关键词： 多模态信息处理   跨模态对齐   深度协同融合   异构数据建模   智能感知  

摘要： 针对多模态信息处理中的异构数据语义匹配问题,本研究提出了一种深度协同注意力融合(DCAF)的多模态信息处理技术。该技术通过特征级、中间级与决策级的多层次整合,以及跨模态对齐机制与协同建模方法,构建了模态间动态交互的信息处理流程。结果表明:所提方法在多领域应用中具有显著的有效性,为多模态智能系统开发提供了理论与技术支撑。

关键词： 人工智能应用   制造业出口企业   高质量发展   生产网络   溢出效应  

摘要： 基于2011-2016年全国税收调查数据库与国际机器人联合会(IFR)数据库,探讨人工智能应用对中国制造业出口企业高质量发展的影响效应及作用机制,并基于企业微观生产网络视角进行拓展分析。研究发现,人工智能应用能够显著促进制造业出口企业高质量发展;机制分析结果表明,人工智能应用可通过税收减负效应、市场竞争效应和供应链协同效应促进制造业出口企业高质量发展;异质性分析表明,在国有企业、先进制造业、先进制造业集群、高数据要素化水平地区以及泛珠三角区域提升效果更为显著;进一步分析表明,人工智能应用可通过跨企业微观生产网络产生显著的溢出效应,放大技术溢出对制造业出口企业高质量发展的积极影响。

关键词： 化学教学诊断学   精准教学   人工智能   教-学-评-诊-补”循诊教学体系  

摘要： 华中师范大学化学教育研究团队历经30余年对化学教学诊断学的课程、教学与评价创新体系的研究,构建了中学化学“教-学-评-诊-补”一体化循诊教学体系,围绕化学教学质量监测、诊断与教学质量提升相关的理论问题和技术问题展开研究,在教学诊断理论、测量模型、教学资源系统、教学案例、循诊体系及应用系统等领域实现了进一步的创新与突破,并将成果推广应用。建立完善了高校与各有关教研机构、区域教育行政部门、学校以及中学化学教师协同联动的教学诊断常态化机制,为持续推进化学教学高质量监测体系建设提供强大支撑,更好地助力数字化时代地方化学教育质量提升。

关键词： 人工智能   计算创造力   创新观   怀疑论   反怀疑论  

摘要： 创造力人工智能建模和机器实现研究,即所谓的“计算创造力研究”,是人工智能中的“后起之秀”,仅有约二三十年的历史。围绕这一建模是否可能,本领域一直贯穿着怀疑论与反怀疑论的争论。这一争论,既有其历史必然性,也有推进创造力哲学认知、计算创造力基础理论研究和工程实践的不可替代的现实意义。要深化由这一争论所引发的研究,找到最优解,一是要加强对争论缘起、历史过程和经验教训的研究;二是要看到,这一争论不是简单的是与非、肯定或否定的回答就能了结的问题,因为其中隐藏、牵涉的问题极其复杂,既有工程技术方面的问题,又有纯哲学的问题,既要探讨其中包含的规范性与事实性问题及其关系,又要优先解决交织在一起的人类中心主义创新观与非人类中心主义创新观之间争论的问题。

关键词： 人工智能   可教育性   101计划   本科生教育  

摘要： 人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,不仅对经济发展、社会进步、国际政治经济格局等方面产生重大而深远的影响,也正在深刻改变教育的生态与结构。本文通过朱永新与约翰·霍普克罗夫特进行的对话,对人工智能时代高等教育改革与发展的若干问题,如“如何培养学生的好奇心与创造力”“人工智能能否替代人类教师”“好教师的标准是什么”“大学本科教学如何改革”等进行了深入讨论。

关键词： 人工智能   公共服务高质量发展   理论逻辑   创新模式   发展路径  

摘要： 围绕人工智能驱动公共服务高质量发展,从理论逻辑、创新模式和发展路径三个方面进行系统阐述。第一,回顾公共服务现状与高质量发展之间的鸿沟并分析了原因,指出人工智能在大数据分析、深度学习和智能决策支持方面的技术优势,从需求识别、服务提供、资源配置及效果反馈四个方面建立人工智能支持公共服务的内在模型。第二,从智慧城市、医疗、教育等领域分析,揭示人工智能技术如何优化传统公共服务模式,推动从“被动响应”向“主动预见”转型。同时,强调人工智能驱动的实践模式,包括“精准服务+职能优化”“主动预防+全景服务”“全域感知+全息平台”。第三,提出推动公共服务高质量发展的具体路径建议,包括构建以“主动感知-动态迭代”为核心的需求驱动型服务生态、开发“数字孪生-人工智能”的治理平台、推进“情境识别-无缝嵌入”的无感交互服务模式,创建以“自适应学习-服务优化”为导向的协作创新机制,以及实施“领域试点-全域发展”的渐进式发展模式。

关键词： 中国文化   共情传播   情感唤醒   EASI模型  

摘要： 随着人工智能技术的发展与成熟,AI语音已广泛应用于数字人、视频配音、广播等各类国际传播场景中。“共情”是提升国际传播效果的重要策略,但AI语音在国际传播中引发受众共情的情感机制仍有待深入探究。本研究基于“情绪即社会信息模型(Emotions as Social Information Model,EASI)”,采用线上实验法,分析AI语音的情感唤醒对海外受众观看中国文化内容后的态度影响。研究发现,AI语音情感唤醒不会影响观众对视频本身的态度,但会影响对视频有关的文化态度。相较于高情感唤醒AI语音,低情感唤醒AI语音能显著提升美国受众对中国文化的态度,该效果在文化小说、文化科普、文化新闻三种内容类型中均稳定存在。

关键词： 单细胞   质谱成像(MSI)   人工智能   图像融合   模式识别  

摘要： 单细胞质谱成像(MSI)通过揭示单个细胞的分子分布与分子组成异质性,为生命科学和医学研究提供了重大机遇,是研究单细胞蛋白质组学、代谢组学等的前沿技术。然而,其性能发展始终受限于空间分辨率及灵敏度等因素,同时生成的高维度数据对传统分析方法提出了巨大挑战。近年来,人工智能(AI)技术的快速发展正在深刻变革质谱技术和单细胞质谱分析方法。AI凭借其在图像融合、数据降维降噪、模式识别及复杂建模方面的优势,正逐步成为解决这些问题的核心工具。鉴于此,本文基于不同的离子化技术,系统梳理AI在质谱及单细胞质谱成像中的关键应用,并探讨其技术进展、面临的挑战与未来前景。

关键词： 超声内镜   食管上皮下病变   人工智能   消化道肿瘤  

摘要： 食管上皮下病变(esophageal subepithelial lesions, ESELs)是包括平滑肌瘤、脂肪瘤等在内的一系列疾病。由于这些疾病通常无明显临床症状,其临床诊断率普遍较低。常见诊断ESELs的影像学技术包括常规内镜、螺旋CT和超声内镜(endoscopic ultrasound, EUS)。其中,EUS是目前诊断ESELs最准确的方法之一。近年来,EUS越来越多地与人工智能(artificial intelligence, AI)、黏膜下盐水注射(submucosal saline injection, SSI)、高频阻抗测量、增强成像等先进技术相结合,以提高诊断准确性以及减少漏诊。本文就EUS在ESELs诊断中的应用及最新进展进行综述。

关键词： 人工智能时代   党政人才   数字领导力   技术进步有偏性  

摘要： 人工智能时代的到来对党政人才数字领导力提出了全新要求。从技术进步有偏性的理论视域出发,结合杭州市和深圳市两个典型案例分析,探讨人工智能时代党政人才数字领导力的提升问题,研究发现,技术进步通过资源分配非均衡性、技术适应成本差异化、技术赋能偏向性三个维度对党政人才数字领导力产生影响。在人工智能技术深度重构公共治理范式的时代背景下,提升党政人才数字领导力,需从多元主体协同助力数字领导力建设、不断丰富数智协同的政策工具箱、持续优化党政人才数字领导力评价体系三方面发力。