摘要： 当前,以DeepSeek等大模型为代表的新一代智能技术加速迭代演进,正在深度重构教育生态、创新范式和治理模式.地方大学作为知识创新、人才培养和社会服务的有生力量,应坚持教育、科技、人才一体化发展,敏锐地识别变化、积极地迎接挑战,灵活地应对人工智能带来的教育行业变革,在"识变""应变"和"求变"中发挥示范引领作用,加快推动人工智能之力在教育领域的数字化创新发展.

摘要： 一、人工智能全面渗透,机遇与挑战并存 从教学模式到课程内容,从人才培养到社会服务,从教学科研到行政管理,人工智能技术正在重塑教育生态.这对于地方大学而言,既是挑战更是机遇.

关键词： 情报洞察   大语言模型   知识增强   人工智能   情报服务  

摘要： [目的/意义]为应对数智时代背景下科技创新对情报洞察提出的智能化挑战,系统性梳理智能科技情报洞察的内涵、实现路径与发展挑战,旨在提升动态整体观下的智能化科技情报服务能力。[研究设计/方法]聚焦于科技情报场景,基于悟性思维、DIKW理论等探究智能科技情报洞察的内涵;通过梳理知识增强大语言模型的核心能力与工作流程,明确其赋能智能科技情报洞察的理论逻辑,并提出知识增强大语言模型驱动的智能科技情报洞察实现路径;最后总结智能科技情报洞察所面临的时代挑战。[结论/发现]以人工智能技术为代表产物的跨时代科技跃迁必定会催生智能科技情报洞察。知识增强大语言模型将作为技术引擎赋能智能科技情报洞察的知识关联统合能力、知识处理分析能力、情报理解生成能力和情报应用优化能力。[创新/价值]提出了智能科技情报洞察概念并构建了基于知识增强大模型的实现路径,有助于指导智能科技情报洞察的技术研究和服务产品开发。

关键词： 人机协作   人工智能   人本逻辑   资本逻辑  

摘要： 从手工工具、机械机器到智能机器的技术进步，反映了人类对自身脑体功能的持续扩展，人机协作也随之经历了萌芽、拓展到融合的发展历程。这一进程内嵌的人本逻辑，既是人机协作水平不断提升的体现，也是人类自身本质力量外化的表征——从肢体功能的延伸到体能、智能的增强。然而，资本逻辑的介入使机器从劳动资料异化为资本增殖载体，导致人机互补性扭曲和人类主体性消解。超越资本逻辑的关键在于复归人本逻辑，通过技术工具去异化、一般智力人本转向与劳动者主体性重建，推动人机协作合目的性与合规律性相统一的良性发展，从而以高水平人机协作赋能人的自由全面发展。

关键词： 医学知识图谱   人工智能助教   混合式教学   病原与免疫   基础医学教学改革  

摘要： 目的 探讨基于医学知识图谱与人工智能助教的混合式教学模式在《病原与免疫》课程教学中对学生学习效果及系统思维能力的影响。 方法 采用试验对照法，选取天津医科大学2023级临床医学（“5+3”一体化）专业的114名学生为研究对象，按班级分为研究组（57名）和对照组（57名）。研究组采用结合医学知识图谱与人工智能助教的线上线下混合式教学模式；对照组则采用仅基于该课程线上资源的线上线下混合式教学模式。通过对比两组学生的4次章节测验及期末考试成绩，并结合研究组问卷调查结果，评价教学效果。数据分析采用 t 检验和卡方检验。 结果 研究组学生在4次章节测验及期末考试成绩上均高于对照组[（78.77±19.65）分vs.（69.47±22.95）分、（84.56±14.02）分vs.（76.49±16.20）分、（81.89±13.60）分vs. 73.13±16.52）分、（81.56±21.28）分vs.（73.16±16.27）分、（69.75±13.30）分vs.（64.10±14.93）分]，差异均具有统计学意义（ P <0.05）。问卷调查显示，74.07%的学生（40人）认为该模式激发了学习兴趣，74.07%的学生（40人）认为提高了学习主动性，81.48%的学生（44人）认为该模式有助于建立新旧知识联系，便于记忆；同时，81.48%的学生（44人）还认为该模式便于知识整合与总结，有助于构建系统的知识体系，进而提升了学习效果。 结论 基于医学知识图谱与人工智能助教的混合式教学模式有助于培养学生的系统思维能力，并能有效提高学生的学习效率和效果。

关键词： 高校图书馆   多模态数据融合   用户画像   人工智能  

摘要： 随着信息技术的快速发展,高校图书馆在资源管理、学术服务和用户体验方面面临新的挑战与机遇。多模态数据融合技术作为一种先进的数据分析手段,为图书馆提供了精准构建用户画像的可能。本文结合高校图书馆的实际需求,探讨了如何通过整合用户行为数据、资源访问数据、学术交流数据等多维度信息,构建多维度、精准的图书馆用户画像,并为个性化服务提供支撑。

关键词： 人工智能   医疗数据分析   患者隐私   隐私保护机制   伦理与法律  

摘要： 随着人工智能技术在医疗数据分析中的广泛应用，患者隐私权的保护问题愈发突出。探讨基于人工智能的医疗数据分析中患者隐私权的保护机制，分析当前隐私保护面临的挑战及不足，进而为相关领域提供理论支持与实践指导。研究首先梳理了医疗数据分析的发展趋势与现状，揭示了隐私保护中的主要困境，包括数据收集与存储过程中的风险、法律法规的不完善以及伦理问题的影响。通过综合分析，构建了一个多维度的隐私保护框架，强调多方合作的重要性，并探讨提升患者隐私教育与意识的有效路径。研究结果表明，全面加强数据匿名化技术在数据收集与存储过程中的推广、完善法律法规与行业标准确保患者隐私安全、建立多方合作的隐私保护机制实现协同治理与责任共担、提升患者隐私意识增强对隐私保护的认知与信任，能够有效促进隐私保护的协同治理与责任共担。因此，未来应进一步关注技术与伦理的融合，推动法律法规的完善，以确保患者隐私权在数字化医疗环境中的有效保障。

关键词： 人工智能   云视频会议系统   语音处理   图像处理   自然语言处理   多模态融合  

摘要： 铁路云视频会议系统在铁路日常生产和运营中发挥着重要作用。通过对当前铁路云视频会议系统进行调研分析，发现系统存在功能单一、智能化程度低等问题。结合系统使用需求，提出了一种现实可行的技术方案，在既有铁路云视频会议系统的内部服务网络和外部服务网络分别增设业务应用服务器、存储服务器和计算服务器，在终端接入区增设全景会议相机和麦克风阵列等设备。将基于人工智能的语音处理、图像处理、自然语言处理和多模态融合等技术应用于铁路视频会议，实现实时翻译与字幕显示、发言者方位识别、自动纪要生成与分类归档等智能化功能应用。从国产自主可控和系统安全角度对系统主要设备配置提出了选型建议。本方案部署后可大幅提升会议效率和系统服务质量，为铁路云视频会议系统未来升级和高质量发展提供技术支撑。

关键词： 科技强国   人工智能   DeepSeek   本地化部署   功能   新兴风险   适应性治理  

摘要： DeepSeek大模型本地化部署应用是人工智能实践的重要方向之一，是新时代我国建设科技强国的重要内容。由于DeepSeek大模型具备开源性、低成本和高性能优势，其本地化部署应用能够在政务处理、教育培训、科学研究等方面，给使用主体带来工作辅助、效率提升、协助决策等功用。DeepSeek大模型本地化部署分为全本地化部署和伪本地化部署，针对不同的使用主体，可以在实现深度个性化定制、构建生态创新体系以及推动基础能力升级方面发挥重要作用。然而，DeepSeek大模型本地化部署在硬件设备要求、运行稳定性方面仍存在一些实践不足。其在本地化部署应用后，生态链条得以进一步延伸，同时也可能引发新兴的安全漏洞风险、用户权益保障风险以及数字国别竞争风险。基于适应性治理的理念，在完善具体治理路径时，应以弹性化制度工具推动规则科学更新，以多元主体协同完善生态治理路径，以人类命运共同体理念强化国际合作发展。