关键词： 人工智能   林草资源监测   应用   展望  

摘要： 林草资源作为陆地生态系统的主要组成部分,在气候调节以及生物多样性保护等方面具有不可替代的作用。但是,随着全球气候变化以及人类活动影响的加剧,林草资源管护于监测工作正面临着较大的挑战。因此,梳理人工智能技术在林草资源监测中的核心特点,分析其创新应用场景,提出未来展望,以期为提升监测智能化水平提供参考。

关键词： 人工智能   版权保护   版权保护边界  

摘要： 人工智能技术为传媒产业发展带来机遇,也使得作为核心资产的报业版权面临前所未有的挑战。本文旨在厘清人工智能时代报业版权保护的边界与困境。人工智能从根本上模糊了“使用”、“创作”与“归属”三大核心边界。同时,报业面临着内部版权管理缺失与外部“举证难、司法实践难、赔偿标准低”及法律滞后等困境。面对挑战,报业应摒弃被动维权思维,通过夯实内部管理与推动外部多方协作,探索人工智能时代报业版权保护的未来发展之路。

关键词： 数字技术   人工智能   思想政治理论课  

摘要： 作为新一轮科技革命的重要驱动力,人工智能正在全方位、全过程地融入思政教育教学领域,以智能算法、数字虚拟赋能思政供给,使人工智能嵌入思想政治理论课颇具契合优势。在这一过程中,必须把握好技术运用与思政育人、技术理性与价值理性的矛盾,避免出现技术异化,警惕算法偏差导致的价值观念认知扁平化、主体信息透明化、资源共享滞后性及教学主体对人工智能技术的过度依赖等问题,为思想政治理论课教学改革创新提供借鉴思路,以提升思政教育人才培养质量。

关键词： 人工智能   道德与法治   精准教学   个性化作业  

摘要： 人工智能赋能初中道德与法治精准教学直击当下道德与法治课堂教学学生个性化的教学需求与传统课堂无法满足的痛点。通过研究实践提出四环七步的具体操作,四环是学生预习、教师调整备课、高效课堂、个性化作业;七步是教师发送预习资料、学生预习反馈、教师修改备课、精彩导入课堂、精准探究、分层练习、布置个性化作业。四环七步以学生预习开启,以学生个性化作业闭环,人工智能运用贯穿全程。

关键词： 教育装备   数字智能   信息技术   人工智能   教育变革  

摘要： 在人工智能与教育深度融合的时代背景下,教育装备行业正经历一场深刻变革。探讨数字智能技术如何推动教学模式的重塑,并分析其对教育装备产业生态的多维度影响。研究数字智能技术在课程实施、教学效率提升、个性化学习、自主学习和创客教育等方面的核心应用,并剖析其对产业升级、采购模式转型和资源共享的作用。通过相关案例分析和政策法规学习,揭示教育装备行业面临的机遇与挑战,并展望其未来发展趋势。研究表明,数字智能技术在教育领域的应用不仅显著提升教学质量与效率,更推动教育装备产业向服务化、智能化方向演进,为教育现代化注入持续发展动力。

关键词： AI数字收费机器人   高速公路收费   人工智能  

摘要： 发卡收费机器人在应对变形、污损卡片以及复杂天气状况时,存在一定的识别准确率问题;ETC特情终端在处理异常情况方面能力有限,超过30%的特情仍需人工介入,且处理时间较长;在高峰时段,这些问题容易引发交通拥堵,也在一定程度上增加了人工成本。为此,文章研究设计一款融合智能语音交互、动态虚拟人与高效机械臂的AI数字收费机器人。该机器人机械臂可精准、快速发卡与收卡,显著提升基础收费效率;遇卡片识别异常或ETC特情,动态虚拟人能生动且迅速地语音告知司乘应对办法,司乘人员也可语音反馈,系统实时响应;其可视化形象能缓解司乘焦急等待,减少人工介入,提高沟通效率,实现全流程智能收费,有力推动高速公路收费向智能化、高效化发展。

关键词： 煤炭开采智能化   声学应用   信号处理   机器学习   人工智能   人机交互   环境监测   灾害预警  

摘要： 早期危险预警、设备故障维护以及复杂环境下的信息通信既是井下煤炭开采必不可少的重要组成部分,也一直是井下煤炭开采所面临的重要挑战。声学技术因其能对井下复杂动态环境进行实时监测且具有突出的信息携带能力特点,已成为煤炭开采智能化发展中一个具有潜力的技术领域。在这个应用背景下,文章综述了声学技术在井下煤炭开采中的智能化应用,如灾害预防与环境监测、井下人员定位、信息通信与人机交互、煤岩识别与煤矸石分选、机械设备故障诊断与监测、井下声学测量等,最后探讨了井下声学技术的热点研究领域、展望了未来发展方向。

关键词： 生成式人工智能   高校体育   人工智能   学校体育  

摘要： 大学体育是高等教育的重要组成部分,应积极推进高质量发展。生成式人工智能为大学体育发展带来新机遇,如帮助教师获取知识、辅助教学决策、为学生提供个性化学习方案等。然而,其在高校体育领域的应用仍面临诸多困境:一是数据管理与个人信息保护方面,数据收集不易、质量难保证、算法存在问题且有数据安全与隐私风险;二是大学体育环境适配方面,输出的教学设计过于笼统、缺乏创意、难以理解课程独特要求、难以匹配实体设施且受资金影响;三是相关法律规范不完善,法律法规内容不健全,存在多种数据相关法律风险和人为风险。为推动其在高校体育中的发展,可通过构建大学体育课堂教学专有数据集、加强人机合作以优化大学体育环境、完善生成式人工智能法律治理体系等路径来解决,具体包括建立评价体系、联合多方协作教学、设置专门监管部门等策略。

关键词： 肿瘤新抗原   抗原提呈   T细胞抗原受体   人工智能  

摘要： 肿瘤新抗原是肿瘤细胞特有的异常肽段,可被免疫系统识别,是精准肿瘤免疫治疗的研究热点。本文概述肿瘤新抗原的多元分子起源,分析MHCⅠ/Ⅱ类分子的抗原加工与提呈机制,并探讨交叉提呈在免疫识别中的关键作用;分析T细胞受体(TCR)复合体的结构与信号转导特征,强调免疫原性评估的重要性,阐述高通量组学及人工智能/深度学习在新抗原发现与MHC-肽、TCR-肽-MHC相互作用预测中的进展。同时,介绍基于新抗原的治疗性疫苗和过继细胞疗法在实体瘤中的应用前景与挑战,讨论新抗原预测局限性、肿瘤免疫逃逸及伦理问题,并展望单细胞空间转录组等技术对免疫治疗设计、TCR分子设计及全球新抗原库构建的意义。

关键词： 家族性渗出性玻璃体视网膜病变   分形维数   超广角眼底成像   人工智能   深度学习  

摘要： 目的:探索家族性渗出性玻璃体视网膜病变早期筛查及诊断的量化指标。方法:采用回顾性病例对照设计,纳入FEVR患者34例,对照组32例,收集超广角眼底照相,实现血管网络自动化分割,计算分形维数(fractal dimension, FD),对比组间血管拓扑复杂度差异。结果:建立了FEVR的人工智能辅助诊断框架,显著提升了对FEVR周边血管病变的识别效能,发现在超广角眼底图像中FEVR患者及正常对照者的视网膜血管的FD值存在差异(P < 0.05)。结论:VGG16 U-Net模型应用于FEVR患者眼底血管分形特征的研究有望在更广泛的临床应用中发挥作用,提示分形维数可作为FEVR疑诊患者早期筛查及诊断的量化指标。