关键词： 5G网络   安全威胁   防护策略   加密技术   人工智能  

摘要： 5G网络是新一代移动通信技术,表现出高速度、低延迟、大容量等优势,为各类新兴应用提供可靠技术支持.随着 5G网络的广泛应用,其面临的安全威胁也日益严峻.5G网络的安全性不仅关系到公众生活、社会稳定,还直接影响到国家安全,深入分析 5G网络中的安全威胁,并制定相应的防护策略,对于保障 5G网络的稳定运行和推动数字化转型具有重要意义.本文针对 5G网络中的安全威胁,提出了强化UPF安全机制、巩固切片隔离技术、提升NFV安全防护以及加强认证协议安全等措施.通过这些措施的实施,可以有效应对 5G网络中的安全威胁,保障用户隐私和国家安全,推动 5G技术的持续创新和广泛应用.

关键词： 生成式人工智能   数据安全   风险   应对  

摘要： 随着生成式人工智能的广泛应用,数据安全问题如影随形,逐渐成为制约其健康发展的关键因素.从数据的采集、存储,到模型的训练、应用,每一个环节都隐藏着风险.数据泄露事件频发,不仅侵犯了个人隐私,还可能导致企业商业机密受损;数据偏见问题则可能引发不公平的决策和社会歧视;有害内容的生成更是对社会公序良俗和信息安全构成了直接威胁.本文研究了生成式人工智能数据安全风险,并提出应对措施,以供参考与借鉴.

关键词： 人工智能技术   机电自动化控制   机器视觉   数据  

摘要： 随着工业 4.0 时代的到来,机电自动化控制领域正经历着深刻的变革,人工智能技术则为传统机电自动化控制系统注入了新的活力.本文首先概述了人工智能技术与机电自动化控制的基本概念,随后详细探讨了人工智能技术在机电自动化控制中的应用优势,最后深入分析了机器视觉技术、自适应控制技术、预测性维护技术和集中控制技术等人工智能技术在机电自动化控制中的实际应用.研究表明,人工智能技术的融合,不仅提升了机电自动化控制系统的性能,还为企业降低了生产成本、提高了产品质量,进而增强了市场竞争力.

关键词： 人工智能技术   低压配电网   电能质量   治理  

摘要： 随着时代的进步,人工智能技术被广泛应用于各个行业.特别是在电力行业中,大部分电力系统设备使用的是低压电能.因此,低压配电网的建设至关重要,能够确保人们的用电需求得到满足.在设备运行过程中,低压电能主要通过低压配电网传输,可能会出现一系列问题,进而对配电网的稳定性和安全性产生影响.鉴于此,本文阐述了低压配电网电能质量的情况,分析了人工智能技术对提升低压电能质量的重要性,并探讨了基于人工智能技术的低压配电网电能质量治理措施,旨在推动低压配电网的发展.

关键词： 胸部疾病   人工智能   全科医生   放射摄影术   X光影像   基层医疗机构   诊断,计算机辅助  

摘要： 背景在部分基层医疗机构中，由于放射科医生配备不足且无法保证全天候在岗，而全科医生对胸部影像的解读能力有限，影响了医疗机构服务质量与效率。目的 探讨人工智能胸部疾病辅助诊断系统在基层医疗机构中的应用效果，重点评估其在提升全科医生诊断效率、准确性及患者满意度方面的作用。方法 于2024年4月，在北京市东城区东花市社区卫生服务中心选取16名全科医生为研究对象，采用随机分组法，分为全科+AI组8名、对照组8名，同时纳入两组医生接诊的共100例需X光影像检查的呼吸系统疾病患者，每组各50例，全科+AI组采用胸部疾病辅助诊断系统（ADSC）识别X光影像，辅助全科医生做出疾病诊断，对照组按照常规流程诊治，记录两组医生所用时间进行对比，并将两组患者X光影像上传区域影像中心进行阅片审核，评估两组医生诊断准确性；对患者进行满意度调查，对两组医生进行ADSC使用体验评价。结果 两组医生的性别、年龄、学历、职称比较，差异无统计学意义（P>0.05），两组患者的性别、年龄比较，差异无统计学意义（P>0.05）。全科+AI组诊断所需时间明显短于对照组[（92.47±24.52）s vs(249.31±56.46)s,P<0.001]，诊断准确率高于对照组（96%vs 72%,P=0.0027），全科+AI组患者满意度明显高于对照组（98%vs 84%,P=0.036），两组医生ADSC使用体验评价，≥80%的全科医生认为其在使用便捷性（81.25%）、诊断决策（93.75%）、专业知识助益（87.50%）、应用可行性（87.50%）方面具有意义，93.75%的全科医生对系统使用感到满意，并愿意继续使用该系统。结论 人工智能胸部疾病辅助诊断系统显著提升了基层医疗机构全科医生的诊断效率、准确性和患者满意度，且大多数医生对ADSC的使用持积极态度。

关键词： 人工智能   供电能效   服务模式  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在供电及电力能效服务领域的应用日益广泛.本文探讨了人工智能技术的概况及其在供电营业服务、智慧能源管理、电力能效管理等方面的应用,并提出了供电能效服务模式的创新路径.这些举措可以进一步提升供电服务的智能化水平,促进能源的高效利用,满足社会对高质量供电服务的需求.

关键词： 产教融合   人工智能   人物形象设计  

摘要： 文章探究产教融合背景下人工智能在人物形象设计专业教学的具体实践运用,通过真实案例及教学实践的总结,对其优势、应用情况和挑战加以分析.提出基于人工智能技术的人物形象设计教学策略及应用模式,为人物形象设计专业教学的革新与发展提供了全新的思考方向,为该专业教学改革以及相关研究提供参考借鉴和启发.

关键词： 人工智能   高等教育   技术理性   人文关怀  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展延伸着人类能力的边界,同时对新时代高等教育的深层变革和转型发展提出了新要求。高等教育发展围绕人才培养、教学科研、社会服务加速演进和变革,构建起认知逻辑、主体逻辑和实践逻辑三重逻辑框架,为生命个体高质量充分发展开辟了广阔空间。同时,高等教育也面临着诸如知识编码局限引发育人目标的价值危机、数字化身依赖造成师生关系的伦理困境、代码治理主导致使高等教育生态体制僵化等问题。为此,超越技术工具理性,追寻教育的人文关怀,亟需瞄准人文性育人目标,构建“人文智能+”教研模式,营造关怀导向的高等教育生态,进而确保高等教育在智能时代浪潮中保持正确航向,实现更高质量、更加公平、更富人性化的发展。

关键词： 人工智能   体育教育   AIPE   技术伦理   教育伦理   伦理风险   体育伦理  

摘要： 新一代人工智能正引发体育教育领域的深刻变革，这包括正向的赋能功效与潜在的负向反馈，而后者涉及体育教育领域中的人工智能（AIPE）应用的某些伦理风险，或对体育教育的人文价值和内在教学规律产生不当影响，需要及时揭示并予以纾解。研究认为：①AIPE促使体育教育模式得以优化、内容更加丰富、场景不断拓展以及评价转向智能，这为体育教育的智慧化发展提供了新的可能。②AIPE 存在有限的应用范畴，这主要缘于其伴随潜在的“技术—教育”伦理风险。就技术伦理而言，其主要表现为AIPE的建模和训练偏差可能导致体育教育中的算法偏见，以及AIPE的数据采集、存储和处理存在隐私漏洞风险；就教育伦理而言，“第三持存”中自我意识的缺席可诱发体育教育异化，以及“技术反驯”或导致体育教育主体的隐退及师生关系的淡化。对AIPE可能关涉的伦理风险予以纾解，其治理路径包括4个方面，即发展可解释的AIPE，突出智能教育的透明性和公平性；构建AIPE的信息安全体系，强化体育教育数据的隐私保护；洞悉AIPE的“药性”与“毒性”，最大化挖掘其教育层面的效能；重构AIPE的“人—技”关系，秉持教育“以人为本”的理念。

关键词： 计算化学   可再生能源   人工智能   能源材料   机器学习  

摘要： 能源材料低碳替代与绿色转型是实现碳达峰、碳中和的重要途径。传统基于实验的能源材料开发流程具有高可靠性和可直观评估等优点，但存在时间和资源成本高、探索范围有限、依赖知识和经验等问题。本文介绍了能源材料替代与转型中的机器学习方法，回顾了机器学习技术在能源材料研发中的已有应用和可用在能源材料开发中的机器学习算法，分析了机器学习方法在能源材料开发和替代方面的原理、应用、优势与挑战。根据对机器学习方法在能源材料替代与转型中的应用优势和局限性的系统综述和分析，本文从数据、模型及应用等方面提出了构建高质量数据集、开发高适配性机器学习算法及拓展高效能源技术和系统的思考与展望。分析表明，机器学习方法在模型适配程度、应用广泛程度等方面都有十分广阔的提升空间，在能源材料替代与转型领域应用机器学习方法具有显著价值和广阔前景。