关键词： DeepSeek   人大工作   宇树科技   人工智能  

摘要： 从DeepSeek开源大模型的火热“出圈”,到宇树科技机器人表演扭秧歌高难度动作,中国人工智能产业跑出的“加速度”引发全球关注。今年政府工作报告提出持续推进“人工智能+”行动。人工智能作为当今时代最具变革性的技术力量,正以前所未有的速度赋能千行百业、走进千家万户,其中当然也包括了人大工作,“人工智能+人大工作”从“浙”里开始。

关键词： 稀释   人类   发布   新闻采编   情感表达   人工智能  

摘要： 夏德元:前不久,我在朋友圈分享了一篇推文《AI假新闻,霸占我的家族群》,并引用了文中的观点作为评论:“对于人类来说,关注当下发生的新闻,关心远方的人和事,本是人性使然。只是,当我们的悲悯和感动都来自预制的AI生成内容,它们是否在一定程度上稀释了我们的情感?”这段评论,引起了朋友们的共鸣,《传媒评论》也因此希望我就这个话题组织一次对话。感谢两位受邀参加今天的对谈。我的第一个问题是:你认为人工智能在新闻采编和发布中的应用,对新闻内容的人类情感表达有何影响?

关键词： 技术性贸易措施   预警平台   大数据   人工智能   风险评估  

摘要： 针对日益增长的技术性贸易壁垒,文章提出了一种基于大数据和人工智能的智慧技术性贸易措施预警平台构建策略。该平台整合多源数据,采用智能预警引擎,提供预警、评议和法规查询等服务,旨在帮助企业有效应对技术性贸易措施风险,提升国际竞争力。

关键词： 边缘层   人工智能   全生命周期管理  

摘要： 针对不连沟煤矿机电设备管理信息化不足、数据利用低及人工成本高等问题,提出基于物联网、大数据分析及人工智能技术的机电设备全生命周期管理系统。系统架构分为边缘层、平台层和应用层,构建了覆盖设备采购、运行、维护至报废的全流程管理体系。通过智能标识卡、在线监测、故障预警等功能模块,提升了设备完好率和周转率,缩短了故障停机时间,检修效率提高8%,维护成本降低12%,实现了设备管理的数字化与精细化,解决了传统管理模式中跨部门协同难、数据闭环缺失等问题,助力降本增效与安全运行目标的达成。

关键词： 中小学   人工智能   通识课程   AIRay  

摘要： 中小学人工智能通识课程面临教学门槛高、编程复杂、实验环境配置困难等难题。而AIRay作为一个无代码、纯浏览器运行的可视化AI实验平台,为解决这些难题提供了新的思路和方法。本文通过鸢尾花分类实验案例,阐述了AIRay在中小学AI通识课程中的应用。

关键词： 生成式人工智能   计算机实验教学   教育创新   实践应用  

摘要： 针对计算机实验教学实践中存在的问题,提出AIGC技术在计算机实验教学中的应用框架,介绍具体实践过程,分析几个典型应用实例并说明教学效果。

关键词： 肺癌   无创检查技术   早期诊断   人工智能   液体活检  

摘要： 肺癌作为最常见的恶性肿瘤,其发病率和死亡率位居全球恶性肿瘤首位。有研究指出,不同临床分期肺癌患者的5年生存率存在显著差异,其中Ⅰ期肺癌患者的5年生存率高达92%。然而,早期肺癌并无明显临床症状,这往往使患者错失最佳治疗时机。因此,早期诊断对于肺癌患者十分重要。近年来,随着检查技术的不断创新与发展,尤其是在影像学、液体活检、蛋白组学及人工智能(AI)等领域,无创检查技术在疾病诊断方面展现出极高的灵敏度和特异度。与传统穿刺活检等侵入性检查相比,无创检查技术在安全性、患者依从性等方面展现出独特优势。本文对无创检查技术在早期肺癌诊断中的研究进展进行综述。

关键词： 提升竞争力   智能化管理   数据治理   医院人力资源管理   人工智能   大数据   人力资源信息化建设   医疗行业  

摘要： 在医疗行业蓬勃发展的当下,医院人力资源信息化建设与智能化管理已成为提升竞争力的关键要素,大数据、人工智能、云计算等关键技术为医院人力资源管理勾勒出全新蓝图。但要让这些技术充分发挥作用,合理的建设与实施策略必不可少。从规划设计到严谨的数据治理,再到系统的选型与落地,以及有效的培训推广都至关重要。

关键词： 人工智能   肿瘤诊断   深度学习   精准医疗  

摘要： 随着科学技术的不断发展,人工智能(Artificial Intelligence,AI)在影像学、基因组学和病理学中的应用取得了显著进展。在影像学领域,AI通过计算机辅助诊断和深度学习算法,提升了肿瘤的早期筛查和分类精度。基因组学中,AI通过分析基因突变和液体活检数据,推动了精准诊断的发展。病理学方面,AI辅助病理图像分析和数字病理学结合,显著提高了病理诊断的效率和准确性。尽管AI在肿瘤诊断中具有巨大潜力,但应用中仍面临数据质量、算法透明度和隐私保护等挑战。要实现AI的广泛临床应用,还有很长的路要走。

关键词： 生成式人工智能   高校教师   胜任力  

摘要： 本文研究探讨了生成式人工智能(人工智能)对高校教师胜任力的影响。通过文献综述和实证研究,分析了生成式人工智能在高等教育中的应用现状及其对教师角色和职责的潜在影响。研究构建了高校教师胜任力量表,并提出相关假设。采用问卷调查和数据分析方法,验证了生成式人工智能对教师专业知识、教学能力、科研能力、技术应用能力和职业发展能力的影响。研究结果表明,生成式人工智能对高校教师胜任力既带来机遇也构成挑战。基于研究结果,提出了高校教师应对生成式人工智能影响的策略建议,为高等教育机构制定相关政策提供了参考。This research paper examines the impact of generative artificial intelligence on teacher competence in higher education. Through literature review and empirical research, the current status of generative AI application in higher education and its potential impact on teachers’ roles and responsibilities are analysed. The study constructed a teacher competency scale for higher education teachers and proposed relevant hypotheses. Questionnaire survey and data analysis methods were used to verify the impact of generative AI on teachers’ professional knowledge, teaching ability, research ability, technology application ability and career development ability. The results of the study show that generative AI poses both opportunities and challenges to college teachers’ competence. Based on the results of the study, strategic recommendations for university teachers to cope with the impact of generative AI are proposed, which provide a reference for higher education institutions to formulate relevant policies.