关键词： 生成物   著作权保护   劳动价值论   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在作品创作过程中的参与度日益提升。人工智能生成物作为这一技术进步的产物,对现行的著作权法律体系提出了新的挑战。本文从劳动价值论和人工智能工具属性的角度出发,深入剖析了人工智能生成物在认定标准上的模糊性以及权利归属的不明确性,这些问题导致了著作权法律体系内部的失衡。通过论证人工智能生成物著作权保护的必要性,本文旨在提出构建相应保护制度的基本路径,为人工智能生成物的健康发展提供坚实的法理基础和制度保障。

关键词： 数智健康   人工智能   健康管理  

摘要： 随着全球人口老龄化加剧和慢性病疾病负担持续加重,传统医疗模式在实时性、覆盖范围及资源分配效率方面的局限性日益凸显。数智健康(digital health)通过整合人工智能、物联网、大数据和可穿戴设备等创新技术,正在重塑健康管理服务范式和体系。本期“数智健康”重点号共发表4篇论文,系统介绍了数智健康的技术进展、临床应用与挑战,并展望未来发展方向,并对未来工作提出了建议。

关键词： 人工智能   青少年   体能训练   创新模式   智能化  

摘要： 本文旨在探索人工智能在青少年体能训练中的创新应用,以提升训练科学性与效率。通过文献研究与案例分析,梳理人工智能的主要技术及其在体育训练中的应用现状。研究发现,人工智能通过智能化运动分析、个性化训练方案设计、虚拟教练互动、数据追踪评估等创新模式,能实现对青少年动作规范指导、体能状态实时监测和训练计划动态优化。其应用潜力体现在提供个性化训练方案、运动损伤预警及姿态精准矫正等方面,从而推动青少年体能训练向智能化、科学化和个性化方向发展,为青少年健康成长与体育事业发展提供有力支撑。

关键词： 生成式人工智能   法律风险   规制困境   规制路径  

摘要： 生成式人工智能(Generative AI)技术在众多领域的广泛应用,引发了数据隐私泄露、虚假信息传播及知识产权侵权等一系列潜在的风险及法律问题。现有的法律框架在应对生成式人工智能所带来的这些新型风险时,存在规制框架滞后、治理效能不足、监管合力缺失等困境。对此,需从立法、执法、司法三个维度协同:立法上建立数据分类治理等规则;执法中形成多主体生态监管网络,强化技术合规审查;司法层面构建司法治理体系。以此为生成式人工智能可持续发展提供保障。

关键词： 人工智能   病理学   诊断   计算机辅助   未来   算法  

摘要： 数字病理学(digital pathology, DP)在癌症诊断中的应用日益广泛,为更快、更高质量和更准确的诊断提供了新的工具。诊断病理学实践经历了显著的转变,其中数字成像、先进的人工智能(artificial intelligence, AI)算法和计算机辅助诊断技术等新工具被用来辅助、增强并赋能计算组织病理学和AI驱动的诊断。这为肿瘤精准医学的发展铺平了道路。AI工具为解剖病理学和临床病理学工作流程中的创新和进步提供了独特的平台。在本综述中,我们描述了AI在临床病理学中应用的里程碑和标志性研究,并重点探讨了未来的发展方向。

关键词： 脊柱侧凸   青少年   X线   人工智能  

摘要： 目的观察人工智能(AI)基于脊柱正侧位片X线所测参数与青少年特发性脊柱侧凸(AIS)严重程度的相关性。方法回顾性分析1786例AIS,以uAI DR脊柱侧弯分析系统测量脊柱正侧位片参数,包括Cobb角(CA)、冠状面平衡距离(CBD)、T1倾斜角(T1S)、骨盆倾斜角(PT)、骶骨倾斜角(SS)、顶椎偏距(AVT)、胸廓躯干偏移(TTS)、胸椎后凸角(TK)及矢状位垂直距离(SVA);根据CA评估AIS严重程度,观察后者与其余参数的相关性;比较上述参数在不同严重程度及冠状位/矢状位平衡状态下的差异;采用多变量logistic回归分析筛选AIS严重程度的独立影响因素。结果除SVA外,不同严重程度AIS之间上述各参数差异均有统计学意义(P均<0.001)。随AIS程度加重,CA、CBD、AVT及TTS依次增大(P均<0.001),重度AIS的T1S高于轻、中度AIS(P均<0.001),中、重度AIS的PT及SS均大于、而TK小于轻度AIS(P均<0.001)。冠状位平衡与失衡AIS之间CA、T1S、PT、SS、AVT、TTS及TK差异均有统计学意义(P均<0.05),而矢状位平衡与失衡AIS间TK差异有统计学意义(P=0.026)。CBD、T1S、PT、SS、AVT及TTS均与AIS严重程度呈正相关(r_(s)=0.136~0.606,P均<0.001),而TK与之呈负相关(r_(s)=-0.404,P<0.001)。T1S、AVT及TTS均为影响AIS严重程度的独立影响因素(P均<0.001)。结论AI基于脊柱X线正侧位片所测参数中,CBD、T1S、PT、SS、AVT及TTS均与AIS严重程度呈正相关,而TK与之呈负相关。

关键词： 地物分类   人工智能算法   应用  

摘要： 在村镇建设过程中,准确确定地物类型是实现科学化与精细化空间规划的关键。随着遥感技术的发展和深度学习模型的广泛应用,地物分类任务的精度和效率得到了显著提升。该研究基于遥感影像数据,聚焦深度学习模型在地物分类中的应用,旨在评估不同深度学习模型在地物分类任务中的表现。该研究选取了7种常见的深度学习模型,从分类精度维度进行对比分析。通过系统评估不同模型在地物分类中的表现,发现各模型在不同地物类型的分类效果上存在显著差异。部分模型在分类准确性、泛化能力和处理复杂地物分布方面表现较为优越,能够有效提升地物分类的精度。研究结果进一步验证了深度学习技术在村镇地物分类中的显著优势,不仅为村镇建设中地物类型的精准确定提供了技术支持,也为优化村镇空间布局规划、土地利用和生态环境保护提供了理论依据和实践指导。

关键词： 人工智能   数据安全   隐私保护  

摘要： 本文首先分析了当前数据安全和隐私保护而临的挑战,涵盖数据泄露、对抗性攻击、数据中毒等问题:然后,系统梳理了现阶段主流的数据安全与隐私保护技术的应用现状及其创新点,探讨了如何在不影响数据利用价值的前提下最大限度地保障数据安全与隐私;最后提出了针对数据安全与隐私保护的未来发展方向与策略。

关键词： 深度强化学习   水库智能调度   水力发电优化   多目标决策   水文预测模型  

摘要： 人工智能技术发展迅猛的今天,传统水库调度及水力发电系统面临诸多问题和挑战,水文条件复杂多变、调度效率低下、优化难度大,导致水能资源未能充分利用,本项研究探索了基于深度学习和强化学习的水库智能调度新途径,构建了水库水情与发电效率预测模型,证明了人工智能技术在水库管理领域的应用潜力,为我国水资源智慧管理提供了可行技术路径,系统能够有效应对气候变化带来的不确定性,推动水力发电行业向更高效或可持续方向发展。

关键词： 人工智能技术   影像辅助诊断   数据驱动   智慧医疗  

摘要： 当前,我国医疗领域面临的核心问题在于医疗机构间信息孤岛现象严重、数据互认机制缺失、信息化水平参差不齐、应急救治体系不贯通、整体医疗效能受限。“智慧医疗作为破局之道,在影像辅助诊断和临床决策支持两大领域仍存在关键技术瓶颈。”何昆仑表示。