关键词： 人工智能   大语言模型   DeepSeek   师生关系  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展，特别是DeepSeek等大语言模型在教育领域的广泛应用，传统师生关系正经历深刻变革。基于教育生态理论与技术哲学批判，研究揭示了人工智能对师生关系的三重冲击，包括教师角色的功能性弱化、学生学习方式的个性化与依赖性张力，以及技术中介加剧的师生交往异化。为应对以上挑战，提出人工智能支持下的新型师生关系，包括人机协同的“三方模式”、教师角色的再定位以及多元化的师生互动模式。在此基础上，提出师生关系的重构路径，聚焦情感交流与人文关怀的强化、伦理规范的建立与执行以及智能教育生态系统的构建，旨在实现技术赋能与人文价值的动态平衡，为人工智能时代教育本质的回归与师生关系的可持续发展提供理论依据和实践参考。

关键词： 生成式人工智能   公共服务   智能服务   人工智能风险  

摘要： 生成式人工智能为公共服务带来发展机遇的同时，也引发了治理风险。基于资源依赖理论，构建了“生成式人工智能在公共服务中风险生成的分析框架”，描述了生成式人工智能嵌入公共服务过程中产生的隐私保护、算法透明、算法偏见、数字鸿沟、责任模糊、政策失灵等困境，分析了政府因过分依赖企业供给的生成模型训练数据与算法架构，导致政企的权力关系失衡和技术风险演变为社会风险的过程。并从缓解政府过度资源依赖、平衡政企权力关系与技术风险演变为社会风险三个方面提出了六条推动公共服务高质量发展与技术安全平衡的政策建议。

关键词： 人机互动   人机情感   情感风险   人机共存   人工智能  

摘要： 人工智能在人类情感交往中扮演着日益重要的角色，使得技术变迁下的人机情感耦合越发明显，这种耦合主要表现在：机器侧的拟人化表征、角色化功能及安全化倾听唤起了人类侧的情感连接。然而，这些耦合因素仅作用于情感表层，并未改变人机情感割裂的本质，人机互动过程中仍暴露出机器身份鸿沟、场域思维缺乏、情感伦理问题等深层危机。因此，研究焦点在于，通过对人机情感表象的切入，逐层剖析人机情感的各种风险及其缘由，在强调媒介技术衡量标准的同时，坚持人类主体的自主性诉求；深度挖掘机器技术逻辑，以丰富机器场域感知能力拓展机器对人类情境的融入；构建多方协同的伦理体系，以规范人工智能的设计、开发、应用与运营标准，塑造一个以“体验”为核心的人机情感世界。

关键词： 工程造价   造价预测   Python人工智能模块   应用分析  

摘要： 为进一步提升工程造价预测的精准性与可靠性,技术人员提出应用Python人工智能模块的理念,并将其落实在实际工程造价预测之中,以此保证预测效率与精准性。在Python人工智能模块的支持下,解决了传统工程造价预测存在的问题,也为成本控制提供了强有力的支持,并保证了数据的准确性与可靠性。本文基于此,对Python人工智能模块在工程造价预测中的应用进行分析与研究。

关键词： 人工智能技术   机电设备   电气自动化控制技术  

摘要： 在科技日益成为推动生产发展的核心动力,机械自动化程度持续升级的当下,众多领域纷纷借助前沿科技力量提升作业效率。在众多高科技范畴之中,人工智能技术因其广泛的应用前景和社会各界的密切关注而显得尤为重要。人工智能的深度应用同样引领了民众日常工作和生活模式的根本转变。鉴于目前机电装备与人们的日常生活以及社会生产活动之间的紧密联系,本研究将集中探讨结合了人工智能的机电装备电气自动化控制技术,旨在探索提升机电装备性能的有效路径。

关键词： 人工智能   无人机巡检   物联网   数字孪生   大数据分析  

摘要： 电力输电线路故障抢修依托智能化技术,实现快速、精准故障定位和高效抢修,增强电力系统运行稳定性。利用人工智能算法分析故障特征,采用无人机高空巡检方法获取线路数据,通过物联网传感器实现实时监测与预警,构建数字孪生系统模拟线路状态,精确优化抢修流程。借助大数据手段实现资源分配优化,增强抢修效能,减少运维开销。应用智能技术降低人工巡查风险系数,减少停电时长,提高输电线路运行的安全性与可靠性,为电网智能化运维提供技术支撑。

关键词： 心房基质   心房颤动   无创评估   人工智能  

摘要： 心房基质的改变与心房颤动（简称房颤）的发生、进展、复发及缺血性卒中等密切相关，是房颤临床评估的重要环节。这些改变归属于心房心肌病，影像学表现为心脏扩大，组织病理特征为心房纤维化。除基于一般临床特征的初步了解外，可通过心电图P波参数、影像学的心房结构与应变指标，以及心房炎症相关血清标志物等，对心房基质进行无创评估和动态监测。人工智能应用多参数模型可充分整合上述方法，提升心房基质无创评估的准确性。

关键词： 人工智能   船舶电气设备   自动控制   智能监控   故障诊断   预测性维护  

摘要： 随着全球贸易的不断发展,船舶运输在其中扮演着至关重要的角色。为了提高船舶运营效率、降低运营成本、增强安全性,船舶电气设备的自动化控制已成为必然趋势。本文旨在探讨基于人工智能(AI)技术的船舶电气设备自动控制系统的应用。通过引入AI技术,可以实现对船舶电气设备的智能监控、故障诊断、预测性维护和优化控制,从而显著提升船舶的整体性能和安全性。

关键词： 电力变压器   故障诊断   油色谱分析   人工智能   状态监测  

摘要： 变压器作为电力系统的核心设备,其运行状态直接关乎电网的稳定性和供电安全。由于长期运行、环境因素及负荷变化的影响,变压器故障难以避免,而精准、实时的故障诊断对于保障电力系统的可靠性至关重要。传统的诊断方法,如油色谱分析、电气试验和局部放电检测,在准确性和适应性方面存在一定的局限性。随着人工智能、大数据、数字孪生等技术的不断发展,智能诊断方法正逐渐应用于变压器状态监测中。本文深入分析了变压器故障机理以及传统诊断方法的不足之处,探讨了当前诊断所面临的现实挑战,并提出了基于深度学习、多模态数据融合、迁移学习和边缘计算的智能优化路径。研究结果表明,多维度智能诊断技术能够显著提升故障检测的精准度和实时性,为电力系统的安全稳定运行提供更加高效的解决方案。

关键词： 人工智能   碳排放效率   绿色创新   准自然试验   因果效应  

摘要： 人工智能在推动碳达峰、碳中和目标实现及应对气候变化方面发挥着重要作用。基于2012～2022年中国城市面板数据，将国家新一代人工智能创新发展试验区视为人工智能的“准自然试验”。首先，采用倾向得分匹配双重差分模型、平行趋势检验及交互权重估计方法，识别人工智能对碳排放效率的因果效应。其次，分析人工智能影响碳排放效率的作用机制，并探讨其异质性影响。结果表明，人工智能显著提高了碳排放效率，该结论在一系列稳健性检验后依旧成立。人工智能通过提升能源利用效率和推动绿色创新，进而提高碳排放效率。人工智能对碳排放效率的影响因资源禀赋和区位的不同而不同，在非资源型城市及东部和西部地区的正向影响更为显著。研究结论为中国实现“双碳”目标及可持续发展提供了政策启示。