关键词： 人工智能   现代教育模式   影响分析  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展为各行各业带来了深刻的变革,教育领域亦不例外。从早期的机械计算辅助教学,到如今的智能教学系统、个性化学习推荐等,AI 技术的应用正逐步深入教育的各个环节。大数据、云计算、物联网等技术的飞速发展,为 AI 在教育中的应用提供了强大的技术支撑。这些技术使得教育数据的收集、处理和分析变得更加高效和精准,从而为个性化教学和智能评估提供了可能。现代教育面临着学生数量激增、教学资源有限、教育公平性待提升等诸多挑战。AI 技术的引入,有望解决这些问题,提高教学效率和质量,实现教育的个性化和精准化。智能教学系统能够根据学生的学习进度和需求,提供个性化的学习资源和辅导;虚拟助教可以 24 小时在线回答学生的问题,减轻教师的负担;智能评估系统则能够客观、准确地评估学生的学习成果,为教师提供有针对性的教学建议。深入探讨 AI 在现代教育中的应用,有助于我们更好地理解其优势和局限性,为教育实践提供科学依据和决策支持。同时,这也有助于推动 AI技术的进一步发展和完善,使其在教育领域发挥更大的作用。

关键词： 特发性肺纤维化   进展性肺纤维化   肺纤维化   抗纤维化治疗   人工智能  

摘要： 2022年美国胸科学会/欧洲呼吸学会/日本呼吸学会/拉丁美洲胸科学会联合发布的临床实践指南首次提出进展性肺纤维化(progressive pulmonary fibrosis，PPF)这一术语，用于统称除特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis，IPF)外的其他类型的间质性肺疾病进行性纤维化表型。此类疾病即使经过规范化治疗，仍可能呈现与IPF相似的临床病程特征及纤维化核心机制。目前，美国食品药品监督管理局批准的2种抗纤维化药物尼达尼布及吡非尼酮，仅能减缓IPF患者的肺功能下降，无法逆转纤维化。由于PPF患者群体异质性强、入组标准复杂，针对PPF的临床试验常因招募困难而终止。当前药物研发策略多选择以IPF为初始适应证，待验证有效性后逐步拓展至其他肺纤维化疾病。在研发管线中，多数候选药物尚处于临床早期阶段，仅少数进入Ⅱ/Ⅲ期临床试验并同步探索PPF适应证。值得注意的是，2024年全球首款基于纯人工智能设计的抗纤维化药物INS018-055已成功推进至Ⅱ期临床试验，标志着人工智能技术在药物开发中的突破性应用。该文系统解析PPF的概念框架，涵盖其定义、疾病谱系、流行病学特征及分子机制，并基于抗纤维化治疗视角综述最新临床研究进展，旨在为新型靶点发现及转化研究提供理论依据。

关键词： 人工智能赋能   现代产业统计   统计改革与创新  

摘要： 为提高人工智能时代现代产业统计的数据质量、工作效率和服务水平，文章在大量调研的基础上进行系统分析。结果显示：现代产业统计正面临难以快速高效处理和分析大规模复杂动态数据、已有统计调查方法难以及时反映现代产业情况、人工智能技术嵌入现代产业统计存在障碍、复合型现代产业统计分析人才短缺等严峻挑战。亟须基于现代产业的内涵、特征和统计需求，完善政府统计和企业统计的顶层设计，充分发挥现代产业统计职能作用；利用信息技术实现现代产业统计全过程数智化，提高统计数据质量，打通数据通道，实现数据融通共享，为产业决策提供多维数据支撑；提供制度、法治和人才等多重保障，切实推进现代产业统计的改革与创新。

关键词： DeepSeek   农药设计   大语言模型   人工智能   实际应用  

摘要： 现代农业发展对新农药创制提出了更高要求，然而传统研发模式在效率、成本控制及环境相容性等方面面临显著瓶颈。随着人工智能(AI)技术的突破性进展，大语言模型等AI技术为农药创新研究开辟了智能化新路径，展现出巨大的应用潜力。本文系统探讨了DeepSeek大模型在农药分子设计中的创新应用及其技术优势。通过构建垂直领域知识库、多模态数据整合和动态交互系统，DeepSeek实现了对农药专业术语的精准解析、化学结构与生物活性的智能关联以及跨语言专利检索的无缝衔接。案例研究表明，在对于吲唑虫酰胺类新化学农药的改造中展现出对已有农药改造方案的学习和整合能力，在新骨架创制、逆合成分析、农药性质汇总和活性及内吸性预测中也能体现出一定优势。DeepSeek通过融合生成对抗网络与量子化学约束的多目标优化框架，并且加入了DeepSeek-chem专业模式，显著增大了有关农药分子设计方向的检索范围且提升了检索效率。揭示了人工智能技术在破解农药研发中环境友好性与生物活性协同优化等关键难题中的突破性价值，为农药创制范式向智能化转型提供了创新解决方案。

关键词： 人工智能   河南省   农业产业链   融合  

摘要： 随着人工智能（AI）的迅猛发展，其在农业领域的应用日益广泛，为农业产业链的发展带来了新的机遇。本文以河南省为例，旨在探讨人工智能与河南省农业产业链融合发展的优势、制约条件以及对策，以推动农业现代化转型。通过系统分析人工智能的内涵、关键技术及其在农业产业链中的应用场景，结合需求耦合理论，评估人工智能与河南省农业产业链的融合潜力。采用案例分析法，总结人工智能在提升资源配置、风险动态管控及产业链协同等方面的实际效果，并基于实地调研与文献研究，剖析融合发展的主要制约因素。结果表明，人工智能在河南省农业产业链中具有显著优势，包括优化资源配置、强化风险管控和促进纵向协同，通过实际案例验证了其应用价值。然而，融合发展面临发展基础薄弱、产业链条复杂、主体力量薄弱及体制机制不完善等制约条件。为促进人工智能与河南省农业产业链深度融合，本文建议从引进和培育人工智能企业与团队、完善创新布局、优化发展机制及强化政策供给等方面制定对策。本研究为区域农业智能化发展提供了理论依据与实践参考。

关键词： 生成式人工智能   高校思政课   风险生成   规避路径   教育主体性  

摘要： 生成式人工智能为高校思政课的数字化转型与教学质量提升注入了新活力，但同时也潜藏着教育者主体性旁落、学习者主体性失落、教育主体间性疏离等风险。这些问题可能削弱教师的教学主导权，加剧学生的认知依赖与价值判断偏移，并弱化师生之间的互动与情感联结。究其根源，主要在于技术应用过程中算法逻辑对教育主体性的侵蚀、人机交互模式对教育主体间性的疏离，以及工具理性对育人价值的僭越。为有效应对风险，推动高校思政课高质量发展，我们亟需在以下几方面作出努力：明确技术应用的边界，巩固教师在课堂教学中的主导地位，重塑教育者的主体性；加强学生人工智能素养与批判性思维的培育，涵育学习者的主体性；构建新型互动平台并完善相关伦理规范，重建积极健康的教育主体间性。

关键词： 人工智能   软件工程   人才培养   教学改革  

摘要： 从人工智能背景出发,探讨软件人才的培养方法,提出明确的教学改革思路,增加教学对策。首先分析了的人工智能的应用意义、应用原则,明确人工智能与软件人才培养之间的关系。根据现代教学理念,创新人才培养模式,提高人才培养质量。通过应用人工智能,各地方对于软件人才的培养质量显著提升,一系列教学工作得到了学生的积极配合。今后,各大高校要继续优化人才培养模式,打造先进的教学平台,提高教学的质量。

关键词： 人工智能事故   过失竞合   注意义务   因果关系  

摘要： 人工智能技术的广泛应用使传统过失竞合理论面临责任主体范围狭隘、刑法上注意义务范围模糊、技术及多主体介入后因果关系不明等挑战,亟须构建技术嵌入型过失竞合刑事责任认定规则,实现技术发展与罪刑规则的关联与衔接。应确立单位管理(监督)者、人工智能产品研发者、供应者的过失责任主体地位。应以规范保护目的理论和法益侵害实质关联原则作为刑法上注意义务的范围标准,只有对避免侵害结果具有必然的一般能力的、与侵害结果具有实质关联性的技术义务才能成为注意义务的来源,否定“合义务的替代行为”理论在过失竞合中的适用。同时,为限制过失竞合的处罚范围,应立足相当因果关系说构建过失犯脱离的理论路径,实现过失竞合刑事归责事实判断和规范判断的统一。

关键词： 生成式人工智能   数据溯源   复制权   技术治理   非表达性使用  

摘要： 生成式人工智能在模型训练过程中对海量作品数据的使用,面临著作权法上复制权侵权的认定困境。当前法律对“复制”行为的宽泛界定,未能区分技术性复制与具有传播目的的复制,导致数据处理合法性高度不确定。研究提出,应在司法实践中对复制权进行目的性限缩,以“固定性”与“传播性”作为构成侵权的双重标准。训练过程中所涉临时性、非表达性复制行为,因不具备独立传播意图与市场替代效果,不应落入复制权规制范围。在此基础上,数据溯源技术可作为验证“非传播目的”与过程合规的关键治理工具,通过记录训练全流程元数据,构建可信证据链,为司法裁判提供客观依据。最终,应构建法律解释与技术治理相协同的分层实施框架,在不妨碍技术创新的前提下实现著作权制度的有效调适。

关键词： 机械设计原理   智能控制系统   现代控制理论   人工智能  

摘要： 本文旨在研究基于机械设计原理的智能控制系统的设计与实现。通过对机械设计原理的深入分析,结合现代控制理论和人工智能技术,构建一种能够自主感知、决策和执行的智能控制系统。该系统能够实现对机械设备的高效、精确控制,提高设备的运行效率和性能。