关键词： 通用人工智能(AGI)   传媒新质生产力   业态革新   应用场景   创新路径  

摘要： 通用人工智能（AGI）作为传媒新质生产力的“数智新引擎”，通过神经符号融合的认知架构、多模态情境理解与生成能力、自我演化的主动学习机制等技术优势，正在重构传媒业的生产逻辑。AGI的综合技术优势将驱动内容生产转向智能涌现模式、传播体系构建跨域融合网络、产业生态形成多维价值矩阵，从而实现产业业态重塑，并从新闻生产、内容分发、管理机制、用户运营、国际传播五个方面实现AGI技术在新闻传媒业的应用场景建构。为适应智能化传播语境下的媒体转型要求，新闻传媒业必须夯实技术基座，开发新质生产力数智引擎；重构生产体系，推动新闻传媒业数据入表和资产化；激活传播动能，人机协同共智形塑新型生产关系；加快治理体系建设，构建多元协同防护体系。

关键词： 思想政治教育亲和力   人工智能情感   情感技术   情感劳动  

摘要： 人工智能的发展没有停留在“规范性”的“智能”层面止步不前，而是在新一轮浪潮中走向具有“反思性”的“情能”，由“智能”走向“情能”的科技变革中，人工智能情感作为过渡阶段的产物，深刻变革着思想政治教育的相互性关系，为思想政治教育亲和力在教育介体、教育主客体、教育空间的提升上提供了可能的技术空间。然而，智能情感归根到底仍是一种情感的技术模拟、数据还原和抽象呈现，无法达到“人工情能”所能兼容的人的情绪、态度、创造等概念所兼具的一切“心理”类向量，人工智能情感存在使思想政治教育情感劳动、情感功能、情感关系异化的可能。对此，需要厘清人工智能情感应用的技术边界，有效破解智能情感赋能思想政治教育亲和力的风险挑战，实现人工智能情感对思想政治教育亲和力的高效驱动。

摘要： 数字经济浪潮下企业面临的市场波动更加剧烈,业务边界更加模糊,财务管理数据呈现指数级增长。而传统依赖人工核算、经验决策的财务管理模式在实时性、准确性、风险抵御能力方面存在明显局限性。利用人工智能推动财务管理转型成为了企业保持竞争优势的重要路径。在此背景下,深入剖析人工智能在企业财务管理中的应用风险,进而构建适配性防控体系具有现实意义。

关键词： 人工智能   职业院校   信息化体系   技术-教育-生态协同  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,职业教育信息化建设面临新的机遇与挑战.以“技术-教育-生态”三元协同为核心理念,构建职业教育信息化体系框架.在技术层面,通过多模态感知设备实现教学环境全要素数字化,结合知识图谱与认知推理引擎构建智能决策系统,并运用在线学习算法确保系统的持续优化能力.在教育维度,重点解决标准化培养与个性发展、理论传授与实践训练、学校教育与终身学习之间的矛盾,将职业素养培育转化为可量化指标体系.在生态层面,设计“双循环”机制,内循环实现院校内部教学管理服务的智能化协同,外循环建立产教融合的数字孪生体.该框架能有效提升教学精准性、资源利用率和人才培养的产业适配度.

关键词： 肺结节   人工智能   量化参数   病理亚型   预测模型  

摘要： 目的 评估人工智能（artificial intelligence,AI）辅助诊断系统中影像量化参数在≤2 cm肺结节临床诊疗决策中的价值以及AI的诊断效能。方法 纳入2020—2023年大连大学附属中山医院收治的肺结节患者，利用AI辅助诊断系统提取肺结节影像参数，多因素分析筛选出鉴别良恶性、浸润性腺癌复发高风险的预测因子，建立诊断模型并评估其性能。根据病理结果，判断AI系统的诊断效能。结果 共纳入594例肺结节患者，其中男202例、女392例，平均年龄24～82（58.75±11.55）岁。非实性结节的体积、平均CT值、3D最大径是恶性结节的独立预测因子，阈值分别为287.4 mm3、-491 HU、12.0 mm。诊断效能的曲线下面积（area under the curve,AUC）由高到低分别为联合模型（0.802）、体积（0.783）、平均CT值（0.749）、3D最大径（0.714）；实性结节的平均CT值和3D长径是恶性结节的独立预测因子，阈值分别为-81 HU和17.5 mm,AUC分别为0.874和0.686，联合预测的AUC为0.957；囊腔样结节的质量是恶性结节的独立预测因子，当质量>180.7 mg时，结节更倾向恶性。非实性结节浸润性腺癌高复发风险的独立预测因子为肿瘤实性成分占比（consolidation-tumor ratio,CTR）、平均CT值、3D长径、体积，阈值分别为0.14、-386 HU、15.6 mm、1 018.9 mm3，诊断效能由高到低分别为联合模型（0.788）、3D长径（0.735）、体积（0.725）、平均CT值（0.720）、CTR（0.697）。AI预测靶结节良恶性准确率为87.4%、阳性预测值96.6%、阴性预测值58.9%。结论 在≤2 cm肺结节的临床诊疗决策中，AI辅助诊断系统具有较高的应用价值。

关键词： 人工智能   数字档案   数据管理   数智化建设  

摘要： 随着全球范围内新一轮科技革命和产业变革，数字化进程加快导致数字档案数量呈指数级增长，传统档案管理模式已难以应对海量数据的处理需求。我国自然资源档案数字化建设虽处于高速发展期，但仍面临数据融合度有待提高、数据价值挖掘深度不足、服务效能存在显著落差以及存在潜在的安全合规风险等问题。本文基于英国“AI for Selection”项目利用人工智能（AI）技术开发分类模型器，优化政府档案筛选工作的成功实践，针对上述问题提出解决方案的思路，包括构建自然资源数智化档案管理系统，将自然语言处理、机器学习、图像识别等AI技术与档案管理相结合，实现从档案产生到处置的全生命周期智能管理，以技术手段深化档案价值挖掘、提升服务效能，以人机协同互补的工作模式降低单一人工模式可能带来的风险，以此提升自然资源档案管理水平。同时，建议制定统一的技术标准规范促进档案数据标准化，提升互通性；构建信息安全管理框架和分级分类管理体系，进一步强化信息安全防控。

关键词： 脑缺血   卒中   侧支循环   影像学技术   人工智能   多模态数据融合  

摘要： 侧支循环状态是影响缺血性脑卒中血管内治疗决策及预后的重要因素。传统影像学方法依赖医师主观判读，存在耗时久、一致性低等问题。人工智能算法通过提取多模态影像的深层特征，能够实现侧支循环的快速评估，显著提升评估准确度与客观性。然而，当前研究仍面临数据质量参差不齐、模型泛化能力不足、可解释性不佳及评分标准精细化欠缺等挑战。未来需通过多模态数据融合、多中心标准化数据库建设、可视化技术提升模型可解释性，以及发展细颗粒度评分体系，推动人工智能从辅助评估向精准治疗决策支持转化，为缺血性脑卒中的精准诊疗提供新的可靠方案。

关键词： 3D打印   含能材料   人工智能   增材制造  

摘要： 聚焦于3D打印技术在含能材料领域的应用实践及其未来发展前景展开深入剖析,系统阐述了3D打印技术的分类体系以及含能材料3D打印的工艺过程,详细梳理了现阶段3D打印技术在含能材料领域的实际应用现状与成果,深入探讨了3D打印技术在该领域的长远发展前景、潜在机遇与面临的挑战,并对其在工业规模化生产应用进程中的可行性与发展路径进行了前瞻性的分析与展望。

关键词： 生成式人工智能   自我优待   反垄断法  

摘要： 生成式人工智能自我优待行为的特殊性源于其“数据—算法—模型”的技术垄断结构以及“技术提供者”与“服务竞争者”双重身份的竞合，其通过拒绝交易、差别待遇、搭售等表现形式实现竞争优势的跨界传导，破坏市场公平竞争秩序。在对其进行分类规制时，面临拒绝交易必需设施“不可或缺性”要件僵化，差别待遇受制于“交易相对人条件相同”形式要求，搭售行为因产品边界模糊及强制性、隐蔽性认定复杂等困境。因此有必要对必需设施理论中的“不可或缺性”要件进行修改，并通过实质性歧视效果突破差别待遇形式要件限制，同时构建复合标准的两段式判据以及依据客观强制效果来认定搭售行为。为更好地预防该行为的发生，在明确上述行为的认定标准的同时需构建反垄断法律责任体系，以实现“强监管”与“促创新”的平衡发展。

关键词： 人工智能   国际传播   智能传播   理念升维   路径创新  

摘要： 随着ChatGPT、Sora、Deepseek等人工智能工具逐渐成熟和普及化并不断向高质高效演进，人工智能已成为驱动国际传播转型升级的强劲动能。新一代人工智能引发国际传播范式的迭代升级、技术驱动下国际话语权力的博弈以及数字算法对国际传播格局的重构促使当代国际传播呈现全新的发展图景。智媒时代的国际传播不仅需要在理论层面对传统国际传播理论进行重新审视和理念升维，还需要在实践层面从顶层设计、内容生产、数字文化产业、技术与人文互构等多维度推进国际传播的结构转型和战略升维，从而更好地提升国际传播效能，为人工智能时代国际冲突加剧背景下的国际传播开辟新的路径。