关键词： 中国工程院院士   中国科学院院士   自然语言处理   西藏大学   语言模型   推荐人   人工智能   强化学习  

摘要： 车万翔郭江崔一鸣著刘挺主审推荐人孙茂松清华大学人工智能研究院常务副院长廖湘科中国工程院院士,国防科学技术大学计算机学院教授尼玛扎西中国工程院院士,西藏大学信息科学技术学院教授李惠中国科学院院士,哈尔滨工业大学土木学院/计算学部教授2025年1月,DeepSeek(深度求索)公司开源的DeepSeek-R1模型引发全球关注——其通过纯强化学习架构创新实现的自主推理能力,在数学、代码及自然语言推理任务中性能比肩OpenAI o1模型,被《自然》杂志评价为“具有科研应用潜力的类人推理突破”。

关键词： 中国经济结构   人工智能   大国博弈   核心功能   时代变革   极简   存量  

摘要： 极简增长的逻辑就是在每个核心功能点上成为翘楚,成为必买理由,将市场第一的原则做到极致。中国正处于重大的时代变革之中,原有的经营逻辑正在失效,眼下既有满眼的问题,也到处充满了机会。一方面,以人工智能为代表的第四次科技革命正在推动产业质变,另一方面中美大国博弈、中国经济结构面临调整。

关键词： 肿瘤   外科学   微创手术   人工智能   精准外科  

摘要： 肿瘤外科学作为肿瘤综合治疗的重要支柱,经历了从传统开放手术向腹腔镜手术和机器人手术的变革。近年来,依托人工智能、大数据、5G通信和分子生物技术等前沿科技,推动了肿瘤外科学向远程化、精准化和智能化迈进。远程手术技术有望实现跨区域医疗资源共享,为偏远地区患者提供优质诊疗服务;基于CRISPR/Cas9的“分子手术刀”则为基因层面的精准干预打开了新局面;AI在术前影像分析、手术路径规划及风险预测中的应用提升了个性化治疗水平。然而,医疗资源分配不均、技术推广难以及伦理法律问题,仍是肿瘤外科学面临的挑战。展望未来,肿瘤外科学将在可解释性AI、多模态成像和自主手术等新技术驱动下,进一步提升精准性与智能化水平,推动整体治疗模式的革新,最终为患者带来更高的生存率与生活质量。

关键词： 人工智能   辅助诊断   深度学习   知识图谱   可解释性  

摘要： 随着信息技术的快速发展,人工智能辅助诊断系统在医疗领域的应用日益广泛。然而,现有系统在准确性、效率和可解释性等方面仍存在不足。针对这些问题,提出了一种基于深度学习和知识图谱的优化方案。该方案通过改进卷积神经网络结构引入注意力机制,结合医学知识图谱显著加快了诊断准确率。实验结果表明,优化后的系统在肺结节检测任务中的准确率提升了5.7%,诊断速度提高了23%,同时增强了模型的可解释性。这一优化方案为人工智能辅助诊断技术在信息化平台上的进一步发展提供了新的思路。

关键词： 思政教师   高职高专   数字素养  

摘要： 高职高专思政类教师数字化素养的提升,在人工智能时代的背景下显得格外重要。通过深入分析当前思政教师数字素养的现状,结合人工智能技术的应用,提出了一系列提升策略,并取得了显著的研究成果。依据当前思政教师在数字化教学技能、数据分析与处理能力以及信息安全与隐私保护意识等方面出现的问题,提出了加强数字化教学技能培训、推广数字化教学方法与模式以及建立数字素养评价与激励机制等一系列的解决策略。因此,在提升思政教师数字化素养水平的同时,推动思政教育与信息化的深度融合,研究高职院校思政教师在人工智能时代背景下的数字化素养提升路径是十分必要的。

关键词： 人工智能   学前特教   融合实训   互动模式   创新  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在学前融合教育领域的应用日益广泛。探索人工智能技术与学前融合实训的互动模式创新,通过分析人工智能在学前融合实训教学中的作用,阐述人工智能技术在学前融合实训体系中应用的优势,提出基于人工智能的创新互动模式,并对其实施效果进行了初步探讨,旨在通过技术赋能提升学前特教实训质量、提升特殊儿童的学习体验与效果,促进教师与儿童之间的有效互动,为学前融合教育领域带来新的发展方向。

关键词： 初创公司   圣彼得大教堂   人工智能   摄影测量   数字保存   梵蒂冈   基督教   高科技  

摘要： 梵蒂冈与微软及法国数字保存初创公司Iconem合作,采用人工智能、摄影测量和高科技数字保存技术,为拥有400年历史的圣彼得大教堂创建了一个精确的3D数字版本。这一教堂被视为基督教的中心,是全球游客最多的宗教地标之一。

关键词： 冠心病   人工智能   深度学习   机器学习   多组学联合  

摘要： 冠状动脉粥样硬化性心脏病(简称冠心病)是我国最常见的心血管疾病之一,患者数量持续增长,个性化和精准治疗面临诸多挑战。人工智能凭借其在处理和分析医疗数据方面的优势,通过整合临床信息、影像检查和各种组学分析,人工智能为临床医生提供精准的诊断和治疗建议,并在风险预测、诊断优化及个性化治疗策略制定中发挥重要作用。本文探讨人工智能在冠心病诊疗中的应用,分析其在风险预测、诊断优化和治疗决策中的贡献与面临的挑战,展望其在心血管医学领域的未来发展潜力。

关键词： 骨骼年龄测定   软件   算法   人工智能  

摘要： 目的 通过比较不同的自动骨龄评测软件的阅片结果,分别观察其临床准确性。方法 选择厦门某妇幼保健院的145张不同年龄段的儿童左手腕部直接数字化X线摄影(DR)平片(男性93张,女性52张),统一使用TW3法做为骨龄计算方法,分别使用自主建立的人工智能骨龄评测(AIBAA)-TW3算法模型(以下简称AIBAA-TW3法)、联影骨龄软件(以下简称联影TW3法)、医准骨龄软件(以下简称医准TW3法)、1名资深影像科医师(参考骨龄)和1名经过阅片培训的儿科初级医师(普通医生)进行骨龄评测,比较结果的平均绝对误差(MAE)和准确率。结果 145张不同年龄段的儿童左手腕部DR平片测评结果显示,AIBAA-TW3算法模型的预测骨龄与金标准参考骨龄的平均绝对误差为0.84岁,均高于联影、医准和普通医生,差异具有统计学意义(P<0.05)。当误差范围在±2.0岁、±1.0岁、±0.7岁及±0.5岁以内,AIBAA-TW3算法模型预测骨龄准确率分别为91.7%、64.8%、51.0%和40.7%,与联影、医准和普通医师之间的准确率差异均无统计学意义(P>0.05)。结论AIBAA-TW3算法模型的骨龄预测误差高于普通医生、医准和联影骨龄评测系统,但在预测准确率方面,AIBAATW3算法模型与普通医生和不同骨龄评测系统之间差异无统计学意义。

关键词： 电气工程自动化   人工智能   神经网络   自动化技术  

摘要： 在电气工程领域,人工智能技术发挥着至关重要的作用。深度运用人工智能技术不仅极大地提高了生产效率,也促进了自动化水平的显著提升。然而,随着技术的进一步应用,也暴露出了一些亟待解决的问题。基于此,本文对电气工程自动化的含义和发展趋势进行概述,并对人工智能技术在电气工程自动化中的优点和实际应用进行分析,同时也提出了一些优化应用的方法,最后总结了其应用效果。