关键词： 人工智能   大学英语   精准教学   精准评价  

摘要： 针对大学英语精准教学中数据收集整理和个性化教学难以实现等问题,依据精准教学模型,探究人工智能背景下精准教学的课堂模式,并检验实验效果。利用人工智能可以创建海量资源、赋能环境实现新形态的线上线下教学模式、实现数据的整合和资源的融合,有助于全面精准教学设计和评价的实现。通过教学目标细化、精准教学框架设计、教学评价与干预结合实现精准教学。实践表明,依据人工智能的精准教学有助于学生能力的提升和课堂质量的提高。

关键词： 生成式人工智能   高等教育治理   教育数智化   教育生态   技术风险  

摘要： 利用生成式人工智能驱动高等教育迈向数智化,首先要从打造个性化学习、充当智能助手、推动跨界教育三个方面擘画生成式人工智能赋能高等教育的实用场景;其次要解蔽人与技术的对抗,明晰滥用、误用、错用生成式人工智能引发的潜在风险;最后要坚持“以道驭技”,运用多维策略对生成式人工智能赋能高等教育进行价值规约和技术规约。这既回应了国家对高等教育改革发展的重大关切,也有助于为生成式人工智能赋能高等教育奠定向上向善的技术基调,创造良好的教育生态。

关键词： 东南亚六国   人工智能治理   角色理论  

摘要： 角色理论是理解国家内外政策制定和行为实践的重要分析工具。为应对人工智能治理困境,东南亚六国提出各自差异化的治理政策。基于国家人工智能的实际发展水平与对人工智能的主观认知与定位,东南亚六国首先形成各自不同的角色观念。先进的人工智能发展水平会为行为体从技术发展支持政策迈向技术治理支持政策提供基础与信心,而落后的人工智能发展水平则会使行为体更多地聚焦在技术发展的支持政策层面。之后,东南亚六国基于中国与部分发达国家的角色期待调整了其角色观念。部分发达国家的技术控制使得东南亚六国深刻意识到人工智能的治理必须关注技术主权问题,中国的合作共赢则契合东南亚六国业已形成的角色观念。

关键词： 造纸机械   智能化控制   数字化   数字孪生   人工智能  

摘要： 伴随着工业4.0时代的到来,数字化技术正深刻变革着各行各业。造纸工业作为我国国民经济的重要组成部分,也正致力于向智能化、数字化转型升级。基于此,分析了数字化背景下造纸机械智能化控制面临的机遇,剖析了造纸生产过程建模、智能感知、优化控制、装备维护等核心技术,以期为新时期造纸工业转型升级提供参考。

关键词： 人工智能   无人机   故障诊断   维修系统   深度学习  

摘要： 文章提出了一种基于人工智能的无人机故障诊断与维修系统。该系统融合深度学习、机器学习算法及多传感器数据融合技术,可实现对无人机故障的实时监测、智能诊断与自主维修。实验结果表明,该系统能显著提升无人机故障诊断的准确率和维修效率,有效降低维护成本,同时增强无人机的整体可靠性和运行安全性。

关键词： 上颌快速扩张   腭中缝成熟度   颈椎骨龄   人工智能  

摘要： 上颌快速扩张是用于治疗上颌横向发育不足的常用方法,其效果主要受腭中缝阻力的影响。根据Angelieri等的分类方法,将腭中缝成熟度分为了A~E期,C期及以前的患者推荐使用常规的上颌快速扩弓。此外,分形分析和腭中缝骨密度比率等定量方法也为评估腭中缝成熟度提供了重要手段。腭中缝成熟度与年龄、性别有着明显的相关性,且与颈椎骨龄也呈显著的正相关,在一定程度上有助于扩弓方式和时机的选择。在人工智能方面,腭中缝成熟度分期的识别也有了重大的突破,大大提高了诊断的准确率和效率。

关键词： 菌落总数   食品检验   微生物监测工作站   人工计数  

摘要： 目的:采用基于人工智能的微生物计数平台检测食品细菌总数,并将24 h计数结果应用于快检。方法:随机抽取若干份待检样品,包含10种不同的食品大类,共计174批不同的食品样品,针对常规自然污染样品及本底菌数量较少的人为加标样品使用普通平板菌落计数法,针对菌落易蔓延的样品采用添加TTC平板计数法。使用MCI-50微生物监测工作站每隔3 h对平皿进行一次拍照计数,结合人工计数结果进行对比分析。结果:除淀粉和米粉制品在微生物监测工作站和人工计数两种方式下菌落计数存在显著性差异(p<0.05)外,其余8种样品采用不同计数方式得到的检测结果无显著差异(p>0.05)。保健食品、冲调类方便食品、糕点和肉制品在不同时间下的检测结果无显著性差异(p>0.05),其余6种样品在不同时间下的检测结果存在显著性差异(p<0.05)。结论:基于人工智能的微生物计数平台在食品细菌总数检测中展现出明显优势,检测结果与人工计数结果具有较高的一致性,且部分样品24 h检测结果与48 h检测结果无显著差异。该技术可高效、准确地完成菌落总数检测,具备应用于快速检测的潜力。

关键词： 肾脏病学,慢性肾脏病   人工智能   深度学习   定量化评估   肾脏病理  

摘要： 目的为提升慢性肾脏病(CKD)病理诊断的效率与准确性,减少传统人工评估的主观性与重复性差问题,提出一种基于AI的肾穿刺活检病理诊断定量化评估方法。方法该研究回顾性收集了2023年1月至2024年6月来自浙江中医药大学附属第一医院共548例CKD患者的肾活检病理样本。样本采用计算机随机法分为训练集(328例)、测试集(110例)与验证集(110例)。构建了包括皮质区间质面积占比、萎缩肾小管比例、间质及皮质炎症细胞浸润程度在内的4个AI定量指标,使用深度学习模型(U-Net、EfficientNet)进行图像分割与分类,并结合多种染色(HE、PAS、PASM、Masson)增强结构识别。应用Pearson或Spearman相关性分析、多元线性回归等统计方法评估AI定量指标与临床生化指标之间的关系。结果AI模型在组织结构分割[肾小球曲线下面积(AUC)=0.9791,肾小管AUC=0.9547]、肾小管萎缩分类(召回率>0.95)及炎症细胞检测等任务中均表现优异。4个AI指标在多重染色条件下保持较高一致性(相关系数>0.9),且与肌酐、肾小球滤过率估算值、蛋白尿等临床指标显著相关(P<0.01)。结论该研究提出的AI定量化方法能高效、准确地反映CKD病理特征,可为疾病诊断、严重程度评估及个体化治疗提供有力支持,具有较高临床应用价值。

关键词： 学科交叉   人工智能   材料科学   研究生培养   创新能力  

摘要： 人工智能(AI)作为引领性的赋能技术已成为材料创新发展的“新引擎”。在此背景下,传统以单一学科知识传授和线性实验探索为主的研究生培养模式,已难以适应学科深度交叉融合对高层次创新人才的需求。文章旨在探讨学科交叉背景下,如何系统性地将AI技术融入材料类研究生培养的全过程,构建一种以数据驱动和智能计算为核心的新型创新能力培养模式。文章首先分析了当前材料类研究生培养面临的挑战与机遇,进而详细阐述了AI赋能改革的具体路径与实施方案,以期为新工科建设背景下材料类拔尖创新人才的培养提供理论参考与实践范式。

关键词： 人工智能   大学生   就业心态   青年就业   双一流”高校  

摘要： 本文通过面向全国42所“双一流”高校2123名学生的问卷调查和对30位大学生的深度访谈,揭示了大学生群体在人工智能背景下的就业心态特征、分化态势及影响其就业心态的因素。发现大学生对人工智能对就业的影响整体持积极理性态度,但存在技术替代担忧与职业发展压力,在求职策略上亦呈现主动适应、风险规避和寻求差异化发展等分化态势,且性别、专业类别和人工智能素养成为影响大学生就业心态的关键因素。基于“焦虑水平”和“回应水平”两个维度划分的四种人工智能适应性类型,理性适应型占比最高,不同适应性类型在就业综合态度上存在显著差异。应加快形成促进大学生高质量充分就业的多方合力,持续优化高校人才培养体系,完善就业指导服务机制,推动区域协调均衡发展和加强就业保障体系建设,助力化解人工智能影响下的就业总量问题和结构性矛盾。