关键词： 政民互动   生成式人工智能   大语言模型   DeepSeek   图灵测试   文本分析   领导留言板  

摘要： 随着自然语言处理技术和深度学习算法的突破，生成式人工智能已具备对人类语言、行为和思想观念的深刻理解能力，并在政策信息检索、团队冲突解决等场景中展现出超越人类专家的潜力，但政务聊天机器人在实际应用中仍面临技术局限性，亟需系统性评估其能力。研究旨在聚焦大语言模型在公共管理领域的应用效能，构建人工智能赋能政务回应效能评估分析框架，分别通过“图灵测试”与文本质量评估，系统探讨大模型在政民互动中的实践潜力与局限性。首先开展图灵测试，选取人民网领导留言板的咨询、建议、投诉类民众留言，同时调用API要求DeepSeek模拟公务员批量生成回复文本，并通过问卷调查收集用户满意度评价，开展“图灵测试”；其次，基于文本长度、表述逻辑、情感倾向、回应相关性等客观指标，对公务员与大模型回复文本质量进行量化评估比较，揭示不同官员职务层次对回复文本特征的影响。研究发现，通用大模型对民众留言的回复功能已经通过“图灵测试”，大模型生成回复的满意度显著高于公务员回复文本，其在简单政民互动中的回复能力已经初步达到人类水平。相较于公务员回复，通用大模型回复文本具有诸多特征，并在文本长度、语言表述逻辑等方面具有明显优势，但在情感倾向与回应性方面仍有不足，同时在代表不同层级官员回应时存在无差异回复的特征，说明其未能捕捉中国制度下领导职务层级与话语风格的关联，暴露出技术逻辑与行政逻辑的脱嵌问题。最后为发挥生成式人工智能对公共服务供给的提升效能提出若干建议。

关键词： 脊髓损伤   人工智能   磁共振成像   神经功能分级  

摘要： 目的 构建基于人工智能(AI)的创伤性颈髓损伤(TCSCI)患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型,并评估其效能.方法 采用回顾性队列研究分析2019年1月至2023年12月海军军医大学第二附属医院收治的315例TCSCI患者的临床资料,其中男243例,女72例;年龄30～75岁[(57.6±7.0)岁].损伤节段:C1～C4 143例,C5～C8 172例.美国脊髓损伤协会(ASIA)分级:A级15例,B级53例,C级74例,D级173例.将患者按8∶2的比例随机分为训练组(252例)和测试组(63例).根据伤后48 h内ASIA评分,评估患者感觉和运动功能;利用颈椎MRI实例分割模型提取矢状位T2加权图像中TCSCI患者严重程度损伤特征.构建的分级模型由二级级联网络构成,第一层包括梯度提升、高斯朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林和支持向量机分类器.在训练组中,分别对6个机器学习模型进行训练.第二层比较6个模型的性能,得出对应的最优分级模型,从而为每个特征匹配分级性能最佳的模型.在测试组中,通过计算准确率、召回率、精确率、平均精度和F1分数来评估各个机器学习模型的性能.结果 共纳入138个临床和影像学特征用于构建TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型,其中临床神经功能特征132个(包括56个轻触觉评分、56个针刺觉评分、20个关键肌评分)和MRI影像学特征6个.在测试组中,TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型中第一层梯度提升、高斯朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林和支持向量机分类器等6个机器学习模型在轻触觉、针刺觉、关键肌运动功能整体分级中的准确率、召回率、精确率、平均精度和F1分数均在0.86以上.轻触觉功能整体分级性能中,准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是K近邻(0.90)、梯度提升(0.99)、高斯朴素贝叶斯(0.98)、随机森林(0.96)、梯度提升(0.96).针刺觉功能整体分级性能中,准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是梯度提升(0.98)、高斯朴素贝叶斯(0.98)、梯度提升(0.99)、决策树(0.99)、梯度提升(0.95).关键肌运动功能整体分级性能中,准确率、召回率、精确率、平均精度、F1分数取得最高值的模型分别是K近邻(0.97)、梯度提升和支持向量机分类器(0.97)、决策树(0.95)、随机森林(0.95)、支持向量机分类器(0.96).在感觉功能方面,梯度提升在轻触觉与针刺觉功能整体分级中性能优胜数最多;在运动功能方面,支持向量机分类器在关键肌运动功能整体分级中性能优胜数最多.结论 基于机器学习模型和二级级联网络构建的TCSCI患者急性期神经功能损伤严重程度自动分级模型,能在第二层实现第一层中各模型对每个特征分级性能结果的优选,对患者感觉和运动功能损伤严重程度具有较强的分级能力.

关键词： 人工智能   胃癌   治疗   预后   精准医疗  

摘要： 胃癌是中国高发恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率长期居高不下。近年来，人工智能（AI）技术的快速发展为胃癌的精准治疗和预后评估提供了新的技术手段。该文系统综述了AI在胃癌手术治疗、新辅助/辅助化疗、免疫治疗、靶向治疗及药物研发等领域的研究进展，同时探讨了其在患者生存期预测、术后复发风险及并发症预测等预后评估中的重要价值。尽管面临数据质量不足、模型可解释性差、数据隐私和伦理安全等挑战，AI有望在胃癌的精准医疗和个体化管理中发挥更大的作用。

关键词： 生成式人工智能   著作权   风险控制   侵权责任   服务提供者  

摘要： 生成式人工智能的广泛应用革新了内容创作，但其算法自主性、动态性，以及多元主体行为的交互作用，使得著作权侵权责任主体认定困难。现行法律框架与司法实践在面对技术黑箱、因果关系断裂等问题，难以有效应对。借鉴风险控制理论，以技术控制能力与经济效益为核心构建双维度归责要素，有助于解决这一传统侵权归责在人工智能领域的适用难题。在数据训练阶段，模型开发者对数据训练阶段的侵权风险具有技术控制力，因此需要承担算法缺陷责任；服务提供者则应根据基于商业模式差异承担梯度的注意义务；使用者则需要对提示词输入及生成内容的二次传播承担终端责任。通过厘清各主体控制力与利益分配关联，可以为生成式人工智能著作权侵权的主体识别提供新路径。

关键词： 党内巡视   人工智能   党内监督   廉政建设  

摘要： 传统党内巡视面临信息不对称、人力资源有限、巡视效率低下等问题。AI的精准画像功能可以提高数据分析效率、精准识别问题线索、优化党内巡视工作流程，进而提高巡视工作的智能化、精准化和规范化水平。党内巡视借助AI技术的五维动态廉政画像系统，通过融合党性修养、权力轨迹、政绩表现、经济审计及社交网络数据构建干部立体监督模型，实现从履历审查向实时行为监测的范式革新。建构跨部门数据中台驱动的闭环治理链，通过智能监督平台打通纪检、组织、审计系统的数据壁垒，有效预警化解风险，提升党内巡视质效。基于AI精准画像功能，党内巡视风险预警形成了“算法预警—交叉验证—分类处置—效能评估”的全周期闭环，助推党内监督从“人工抽检”到“全景监测”、从“事后追责”到“事前阻断”的治理跃迁，为推进全面从严治党提供新思路与新方法。

关键词： 光伏组件   组件故障   发光成像   红外成像   故障检测   人工智能  

摘要： 光伏系统的性能和可靠性对其广泛应用至关重要，而高效的故障检测技术是保障其长期稳定运行的核心环节。系统综述了光伏组件的常见故障类型，包括电气退化和不匹配、光学退化及非分类故障，分析了故障的成因及其对系统性能的影响。此外，总结了传统检测方法（如I-V曲线、红外热成像、电致发光等）及基于人工智能的新兴方法（如深度学习与传感器数据分析）。通过比较各方法的优缺点，指出传统方法在检测精度、实时性及复杂环境适应性上的局限性，并强调多模态数据融合和智能化分析技术的重要性。最后，展望了未来光伏组件故障检测的发展方向，包括数据质量提升、模型轻量化与自动化检测的结合，以进一步提高光伏系统的运行效率和可靠性。

关键词： 生成式人工智能   主流意识形态   传播风险   去中心化   价值导向  

摘要： 生成式人工智能的迭代发展为社会各领域注入了新动能，也对国家的政治、文化产生了深远影响，尤其是生成式人工智能背景下碎微议题、价值预设、信息失实、把关转移的交织耦合给主流意识形态传播带来主题悬浮、话语失衡、内容失实、管控让渡等一系列风险，使主流意识形态传播面临主导力削弱、渗透力消解、号召力式微、影响力降低等危机。通过对生成式人工智能嵌入主流意识形态传播的风险进行分析，发现其形成逻辑在于资本推动与技术迭代操纵社会价值导向，数据失真与算法偏见导致意识形态偏差，去中心化与再中心化引发思潮场域博弈，主客异位与思维异化影响主体功能发挥。因而，需从坚持思想领航，规制资本发展的运行秩序；创新话语表达，提高议题设置的能力水平；完善治理体系，重塑主流意识形态政治权威；优化技术应用，实现双重理性的平衡统一等四个方面有效规避生成式人工智能带来的传播风险，持续优化主流意识形态传播效果，维护主流意识形态传播安全。

关键词： 蒙特卡罗(MC)方法   粒子输运   并行计算   JMCT   人工智能  

摘要： 蒙特卡罗（MC）粒子输运方法应用概率论随机理论与数理统计知识研制相应程序，并借助计算机工具帮助核领域解决各种粒子输运物理问题。经过70多年的发展，MC粒子输运方法理论和算法已经逐步成熟，先后诞生了多代多个程序软件，在核辐射屏蔽、核反应堆堆芯临界安全分析、核探测及核医学等传统领域广泛应用。本文从MC粒子输运的理论基础介绍开始，给出了MC方法求解积分形式中子输运方程的中子通量密度公式，以及中子通量密度响应量的计算方法，同时概述了求解输运方程的确定论方法分类，介绍了MC粒子输运方法发展历程和计算应用阶段，以及国内外重要的MC粒子输运分析软件，还有近期国际上采用图形处理单元（GPU）技术发展MC粒子输运软件的方向和进展。同时对自主研制的MC粒子输运软件JMCT的功能和特色进行系统性介绍。

关键词： 人工智能   通识课   教学设计   大一新生   问卷调查  

摘要： 在人工智能技术快速发展的背景下，如何设计适应大一新生需求的人工智能通识课程成为高等教育改革的重要议题。本研究以浙江大学901名大一新生为研究对象，通过问卷调查与访谈，分析其人工智能知识基础、素养水平及课程需求差异。研究发现：（1）专业领域和生源区域是影响大一新生人工智能知识掌握情况、素养水平和知识需求的重要因素；（2）近九成新生尚未接触人工智能相关知识，理工科学生编程基础优于人文社科学生，但整体技术基础薄弱；（3）超九成学生认为学习人工智能知识对个人发展和专业需求至关重要；（4）学生偏好实践导向的课程形式，建议课程内容分层设计，加强跨学科案例与实用性技能培养。基于此，本研究提出构建差异化课程体系、强化校企合作实践、整合跨学科师资资源、推动“AI+X”融合创新等建议以弥合区域及专业差异、提升通识教育质量，为智能时代人才培养提供参考。

关键词： 虚拟影响者   人工智能   影响者营销   品牌代言  

摘要： 随着AI技术的发展,虚拟影响者作为新兴的营销工具,通过模拟人类特征和个性来吸引消费者,尤其在年轻群体中影响力显著。企业可以从形式真实性和行为真实性两个维度出发,设计不同类型的虚拟影响者。企业在营销活动中应用虚拟影响者可以通过新颖性吸引消费者注意力,从而提高品牌创新感知,还可以避免出现真人影响者那样的丑闻事件和不当行为风险。然而,虚拟影响者营销也存在潜在消极效应,如算法出错引发的算法厌恶、恐怖谷效应以及消费者对虚拟影响者真实性的质疑。影响虚拟影响者营销效应的重要调节因素包括来源透明度、产品类别/特征、应用场景以及消费者个体差异等。最后,研究对虚拟影响者营销效应进行了总结,并进一步探讨了虚拟影响者营销在技术赋能、作用机制、营销结果、营销伦理等领域的未来研究展望,以及虚拟影响者营销应用的广阔发展前景和可能面临的挑战。