,三是完善违反义务的问责机制。

关键词： 慢性病   高血压   糖尿病   共病   人工智能随访   电话随访   随访一致性  

摘要： 目的评价人工智能(AI)随访和人工随访在高血压共病糖尿病患者中的一致性。方法于2021年7月17日-12月10日,对981名在管高血压共病糖尿病患者分别进行人工随访和AI随访。比较两种随访方式的异常报告率,并采用Kappa方法分析随访结果一致性。结果AI随访接通率为90.09%,信息采集率为70.72%,各年龄组间接通率差异具有统计学意义(P=0.047),双休日的接通率和采集率均显著高于工作日(P<0.001),拨打时段中9:00~12:00的采集率高于其他时段(P=0.010)。两种随访方式在“烦躁”“面色苍白或潮红”和“不规律活动”条目中的异常报告率差异具有统计学意义(P<0.05)。AI随访和人工随访在症状类条目中的一致性水平在较差和高度之间波动,在行为类条目中的一致性水平较高。结论AI随访可用于慢性病健康管理。未来需绘制患者数字画像,定制个性化随访计划;优化AI随访内容,采用AI随访与人工随访相结合方式。

关键词： 人工智能   科技泡沫   防范策略  

摘要： 近期,人工智能的科技泡沫风险问题备受关注。对照历次科技泡沫的共性,当前人工智能技术产业确实存在过度乐观、投资过热和估值过高等与之相类似的风险迹象。文章研究表明,采取强化监管措施、稳健企业经营和引导理性投资等策略可以有效地防范人工智能科技泡沫的形成,从而使人工智能技术及其产业能够避免非理性繁荣和炒作陷阱,最终实现稳健和可持续的发展。

关键词： ESG投资   漂绿   人工智能   大型语言模型   DeepSeek   ESG监管  

摘要： 在环境、社会和治理(ESG)投资蓬勃发展的当下,企业的可持续发展承诺已成为投资决策的重要参考。然而,部分企业通过“漂绿”策略夸大或误导其ESG绩效,干扰投资者的判断,并削弱了ESG投资的公信力。人工智能(AI),尤其是以深度求索(DeepSeek)为代表的大型语言模型(LLMs),在提升ESG透明度与精准识别漂绿行为方面展现出重要潜力。本文结合SWOT分析法,系统探讨AI在ESG评级、话语分析、多源数据交叉验证及实时监控中的应用路径,深入剖析其技术优势与风险,进一步提出优化ESG监管的政策建议与实施框架。研究表明,AI技术为漂绿风险的识别和监管效率的提升提供了创新手段,但其广泛应用仍需应对数据偏见、模型透明性不足及伦理争议等挑战。本文为政策制定者、投资者和监管机构提供决策支持,并为ESG投资的可持续发展提供理论参考。