关键词： 人工智能   大学生   思政教育  

摘要： 人工智能的快速发展为大学生思政教育创新提供了新引擎,思政教育逐步向精准化、个性化和智能化方向发展。文章从创新传统教学模式、满足大学生个性化需求等方面入手,分析了在大学生思政教育中运用人工智能的重要作用,然后提出整合资源、精准推荐、沉浸式思政等人工智能助力大学生思政教育的具体策略,为推动人工智能在大学生思政教育领域得到更深层次应用与发展提供参考。

关键词： 人工智能绘画   人类绘画   颜料   遭遇   语义分析  

摘要： “传统的人类绘画是否会被人工智能绘画所取代”是一个在当下艺术界被广泛讨论的问题。具有科学背景的研究人员多对人工智能绘画能达到人类绘画作品的品质持积极看法,但这类研究普遍将绘画视为一种以精准传递画家意图为目的的行为,这忽视了戴士和、弗朗西斯·培根、格哈德·里希特以及詹姆斯·埃尔金斯等画家和理论家注意到的颜料在人类绘画中的一种反作用于画家的理性认知的力量,这种力量使得画家的意图在绘画过程中不断地面临被调整的可能,也使得人类绘画能够生成未被设想过的新效果,进而达到西蒙·奥苏利文所说的对认知的“遭遇型扩展”。这是人类绘画区别于人工智能绘画的本质特征,也为我们理解二者间的关系提供了新的思路。

关键词： 大众化戏剧   人工智能   提示语   人机共同创作  

摘要： 人工智能(AI)正在重塑艺术生态,深刻地改变着艺术创作和艺术教育的模式。在戏剧大众化实践的过程中,剧本始终是一个不易突破的瓶颈。大众化戏剧工作者完全有可能借助AI,带领中小学生和其他想“玩”戏剧的人们,突破瓶颈,生成自己所需的故事和剧本。为此,大众化戏剧工作者需要提高人机协同能力,组织提示语,掌握“缠斗法”,成为“允许者”,迈向人机共同创作的新境界。

关键词： 生成式人工智能   AI赋能教育   高等工程教育改革   学生能力培养   能力测评与认证  

摘要： 近年来,以大语言模型为引领的生成式人工智能GenAI(Generative Artificial Intelligence)正在迅速改变着人类社会的发展进程,也对全球高等教育产生了巨大影响。GenAI正在赋能和改变着传统的高等教育模式及教学方式,赋能了学生的学、教师的教和高校的管,推动着高等教育改革进程。但人们更加关心的问题是:GenAI如何通过赋能高等教育真正提升学生的创新能力?为此,需要探究学生的能力要素、能力培养与训练、能力测评和认证,以及GenAI如何改善这些环节等问题。本文以GenAI提升学生专业能力为目的,探究高等工程教育领域学生的能力要素、能力培养与度量,提出学生能力要素度量矩阵;进而,面向学生能力的培养与测评,提出能力的培养与训练、测评和认证体系;接着,提出GenAI赋能工程教育过程中的导、学、教、测、评、证、管的方式方法,从而提升学生的专业能力;最后,以软件工程专业为例,具体给出GenAI支持软件工程专业能力培养体系及能力等级测评认证体系的典型示例和具体举措,并指出以GenAI赋能高等工程教育的改革与创新要点。

关键词： 颠覆性技术   技术生命周期   Gartner曲线   新一代人工智能   XGBoost模型  

摘要： [目的/意义]颠覆性技术具有独特的发展路径,识别其生命周期阶段对各国(地区)技术投资、战略规划和政策制定具有重要意义。本研究借助Gartner曲线,提出一种基于机器学习的技术生命周期识别方法,以促进颠覆性技术生命周期的精准识别。[方法/过程]研究首先构建了一个基于论文、专利和用户期望三维度含14个关键指标的综合测度体系,用于捕捉颠覆性技术在不同生命周期阶段的特征表现;其次,研究选取了生物芯片、云计算等7项具有代表性的颠覆性技术进行模型训练,采用XGBoost分类模型学习和识别样本技术在Gartner曲线标记下的阶段特征;最后,选取新一代人工智能技术进行实证检验,以验证模型的适用性和准确性。[结果/结论]结果表明,基于Gartner曲线的生命周期识别方法能有效识别颠覆性技术生命周期阶段,新一代人工智能技术的发展转折点分别在2014年、2017年、2022年。与传统的S曲线模型和反向S曲线模型相比,该方法在识别技术早期发展阶段的变动和趋势方面表现出更高的敏感性和准确性,能更准确地描绘颠覆性技术的发展特征,有助于更好地把握技术创新的脉搏。

关键词： 人工智能   AI痕迹   人工智能生成内容(AIGC)   数字灵韵   AI语言  

摘要： AIGC的普及带来了新的文本认知与检测困境,与人类创作的内容越来越难以区分,且现有的AI检测工具也不具备绝对的可信度,引发了对“AI痕迹”识别机制的反思。研究认为,逻辑结构的程式化以及语义关联的机械化使AI语言表现出可被辨识的显性特征。这些特征并非纯粹的技术残留,其中超出人类创作能力和经验范畴的部分,有可能是AI以计算语义为基础的“新式语言”甚至“对己言说”,在参数塑造的独一性和人类观照中生成了具有审美崇高与感知震颤的“数字灵韵”。未来,随着人类视角下AI痕迹的最终消失,人类的感知机制也将发生根本改变:从关注真实性与创作者身份,转向关注文本意义生成与人机协同的新美学范式。这不仅挑战人类的认知边界,也必然重塑数字文明的演进方向,当前需要做好认知转变的准备。

关键词： 人工智能+港航   数字化   产业协同   中国—东盟  

摘要： 随着全球水运行业数字化转型加速,广西依托区位优势和政策机遇,以人工智能技术为核心驱动力,积极推进“人工智能+港航”体系建设。文章立足“一带一路”倡议与RCEP生效背景,分析广西智能港航发展现状、现存问题及战略定位,提出“三位一体”体系构建与“四化协同”发展路径。重点围绕基础设施数字化、运营服务智慧化、产业生态协同化、治理能力现代化四大方向,设计平陆运河智慧工程、北部湾港数字孪生系统、绿色智能航运等标志性项目,并从法规完善、资金支持、国际合作三方面提出保障措施,探讨为区域智能港航建设提供理论参考与人工智能技术深度融合的实践范式。

关键词： 人工智能   生成式AI技术   ChatGPT   找矿预测   资源勘查   DeepSeek  

摘要： 地球复杂巨系统研究的多维度发展持续驱动着地学研究方法的突破创新。生成式AI技术作为新兴研究工具,凭借强大的数据处理与知识推理能力为地学研究提供了新的思路。本文系统梳理生成式AI技术的发展脉络,对比ChatGPT与国产DeepSeek模型的技术路线,展现了生成式AI技术强大的自然语言处理能力和多模态模型构建的优势。本文详细总结了生成式AI技术在地学中的应用,特别是在资源勘查领域的应用现状和发展趋势。生成式AI技术已实现地学领域中多源异构数据的通用性整合,在资源勘查领域深入参与各阶段工作并于数据整合、认知推理、应用服务等层面提供技术支撑,掀起资源勘查领域革新浪潮。目前,生成式AI技术在地学应用领域依然存在数据完备性缺陷、地质复杂系统挑战、地质模型可解释性难题等核心制约。综合分析指出,生成式AI重构“数据感知-知识提炼-决策生成”技术体系,必将加速实现该技术在地球科学各领域的应用突破,为创新勘查技术方法、提高勘查效率、助力新一轮找矿突破战略行动、保障国家能源安全提供重要技术支撑。

关键词： 人工智能技术   课堂教学模式   改革创新   应用研究  

摘要： 本文针对人工智能技术在教育领域的应用进行了深入研究,探讨了其在课堂教学模式改革创新中的重要作用。文章指出,当前课堂教学模式存在个性化不足、教学方法单一等问题,而人工智能技术的引入能够提供个性化教学、丰富教学手段、增强课堂互动和完善教学评价等优势。通过对人工智能技术与课堂教学模式融合的可能性进行分析,本文提出了包括政策支持、技术研发、教师培训、课程优化和评价体系改革在内的发展策略,旨在为我国教育事业的创新发展提供理论指导和实践路径。

关键词： 地质信息   数据处理   岩土工程勘察   人工智能  

摘要： 0背景岩土工程勘察作为各类工程建设的先行环节,对场地的地质条件、岩土体特性及不良地质现象进行精确勘查,为工程设计与施工提供不可或缺的地质信息。传统的岩土工程勘察方法虽然积累了丰富的经验,但在面对复杂地质环境和大规模工程建设时,逐渐暴露出诸多局限性。人工智能技术的出现为岩土工程勘察带来了新的曙光。其强大的数据处理能力、智能决策能力和自学习能力,能够有效地处理海量地质数据,挖掘其中的潜在规律,提高勘察效率和质量,降低成本和风险。因此,深入研究人工智能在岩土工程勘察中的应用,对促进该领域的技术进步和行业发展具有重要意义。