关键词： disaster risk reduction   networking   energy efficiency   innovation ecosystems   global summit   multimedia   ai good   ai partnership  

摘要： As new innovation ecosystems emerge around AI,standards will be essential in bringing these ecosystems to the global *** recent AI for Good Global Summit 2025 showcased our progress on AI standards in areas from networking,multimedia,energy efficiency to healthcare,food security,road safety and disaster risk reduction.

关键词： 人机协同教学   深度教学   人工智能   教学结构   新主体教师  

摘要： 生成式人工智能的迅猛发展正深刻重塑教育生态。它在带来效率提升的同时,也引发学者对潜在技术异化风险的担忧。如何实现人机协同教学中工具理性与价值理性的统一,推动教学回归育人本质,成为亟待探索的议题。研究基于深度教学与人机协同理论,提出人机协同深度教学模式,即以人类教师与机器导师共同构成“新主体教师”,遵循课堂教学逻辑与最大最小工作量原则,促进学习者知识学习、能力深度、学科深度与生命深度四个维度发展。该模式凸显三大特征:(1)教学智能协同化,以人“慧”与机“智”形成动态互补;(2)教学角色融合化,表现为机器导师从“AI代理”向“AI伙伴”的进阶演化;(3)教学目标人本化,回归生命教育本质,着力培养机器无法替代的人类特质。在实践逻辑上,人机协同深度教学遵循最大最小工作量原则,将教学任务科学划分为可编程、不可编程以及部分可编程三类。这一分工体系贯穿教学全流程:前置学习阶段机器导师主导学情诊断与资源推送,教师聚焦教学设计;交互学习阶段人机协作创设情境,促进“人—人”“人—机”深度对话;拓展学习阶段通过智能测评与教师引导,实现反思迁移。该模式为人工智能时代推动教育数字化转型、深化教学改革、回归育人本质提供了理论参考与实践框架。

关键词： 人工智能治理话语   话语主题计算   DTM模型   人工智能治理  

摘要： 近年来,人工智能治理受到多个国家的高度重视。这些国家或地区通过发布政策性文件或指导框架试图加强人工智能监管和统筹,确保人工智能的健康发展并应对潜在风险。动态主题模型是潜在狄利克雷分配模型的一种扩展模型。在LDA模型的基础上融入时间因素,能够捕捉文本数据中的主题变化和演化特征。本文采用动态主题模型,选取2016—2024年间欧盟和美国人工智能治理的关键政策文本为研究对象,对欧盟和美国人工智能治理话语进行主题识别和演化分析,研究欧盟与美国在人工智能治理中共同关注的核心议题及其动态变化。结果显示,人工智能伦理与可信赖人工智能发展、人工智能技术发展未来趋势、人工智能监管与合规性等问题是欧盟和美国共同的重大关切,人工智能责任分配与举证、风险评估及经济补偿机制等问题仍是重点关注的领域。从演化趋势来看,未来的核心议题是技术与治理平衡推进,促进人工智能健康发展。

关键词： 人口老龄化   人工智能   体育产业   高质量发展  

摘要： 聚焦老龄化背景下智能体育的发展逻辑,剖析人工智能与体育产业融合的三大核心价值:通过精准健康管理提升老年群体体能、以智能化转型拓展产业发展空间、借技术赋能增进社会福祉。同时指出当前面临的现实挑战,包括适老化设备研发滞后、老年群体接受度不足、政策支撑体系薄弱等问题。基于此,提出三大发展路径:一是通过科技创新优化老年智能体育设备;二是通过全面协同提升老年群体对智能体育的接受度;三是通过政策引导优化智能体育发展的政策环境。研究表明,人工智能与体育产业的深度融合不仅能够满足老龄化社会的多元化需求,还将推动体育产业向智能化、个性化方向转型升级,为健康中国建设提供重要支撑。

关键词： 森林资源监测   遥感图像   U-Net   注意力机制   数据融合  

摘要： 森林资源监测是生态保护和可持续林业管理的核心技术手段,通过遥感与人工智能方法获取森林覆盖、树种分布及动态变化信息,可为生态评估、碳汇计算和森林灾害预警提供科学支撑。当前深度学习算法存在特征融合不充分、植被边界与细节特征提取能力薄弱等问题。为提高森林资源监测的精度,基于改进的U型网络算法,引入嵌入通道注意力模块,设计出一种森林资源监测算法。结果表明:在特征数量为24时,研究提出的改进算法的总体精度表现最佳,为91.6%;同时Kappp系数为0.89。在对个体选择上,该算法对油松(Pinus tabuliformis)、锐齿槲栎(Quercus aliena ***)、华山松(Pinus armandi)、侧柏(Platycladus orientalis)4种样本的分布精度保持在85%~95%。改进的U型网络算法显著提升森林资源监测的准确性与细节识别能力,为森林资源动态监测提供更精准的技术路径。

关键词： 人工智能   高职院校   教学改革   机遇   挑战  

摘要： 文章探讨了人工智能在高职院校教学中的应用现状,包括智能教学辅助工具、虚拟实验室和仿真教学平台以及智能教育管理系统的应用。分析了人工智能为教学改革带来的机遇,如个性化教学、提升教学效率、强化实践教学和促进教育公平;同时也阐述了面临的挑战,包括技术适应性问题、教师角色转变困难、数据安全与隐私担忧以及伦理道德问题。最后提出了应对挑战的策略,如加大技术投入和培训力度、促进教师角色转变和专业发展、加强数据安全管理和隐私保护以及关注伦理道德问题。

关键词： 个性化成长   教育变革   教育理念   人机共生  

摘要： 2025年春节期间,两件科技大事让人们感受到人工智能(AI)的“触手可及”:央视春晚一群机器人灵活地扭秧歌、转手绢,仿佛真人附体;中国自主研发的生成式人工智能工具“深度求索”(DeepSeek)一经面世,短短10天就火遍全球。人工智能以“看得见的灵动”与“用得起的智慧”,重新定义人与技术的关系,我们正在见证一个“人机共生”的新时代。人工智能的迅猛发展,带来了前所未有的教育变革,至少表现在以下几个方面。教育理念上,从“标准化生产”变革到“个性化成长”。

关键词： 数字信号处理(DSP)   5G技术   人工智能  

摘要： 本论文系统探讨了数字信号处理(DSP)技术在通信、图像处理、音频处理及物联网等多个领域的广泛应用,分析了其在提升信息处理效率、增强数据传输可靠性和优化系统性能方面的重要作用。结合5G和人工智能技术的最新进展,本文深入研究了DSP在复杂信道、多载波调制、智能噪声抑制和边缘计算中的创新应用。结果表明,DSP技术在新兴技术驱动下,向更高的实时性、精确度和智能化方向演进,为无人驾驶、智能制造、远程医疗等前沿领域提供了重要支持。

关键词： 医学人工智能   科技伦理   隐私保护  

摘要： 本文分析了人工智能在医学实践中引发的相关伦理问题。随着人工智能在医疗领域的应用不断增加,人们对其前景充满期待。然而,医学人工智能大规模应用于临床可能引发许多例如隐私保护等伦理问题,对患者和医生权益造成侵害,甚至对医疗行业与社会公平产生都产生深远影响。为了克服这些问题并推动医学人工智能的发展,需要国家层面的政策法规和监管,加强对隐私保护的重视,确保医务人员的主体地位和责任,平衡医患关系,并加强伦理学建设和教育。只有综合应对这些挑战,才能实现医学人工智能的健康发展,为患者和医生提供更好的医疗服务。

关键词： 人工智能   入侵防护   机器学习   深度学习   工业物联网   通信协议  

摘要： 综述了工业物联网的安全防护问题,探讨了工业物联网在工业4.0和智能制造中的重要性以及所面临的安全挑战。首先介绍了工业物联网的三层架构:感知层、网络层和应用层,以及各层使用的通信协议。随后,深入分析了工业物联网在数据采集、传输和处理过程中可能遭受的安全威胁,并提出了利用AI、机器学习和深度学习技术进行安全防护的方法。随着工业物联网技术的发展,传统的安全防护手段已不足以应对新的安全威胁,因此需要自适应、动态和灵活的威胁情报和检测机制。AI技术在工业物联网安全防护中的应用显示出巨大潜力,能够通过学习提高性能,发现数据中的隐藏模式,并识别攻击行为。还讨论了AI技术在工业物联网安全防护中的应用情况,包括在感知层的身份认证和抗干扰,网络层的DDoS攻击防护,以及应用层的通信协议防护等方面的具体应用案例。最后,提出了工业物联网安全防护的未来发展方向,包括算法可解释性、数据安全与隐私、模型轻量化、自动化与智能化以及跨学科研究。同时,也指出了AI在工业物联网安全防护中存在的缺陷和挑战,并对未来研究方向进行了展望。