关键词： “通知—删除”   主体混同   实质审查   数据共享   “静默期”  

摘要： 实践表明，“通知—删除”规则在生成式人工智能技术应用场景中陷入适用困境，其规则重构面临三大主体混同、行业发展与权利保护失衡等多重现实挑战。形式审查助长错误通知行为泛滥，使被投诉人遭受经济和商誉的双重损害，亦可能被带入诉讼风险当中；反通知规则存在可操作性障碍，助长恶意投诉者投机风险；第三案外人异议权保障制度缺位，共同权利人权利保护机制阙如。形式审查与实质审查融合应用，辅之以知识产权数据共享机制，提高错误通知审查的效率性与准确性；分割“静默期”，提高“反通知”规则的可操作性；依据平等原则，新增第三案外人权利保护机制，赋予第三案外人异议权，也为共同权利人行使异议权提供制度便利。

关键词： 人工智能技术应用   问题解决沉思   情感反刍   员工建言   员工沉默  

摘要： 在人工智能技术快速发展背景下,组织要在复杂、多变的环境中脱颖而出,需要依靠员工智慧,即员工建言。基于压力认知激活理论,探究人工智能技术应用对员工建言和沉默的影响机制,验证工作反刍的中介作用和工作自主性的调节作用。为提高研究内外部效度以及研究结果的可靠性,采用情景实验和三阶段问卷调研方法对模型进行验证,研究发现:(1)人工智能技术应用通过增加问题解决沉思,正向影响员工建言,负向影响员工沉默;(2)人工智能技术应用通过增加情感反刍,负向影响员工建言,正向影响员工沉默;(3)工作自主性提升会强化人工智能技术应用对员工建言的正向影响,弱化人工智能技术应用对员工沉默的正向影响。研究结论揭示人工智能技术应用对员工建言和沉默影响的“双刃剑”效应,为组织更好地发挥人工智能技术应用的积极效应提供启示。

关键词： 人工智能   精神生产   文化交往   文化认同   问题导向  

摘要： 马克思立足第二次工业革命带来的技术形态，在人本逻辑、生产逻辑、资本逻辑的转化过程中，以唯物史观和政治经济学的科学方法，运用精神生产、精神交往等概念范畴，整体性、系统性地建构了文化生成论、文化交往论、文化认同论。当下，百年未有之大变局中的数智革命带来的“无人化”“数字化”的精神生产，“数字交往”“算法交往”的文化交往方式，以及数字劳动形式的文化认同实践方式对马克思主义文化理论的阐释力、生命力构成了新的现实挑战。以问题导向为方法，习近平文化思想面对百年未有之大变局中数智革命带来的新现象、新问题、新挑战，深入把握其中的新规律，系统探讨和发展了文化为谁生成、如何生成的文化生成论，不仅包含以新闻传播、互联网建设、文明交流等为主要内容的文化交往论，也包含了以文化使命、意识形态与社会主义核心价值观、文化主体性等为主要内容的文化认同论。

关键词： 一维光子晶体   光学布洛赫表面波   无标记生物传感   灵敏度   品质因子   人工智能  

摘要： 本文系统地综述了一维光子晶体对称性破缺诱导的光学布洛赫表面波的物理机制及其在光学传感领域的应用，并展望了人工智能驱动的未来协同设计范式。通过表面截断打破一维光子晶体的平移对称性，可在光子禁带内形成局域化表面态，激发具有亚波长约束特性的光学布洛赫表面波。该模式通过界面倏逝场效应实现超过传统衍射极限的电磁场增强，显著提升表面能量密度与光-物质相互作用效率。基于转移矩阵法与光子能带理论，本文解析了光学布洛赫表面波的色散特性与局域场增强的内在关联，并通过严格耦合波分析法与有限元仿真法验证了理论模型。在此基础上，构建了光学布洛赫表面波无标记生物传感器的普适性设计框架，量化评估其关键性能指标：品质因子、灵敏度及检测极限；进一步探讨了光学布洛赫表面波在非线性光学增强、微纳光子操控、高Q值微腔激光及片上互联器件等领域的突破性进展。最后，对基于光学布洛赫表面波的生物传感器性能优化结合人工智能的使用提出了前瞻性展望，以期为下一代光子传感系统提供理论范式与技术路径。

关键词： 生成式人工智能   大模型   训练数据   数据安全治理   分层规制  

摘要： 人工智能大模型的运作原理是“训练+优化”相结合的方法，训练数据是其必不可缺的环节。由于我国现行法律制度难以与人工智能技术发展完全协同，故在大模型训练数据过程中产生了层层风险。训练数据获取主要面临数据爬取行为合法性争议与授权链条瑕疵风险;数据内容主要面临著作权与个人信息侵权风险;数据应用主要面临数据集泄露与滥用风险。对此，应采用层次化规制理念，构建兼具稳定性和灵活性的治理框架。首先，明确数据爬取行为的合法性边界，构建分级分类的弹性授权机制与数据授权溯源动态化体系。其次，对著作权与个人信息的保护应建立在最小必要原则上，审慎构建数据内容合规的双重防线。最后，通过技术防御标准法定化、归责原则精细化及恶意滥用规制体系化，健全数据应用安全治理体系。

关键词： 变压器   数字孪生   人工智能   机器学习   CAPSO-BP   温度预测  

摘要： 变压器热点温度对电网系统的可靠性和稳定性有着直接影响，针对传统变压器管理模式复杂和变压器热点温度预测方法中存在的成本约束、计算效率和计算误差等问题，该文提出了基于数字孪生和人工智能机器学习的变压器热点温度预测预警模型。首先，搭建数字孪生变压器系统六维模型，实现系统数据共通、多源融合、虚实交互等功能；其次，构建可承载人工智能机器学习的感知互动驱动数字孪生系统，采取改进的粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，加快了算法的收敛速度，建立基于CAPSO-BP的变压器绕组热点温度预测模型；最后，利用变压器现场检测数据在虚拟引擎平台进行仿真，实现了系统的各功能开发应用并验证了该文模型的可行性和有效性，为数字孪生变压器系统由数字化向智能化转型提供了研究方法和理论依据。

关键词： 人工智能   标准   合作规制   监督   程序控制   合格评定  

摘要： 近年来，在国内和国际层面，公私合作型的人工智能标准举措激增，反映了标准在人工智能开发使用及其规制中的重要性。欧盟《人工智能法》作为全球首个人工智能规制领域的立法，其基于标准的规制模式将在一定程度上影响着全球其他国家或地区的人工智能技术发展及规制形态。此模式的运作基础为政府与市场的合作规制，但标准化极为复杂，在监督与责任分配方面，标准化组织需从程序、实体、权利保障等方面积极努力以符合法律的基本要求;公共机关需要进一步强化立法与规制责任，平衡公共利益与个人基本权利的保护。具体应用过程中，人工智能标准须与司法审查机制、合格评定机制以及创新机制相结合，才能真正体现出标准对于人工智能技术发展与落实规制要求方面的促进作用。

关键词： 低空经济   Citespace   无人机物流   人工智能  

摘要： 文章聚焦低空经济与现代物流的发展方向，运用政策文本分析系统分析了国家层面的政策文件与推出低空经济专项政策的12个省份，探究了每个省份在低空领域未来几年的发展方向，运用Citespace可视化技术，在China National Knowledge Infrastructure和Web of Science中梳理了近年来低空经济领域的相关文献，构建了关键词聚类图谱、关键词频次分布图谱，年发文量趋势图，研究机构图谱等，清晰直观地展示了近年来国内外低空经济的研究方向以及发展趋势，即国内聚焦产业生态构建及区域协同、国外侧重跨学科应用创新的差异化研究格局，无人机技术与人工智能构成国内外共性技术锚点，且我国形成 “政产学研用”多元协同、国外以顶尖机构为枢纽的跨国合作网络的特征。本研究为后续相关研究提供了重要参考，也为政府决策和企业发展提供了有益借鉴。

关键词： 人工智能   消化系统肿瘤   深度学习   外科诊疗   手术导航  

摘要： 人工智能（AI）技术正在推动消化系统肿瘤外科的精准诊疗体系变革。在术前阶段，深度学习（DL）驱动的多模态数据模型能显著提升早期病灶检测率与器官功能评估准确性，并预测患者对新辅助治疗的治疗响应情况。术中，智能手术相位识别技术和病理检测辅助系统有助于优化手术流程；AI和增强现实导航系统（AR）和混合现实技术（MR）能提高术中导航的精确度；自主手术机器人借助精细的运动控制算法，可以提高术中关键任务的执行能力。在术后管理方面，联邦学习促进了跨机构数据的安全共享以缓解数据孤岛问题；可解释性AI模型还可为并发症预测及预后管理提供更清晰的决策依据。然而，AI的临床转化仍面临三大核心挑战：（1）质量控制难题：模型泛化能力不足与缺乏统一评估标准的双重制约；（2）方法论挑战：决策的逻辑不透明和算法的因果推理过程尚存认知障碍，影响其可信度；（3）伦理与法律真空：医疗责任归属不明，法律体系尚未完全适应AI应用的发展。基于此，未来应重点关注：（1）开发透明的AI系统，实现从“黑箱预测”到“白盒推演”的范式跃迁；（2）建立系统化的AI评估标准和伦理法律监管框架；（3）推进消化肿瘤专科生物数据库和因果图谱库的建设，助力AI从辅助工具向智能决策伙伴升级。

关键词： 胃肠道肿瘤   人工智能   医学影像   腹膜转移   精准医学  

摘要： Peritoneal metastasis is a key factor in the poor prognosis of advanced gastrointestinal cancer patients. Traditional radiological diagnostic faces challenges such as insufficient sensitivity. Through technologies like radiomics and deep learning, artificial intelligence can deeply analyze the tumor heterogeneity and microenvironment features in medical images, revealing markers of peritoneal metastasis and constructing high-precision predictive models. These technologies have demonstrated advantages in tasks such as predicting peritoneal metastasis, assessing the risk of peritoneal recurrence, and identifying small metastatic foci during surgery. This paper summarizes the representative progress and application prospects of medical imaging artificial intelligence in the diagnosis and treatment of peritoneal metastasis, and discusses potential development directions such as multimodal data fusion and large model. The integration of medical imaging artificial intelligence with clinical practice is expected to advance personalized and precision medicine in the diagnosis and treatment of peritoneal metastasis in gastrointestinal cancers.