关键词： 应用型大学   智算平台   建设实践   人工智能   算力   大模型  

摘要： 随着社会与科技发展对人工智能人才需求的持续增长,高校的人才培养策略需要随之调整,智算平台为应用型大学人才培养提供了新的信息化底座。在分析应用型大学智算平台建设的现实意义与挑战的前提下,以北京联合大学为例,从总体规划、体系架构、迁移适配、保障机制等方面阐述应用型大学智算平台建设实践,并探讨智算平台的应用价值,以期为应用型大学智算平台建设提供参考。

关键词： 生成式人工智能   中小学教师   教学知识采纳   调适性有限采纳  

摘要： 人工智能时代,越来越多的教师开始使用技术进行知识生产和获取。然而,综览既有研究,发现缺乏对教师生成式人工智能应用中教学知识采纳行为的关注。借鉴扎根理论研究范式,基于对教师的访谈和观察构建了教师采纳行为的影响因素模型,该模型涵盖个体、组织、社会及实践四个维度。其中,个体因素是内在根基,组织因素是直接外源支持,社会因素是间接外源支持,实践因素是试金石。研究发现,多数教师在采纳中呈现“调适性有限采纳”的特征。据此,提出优化对策:夯实教师综合素质,增强知识创新动能;激活学校组织机能,构建高效内部支持体系;构建多元合作支持体系,增强协同创新效能;优化教师实践体验,畅通人机协同路径。

关键词： 人工智能   数字员工   基站运维   PDDoS模型   运营商  

摘要： 随着5G网络规模化部署和新型数字基础设施快速发展,运营商基站数量呈指数级增长,传统运维模式面临前所未有的挑战。文章提出了一种人工智能(Artificial Intelligence,AI)赋能的运营商基站运维数字员工的预防性分而或拒绝服务(Preventive Distributed Denial of Service,PDDoS)框架模型,通过对基站故障判断、费用稽核管理两个典型应用场景的分析,论证了数字员工在提升基站运维效率、降低运营成本和保障网络质量方面的应用价值,为运营商数字员工的应用场景拓展提供理论和实践参考。

关键词： DeepSeek   全球治理   技术地缘政治  

摘要： DeepSeek“出海”遭遇国际围堵表明,人工智能全球治理正面临技术地缘政治风险,亟需探索应对理路。人工智能全球治理助力产业发展普遍安全、技术跨域传播无壁垒和军事应用符合安全目的,但技术地缘政治也正在全球上演。人工智能全球治理权力异化为科技霸权,它根据意识形态打造治理“小圈子”;人工智能技术传播地缘政治化,它在跨域转移中被用于强化意识形态对抗;人工智能全球治理实践去全球化,西方局部安全使技术政治化、泛安全化冲击全球安全治理规则和人类福祉。人工智能技术武器化破坏国际互信,使武装冲突意外化,空天网络成为新军事疆域。强化全球治理参与机制,助推实现人工智能全球治理规则协同制定,加强联合国对全球治理权力的干预;创新互信合作机制,践行技术合作与互助以打破技术传播国别壁垒,增进世界文化认同以消解意识形态对抗;完善世界综治协调机制和人工智能军事应用的国际规范,强化国际监管与“二轨外交”,促进国际互信回归。

关键词： 人工智能   人机协作   文学理论   弗卢塞尔  

摘要： 数智时代在AI浪潮中全面开启,人工智能深度渗透文学领域,其引发的创作范式变革与理论挑战日益凸显,威廉·弗卢塞尔的以“装置”为核心的文学理论为剖析数字时代文学变革提供重要视角。人机协同写作重塑文学生产机制,人类作者由主导者转为装置“触发者”与文本“筛选者”,引发文学价值内涵与主体性地位的重新思考。书写的姿态随技术发展不断转型,人工智能写作使作者身份消解,创作方式转变,但人类作家基于真实体验与情感表达的主体性仍不可替代。数字时代,读者从被动接受者变为主动意义建构者,催生“参与式阅读”,却也受困于算法边界。批判范式需更新,“数字人文”借助跨学科技术对文学文本进行系统分析,揭示深层规律与意义。人机协作新范式下,文学本质、艺术价值与精神归属面临重新叩问,守护文学人文温度成为关键。

关键词： 人工智能   高职院校   思政课   实践教学  

摘要： 随着人工智能的发展,思政课教学也逐渐进入了“智能教学”时代。为更好地落实思政课立德树人根本任务,推动高职院校思政课教育教学高质量发展,作为思政课教育教学重要环节的高职院校思政课实践教学,也要顺应时代发展需求,进行改革创新。本文从人工智能驱动高职院校思政课实践教学的重要性及其存在的问题出发进行剖析,提出人工智能时代背景下高职院校思政课实践教学体系构建的策略,以期为思政课高质量发展提供借鉴。

关键词： 人工智能   电信网络   故障预测  

摘要： 随着5G网络时代的规模化布局以及最新网络技术的推进,电信网络日趋复杂,传统依靠人工巡检和事后故障排查的模式已经不能满足当前电信的业务服务需求。为服务质量,应当基于人工智能技术,建立电信网络预测与诊断的技术体系。本文从数据预处理、预测模型构建以及诊断算法设计三个核心环节入手,分析不同人工智能方法在电信网络故障场景中的作用,提出未来优化的方向,进一步加强电信网络运行和维护的质量。

关键词： 颅脑战创伤   快速诊断   生物标志物   人工智能   战场医疗保障  

摘要： 随着现代战争形态向信息化与智能化演进,战场颅脑创伤的早期识别与快速诊断成为提高战伤救治成功率的关键环节。近年来,国内外在一线救治中的快速诊断手段持续取得进展,包括一线颅内出血探测工具、体液生物标志物检测、伤后感染致病病原体检测、便携式影像学检查设备和人工智能与远程诊疗系统等新技术,已逐步应用于实战与训练环境中。尽管部分技术已在阿富汗、乌克兰战场或我军演训中得到了初步验证,但在装备适配性、部署效率、数据整合与使用规范等方面仍存在一定瓶颈。不断提高一线快速诊断水平的能力,是实现快速、精准有效救治的前提。因此,应进一步强化一线快速诊断核心技术研究,推动构建符合我军颅脑战创伤快速诊疗体系。

关键词： 跨学科主题学习   生成式人工智能   高中语文  

摘要： 生成式人工智能基于特定算法模型可以处理和理解多种类型数据,能有效助力高中语文跨学科主题学习,从而深化教育改革,实现数智赋能。与此同时,生成式人工智能课堂应用的浅表化倾向、主体应用的过度依赖倾向也开始逐步显现。因此,在高中语文跨学科主题学习实践中,可以通过基于人机角色校准的前置主题任务对跨学科学习进行靶向定位,通过数智多模态表意系统重构沉浸式跨学科学习场域,通过构建人机协同监测体系对跨学科学习全流程进行动态评价,最终实现对学生核心素养培育、教师专业素养发展的双向赋能。

关键词： 颌骨囊肿   人工智能   牙科放射影像学   YOLO模型   U-Net  

摘要： 颌骨囊性病变是口腔颌面部常见疾病之一,具有隐匿性强、易致局部骨质破坏和功能障碍等特点。传统影像学方法如曲面体层片和锥形束CT虽能提供病灶形态和范围等信息,但在不同病变类型间的鉴别诊断方面存在局限,尤其是牙源性角化囊肿与成釉细胞瘤等影像学特征相似的病变,误诊率较高。近年来,人工智能技术逐渐应用于颌骨囊性病变的影像学诊断,研究主要集中于目标检测、图像分类与图像分割三个方向。YOLO(you only look once)系列模型在病灶检测与早期筛查中表现出较高精度,卷积神经网络及其变体在病变分类上已达到接近甚至优于人工诊断的水平,而U-Net及衍生模型在病灶分割和病变范围量化中展现出显著优势。此外,视觉Transformer等新兴架构为进一步提升诊断性能提供了新的思路。总体而言,深度学习方法能够克服传统机器学习依赖人工特征的不足,为颌骨囊性病变的早期、准确诊断提供了技术支持。