关键词： 人工智能   社会心态   社会心态调查   认知   城乡差异  

摘要： 中国社会心态调查数据显示,总体上中国公众对人工智能应用了解不足且分化显著,对家务机器人等实用型应用了解较多,而对生成式人工智能等前沿技术认知不足。在接受程度上,公众表现出较明显的工具导向,对工具型人工智能接受度高,而对社会情感关系型人工智能接受度低。中国公众对人工智能的了解程度与接受程度呈非线性关系,工具型人工智能的中度了解者,其接受程度最高。值得注意的是,50后群体对人工智能的了解高于预期,而城乡居民对人工智能了解差异并不显著,这反映出我国数字普惠政策的成效。以上分析结果为人工智能普及策略提供重要依据,提示需要构建多层次的教育体系、完善伦理规范,以促进人工智能技术与社会发展的良性互动。

关键词： 人工智能   传统音乐  

摘要： 随着现代科技的高速发展,AI逐渐应用于各个领域。传统音乐作为文化传承和艺术培养的重要组成部分,同样面临着AI赋能与带来的变革。本文首先分析了AI在传统音乐教育中对扩展教育资源、促进跨文化传播、提升个性化学习效果等方面的积极作用;其次阐述了传统音乐教育技术与艺术平衡、对教师角色的依赖、学习动力问题及数据隐私和教育公平性等挑战;最后提出了教师应进一步发挥教育引导、情感交流和技能传授等多重价值,借助AI为学生提供更广阔与深入的学习前景。

关键词： 人工智能   技术   智慧档案室   档案室建设  

摘要： 在建设智慧档案室进程中,人工智能技术的运用彰显出巨大的潜力与重要价值,将档案管理与人工智能技术相融合,已成为未来档案管理的发展趋势。人工智能技术不仅显著提升了文档处理的工作效率,还有力保障了文档的安全性并优化了用户的使用体验。本文结合当前智能化浪潮的发展,对智慧档案室的构建展开深入的探讨与研究。

关键词： 矩阵分析   智慧课堂   人工智能   教学改革  

摘要： 研究生“矩阵分析”课程是一门涉及深刻数学理论及高效数值方法的数学基础课程,课程内容在众多科学研究和工程实践领域有着广泛的应用。随着人工智能在各个领域的广泛推广和应用,“矩阵分析”课程的传统教学模式局限性日益凸显,在有限的课堂时间内难以有效完成预期的教学内容和达成人才培养目标。基于人工智能背景下的“矩阵分析”智慧课堂模式应运而生。该模式基于学情分析和课程主要内容,以分类培养、提升教学质量和激发创新潜力为核心目标,以“教”与“学”为主线,在课前、课中、课后三个阶段分别展开智慧课堂的构建和持续优化,达到提升教育教学效果等多维度教育价值。

关键词： 建筑信息模型   医院建设项目   人工智能  

摘要： 文章归纳了现阶段国内医院需要利用建筑信息模型技术解决的关键问题,结合该技术在医院建设项目中的应用现状,分析了医院尚未得到充分满足的需求,并探讨其原因,提出相关建议,以推动其在医院建设领域的更广泛应用和深入发展。

关键词： 生成式人工智能   中华优秀传统文化   国际传播   话语建构   风险防范  

摘要： 国际传播是构建国家话语权与塑造国家形象的战略核心,其价值日益凸显。生成式人工智能为中华优秀传统文化的国际话语建构带来了形式创新、渠道拓展、资源丰富与互动增强等机遇,同时也引发了算法伦理、技术依赖、信息安全与文化认同等风险挑战。为有效应对,须以坚定文化自信为根本立场,着力强化技术创新、捍卫数据主权、优化传播机制、构建人机协同新模式,并从伦理引领、技术突破、制度完善等多维度系统构建风险防范体系,全面提升国际话语权,推动中华文化在全球范围内的深度传播与广泛认同。

关键词： 人工智能   律师   深度伪造   风险  

摘要： 人工智能技术的发展深刻改变了律师行业的服务模式与业务生态,提升效率的同时亦带来诸多法律风险,尤以深度伪造技术的滥用最具挑战性。该技术能够生成高度逼真的虚假视频、音频、文本等内容,可能对诉讼证据的真实性、法律条文的适用性、案件事实的认定及法律推理过程产生实质性干扰。为有效防范相关风险,需构建多维防控机制,包括区块链存证、多模态鉴伪、权威法条数据库、专家辅助人制度与算法逻辑可解释性规范等举措。通过制度建设与技术治理,律师不仅要提升技术素养、承担更严谨的审查职责,更要在制度与伦理层面强化约束,维护法律服务的真实性和公信力。

关键词： 大语言模型   人机协同翻译   翻译教学模式   人工智能  

摘要： 大语言模型的快速发展推动了翻译生产模式变革,对传统翻译人才培养体系形成强烈冲击。本文以“知识—技能—思维”三维教学目标为导向,系统构建了大语言模型驱动的人机协同翻译教学模式,提出“译文诊断、指令设计、多轮交互、项目实践”四阶段教学路径,并设计了综合评价方法,旨在推动翻译教育的数智化转型,培养适应人工智能时代的创新型翻译人才。

关键词： 超声内镜   内镜逆行胰胆管造影术   人工智能  

摘要： 基于深度学习(尤其是卷积神经网络)的人工智能(AI)模型已被广泛应用于胃肠镜检查,并展现出强大的图像学习能力。AI模型对内镜下早期食管癌、早期胃癌及结直肠息肉等常见病变的识别均具有较高的准确率。超声内镜(EUS)在胃肠道黏膜下病变及胰腺疾病等诊断中具有较高价值,内镜逆行胰胆管造影术(ERCP)在胆管狭窄的诊断,以及十二指肠乳头插管难度和术后并发症预测方面均发挥着重要作用。目前关于AI在EUS和ERCP中应用的研究较少。该文就AI在EUS和ERCP中应用的研究进展作一综述。