关键词： 语文教学   赋能   不当使用   探索   应用   人工智能  

摘要： 日新月异的人工智能功能非常强大,几乎无所不能。语文教学的所有环节,人工智能都大有用武之地。积极探索人工智能的应用,改进语文教学的空间很大,但也要防止用之不当。一、不是为人工智能而人工智能,而是要赋能教学。现在看到个别的课从头到尾都是人工智能秀,令人眼花缭乱。在起始阶段,做点多方面探索,也许还可以理解。

关键词： 卫星遥感   灌木碳汇监测   人工智能   数据包络分析  

摘要： 在碳中和背景下,传统灌木林碳汇监测方法因效率低、精度不足,难以满足大范围动态评估需求。本研究提出一种基于随机森林算法与多源遥感数据融合的灌木碳汇估算模型,突破灌木碳汇量化技术瓶颈。通过整合Sentinel-1/2、激光雷达等多源数据,结合光谱纹理时序特征优选及动态参数校正算法,构建高精度灌木识别系统,分类精度超过90%。结果表明,该方法显著提升灌木碳汇识别精度,有效降低传统线性模型的监测偏差,支持分钟级大范围动态解析,并验证卫星遥感监测在DEA模型下的完全经济有效性。研究成果为灌木林碳汇精准核算及规模化项目管理提供高效、低成本技术方案,助力“双碳”目标实现。

关键词： 生成式人工智能   数据治理   影响   对策  

摘要： 生成式人工智能的快速发展与广泛应用,给数据治理类课程教学体系带来了全新挑战。本文从课程内容、教学方法、能力培养、伦理合规等维度,系统性地分析了生成式人工智能对数据治理类课程的全方位影响;提出了将生成式人工智能技术链与治理框架深度融入现有教学体系、探索虚实结合与人机协同的教学模式、构建跨学科复合能力培养体系、加强伦理与合规教育等教学对策,以助力学生形成应对智能时代数据治理挑战的核心素养。

关键词： 华法林   剂量预测   深度学习   人工智能  

摘要： 华法林作为经典口服抗凝药物，其有效治疗窗狭窄、个体剂量需求差异显著，临床剂量调整困难，易引发出血或血栓等不良事件。为此，本研究基于国际华法林药物基因组学联盟（IWPC）数据库的真实数据，创新性地运用LASSO-proj算法进行高精度特征选择，进而构建了一个结构精简的多层感知机（MLP）模型用于华法林剂量预测。该模型在测试集上表现出色，模型决定系数（R2）高达0.456，平均绝对误差（MAE）低至8.92 mg/周，并且有48.522%的预测值落在实际稳定治疗剂量的±20%范围内。通过DeepExplainer分析，研究明确识别出VKORC1基因等关键遗传特征，以及体重、年龄和种族等非遗传变量在剂量预测中的重要影响。综上，基于LASSO-proj算法的可解释MLP模型，不仅保持了较高的准确性，同时显著提升了模型的可解释性。

关键词： 生成式人工智能   思维模式   知识整合   协同思考  

摘要： 人工智能正在对人的思维方式和思考能力产生重要影响,也引发人们对丧失批判性思考等的担忧。本研究围绕人何以与人工智能协同思考、人工智能何以助推人的思维方式转变和人如何在与人工智能协同思考过程中学习思考等问题,探讨人如何与人工智能协同思考才能避免“思维退化”。研究发现,与人工智能协同思考,可以重塑人的思考过程,建构新的思维环路和信息流入生命体的新方式;人工智能可以成为人的思维伙伴,人可以在与人工智能协同思考过程中学习新的知识组织方式、展开新的思考、提升思考能力,与人工智能协同思考的过程就是人学习的新过程。

关键词： 生成式人工智能   数据训练   著作权   合理使用  

摘要： 对于生成式人工智能数据训练的著作权合理使用适用,著作权使用行为分析是关键。数据训练涉及的著作权使用行为包括机器输入阶段的复制和机器输出阶段的复制、改编,不涉及机器学习阶段的学习;合理使用适用的关键不在机器学习阶段,而在机器输入阶段。数据训练面临着传统著作权许可模式失灵、法定许可模式立法成本高昂、现有合理使用情形难以适用的困境。国际上数据训练合理使用适用仍处于立法和司法实践的初期阶段,各国目标基本一致但立场途径各有差异。建议我国在司法上严格适用合理使用,既不一律排除适用合理使用,也不一概适用合理使用;在立法上采用开放许可、延伸性集体管理等模式协调数据训练的数据获取和使用。

关键词： 人工智能   社会治理   体制机制  

摘要： 人工智能(AI)的快速发展为社会治理带来了机遇与挑战。AI技术在公共安全、司法、医疗、教育等领域的应用显著提升了治理效率和服务质量,推动社会治理向数据驱动、协同化和精细化转型。然而,AI的广泛应用也引发了隐私保护、算法歧视、伦理风险等问题,亟需完善相关法律法规和伦理框架。构建中国特色人工智能社会治理体系,需要强化顶层设计,推动多元主体协同共治,并坚持以人为本的价值导向。通过健全法制保障、创新监管机制、拓宽应用场景,AI技术能够更好地服务于社会公平与公共利益。未来,应加强AI与智慧城市建设的融合,提升治理的智能化和可持续性,同时积极参与全球AI治理合作,推动技术与社会价值的协同发展,实现社会治理的现代化升级。

关键词： 人工智能   抗体药物   深度学习  

摘要： 抗体药物凭借其高特异性与靶向性、低毒性和可工程化特性等优势已成为生物医药领域的核心治疗手段,在肿瘤、自身免疫性疾病、感染性疾病预防/治疗、心血管代谢病、眼科疾病等领域获得巨大成功.尽管杂交瘤技术、噬菌体展示技术、酵母展示技术等传统抗体发现技术已成功推动了大量抗体药物的研发与上市,但这些方法存在研发周期长、筛选效率低、对复杂抗原响应能力弱等固有局限.近年来,人工智能技术的飞速发展,尤其是深度学习在蛋白质结构预测和序列建模方面的突破,为抗体药物的设计注入了前所未有的活力.人工智能不仅显著提升了抗体发现的效率,为突发公共卫生事件下抗体药物的研发提供了关键技术支持,更为个体化精准治疗提供了可扩展、可调控的技术支持.本文系统梳理了人工智能在抗体药物设计全流程中的应用,涵盖从序列生成、结构建模到亲和力预测与优化成熟等环节,并探讨了当前挑战与未来发展方向.

关键词： 人工智能技术应用   企业创新韧性   高管短视   资源效应   治理效应   学习效应  

摘要： 文章以2010—2023年中国A股制造业上市企业为研究对象,构建“资源-治理-学习”机制框架,探讨人工智能技术应用对企业创新韧性的影响,以及高管短视在其中的调节作用。研究发现:人工智能技术应用能显著增强企业创新韧性,且经多项稳健性检验,结论依然成立;机制分析表明,人工智能技术应用通过发挥资源效应、治理效应以及学习效应来增强企业创新韧性;调节效应表明,高管短视削弱了人工智能技术应用对创新韧性的促进作用;异质性分析显示,人工智能技术应用的促进作用对非国有、东部地区、经济政策不确定性感知度高的企业更显著。研究结论对企业加强人工智能技术应用及增强企业创新韧性具有重要启示。

关键词： 生成式人工智能   新文科   中国现当代文学   智体类型  

摘要： 生成式人工智能文艺的发展昭示“科技+文艺”融合的多重可能,其对中国现当代文学学科发展将带来正面赋能作用。其一,中国现当代文学学科的时代性及其发展历程带来的启示表明,生成式人工智能加载艺术主体性的发展态势应视为本学科发展进程中自然发展、自觉融合、主动接纳的历史选择。其二,生成式人工智能将给中国现当代文学研究带来新的驱动变量,其研究主体、话语体系、学术生产方式和学科边界等将发生变革,为本学科融入新文科带来机遇。其三,从智体类型发展趋势看,充分发挥生成式人工智能的“类人智体”功能以及合理利用其“异人智体”功能将有助于本学科创造性转化和创新性发展。