关键词： 人工智能   高职院校   就业指导工作  

摘要： 文章探讨了人工智能赋能高职院校学生就业指导工作的意义,并分析了人工智能赋能高职院校学生就业指导工作的现实困境,然后提出了相关实践路径,包括构建串联全过程的智能就业指导服务平台,实现信息数据全员共享;加强就业指导队伍能力培养,打造智能化就业指导复合型人才队伍;推动课程体系创新建设,驱动人工智能与教学内容深度融合;优化就业评价体系,建立科学的综合评价体系。

关键词： 生成式人工智能   教育应用   伦理风险   协同治理  

摘要： 在生成式人工智能技术与教育领域深度融合进程中，算法伦理与教育正义等关键问题日益凸显。基于责任伦理与技术治理的理论框架，研究聚焦政府、学校、企业三元主体协同治理生成式人工智能教育应用伦理风险的制度安排与实施路径。文章通过系统解构当前教育场景中存在的算法偏见、数据异化等伦理困境，创新构建了包含伦理审查矩阵与风险分级响应机制的协同治理模型。以X市教育大数据中心为实证场域，着力建立生成式人工智能教学工具分类监管机制与师生数字权益保障三级预警体系，为推动智能教育技术实现善治提供跨学科解决方案，促进技术创新与教育价值有机统一。

关键词： 人工智能   全球领导力   数字权力   规则竞争   AI治理   中国方案  

摘要： 人工智能正在重塑全球治理的议题结构与权力版图，全球领导力由以资源投射为核心的“控制型”范式，转向以规则建构与价值共识为导向的“共建型”范式。基于对全球领导力相关理论和政策文本的系统梳理与比较分析可见，数字技术所催生的算法治理、数据主权和标准竞争，正成为全球领导力的关键支点。美国在制度创新和多边供给上的“领导力赤字”加深，欧盟以“可信AI”为代表的规则路径和中国以发展权、普惠性与协同共治为取向的治理实践并行推进。在此背景下，AI时代的全球领导力需要完成政治逻辑和哲学基础的双重转向：由主导到协商、由主体中心到生态网络、由功利理性到技术伦理。据此，归纳出面向中国提升全球领导力的五项战略要点，即完善顶层设计，构建中国特色AI治理模式，强化技术自主与标准制定能力，提升数字外交与国际传播能力，以多边协作机制应对外部不确定性。文章为AI驱动下的全球治理演化和中国治理路径选择提供了理论框架与政策启示。

关键词： 人工智能   数据   数据犯罪   算法风险   数字平台   平台数据权益  

摘要： 在人工智能与数字经济深度融合的时代，平台数据已成为核心生产要素，其所承载的权益既体现为平台对经加工整合数据成果的权利，也表现为依托数据集中与算法支配形成的结构性权力。随着平台数据经济活动的扩张，刑法在保障数据法益与维护竞争秩序中的角色愈发凸显。然而，平台数据权益的复合属性使刑法介入面临类型模糊、规制越位与责任失衡等难题。为回应这些制度困境，刑法的介入应实现结构化与分层化的规范调整：在权利维度上，明确平台数据的双层法益结构，将侵犯数据层数据法益的行为纳入数据犯罪评价范围，将侵犯映射层经济利益的行为纳入财产犯罪或知识产权犯罪的评价框架，并通过想象竞合原则实现行为的整体评价；在权力维度上，坚持刑法的最后手段与比例原则，确立实质性公共利益审查与法益限缩机制，防止刑法异化为巩固垄断的工具，并构建程序透明与分层归责机制以确保规制的正当性与可控性。通过在权利保护与权力规制之间确立协调的介入逻辑，刑法能够在保障数字秩序与防控数据风险中实现应有的制度平衡。

关键词： 欧盟   人工智能   人工智能素养   人工智能法案   中国路径  

摘要： 提升全民AI素养已成为全球共识。欧盟颁布了有关人工智能素养的法规、政策，并在实践检验中形成了鲜明的特色，这对我国具有较大的理论参考价值和现实借鉴意义。运用文献查阅法和综合分析法，首先对目前相关研究现状进行综述，找到研究突破口；进而阐述欧盟有关人工智能素养的法规、政策；然后分析欧盟人工智能素养的实践特点；最后提出借鉴欧盟经验，推进人工智能素养的“中国路径”。结论认为，“中国路径”可从以下4个方面着手展开：构建多层次的法规、政策框架，为AI素养“保驾护航”；分层推进AI素养教育,全链条培养AI人才；构建多元参与的AI素养生态；推动企业建立AI素养内生机制，促进AI素养提升。

关键词： 人工智能  

ISBN: (纸本)9787539094359

摘要： 【简介】本书共五章，全书聚焦于如何使用Suno AI去创作音乐，将音乐的细节变得更为完善，同时激发并实现大家的音乐热情与灵感。

关键词： S100B   纳米光子   生物传感器   深度学习   创伤性脑损伤   床旁检测   人工智能   图像分析  

摘要： 目的 在既有研究基础上，针对超早期脑损伤生物标志物检测的需求，系统总结并规范基于纳米光子异链芯片联合深度学习图像识别的S100B快速定量检测方法，汇报关键分析学性能指标与质控流程，并探讨其临床前应用路径。方法 围绕“芯片-成像-AI-定量-质控”五个环节，梳理平台的检测流程与参数设定，具体涵盖：动态范围与检出限的标样评估、与传统ELISA的一致性比较、干扰物/交叉反应评估、响应时间与现场适用性分析；在真实样本层面，仅基于可检出率与一致性进行方法学验证，不设计完整临床统计结果。基于上述结果，制定标准化操作规范（SOP）、质量控制清单，并提出适用于前线/急诊/术中场景的应用路径建议。结果 平台在标准品验证中表现出宽动态范围与良好拟合度，批内/批间变异处于可控水平，可在15～30 min内获得稳定读数；对常见神经相关蛋白无显著交叉反应。在真实样本中，平台对传统方法未检出的低浓度样本具有较高可检出率，与对照方法结果一致性好。结论 该方法学体系具备超早期、低丰度与现场化应用潜力，配套SOP与质控要点有助于在急诊与围术期场景实现标准化推广应用。建议后续开展多中心真实世界研究，进一步积累转化证据。

关键词： 人工智能   幼儿思维教育   创新路径   个性化学习  

摘要： 通过对相关理论基础的剖析,明确人工智能技术与幼儿思维教育的契合点.深入分析当前应用现状,挖掘存在的问题与挑战,并针对性地提出创新路径,包括个性化学习支持、沉浸式学习情境创设、智能互动以及教师专业发展与人工智能融合等方面.本文探索合理运用人工智能能有效提升幼儿思维教育质量,为幼儿思维发展提供新契机,但也需应对诸多挑战,以实现其在幼儿教育领域的可持续发展.