关键词： 即时检测   侧向层析   临床诊断   人工智能   全生命周期健康  

摘要： 侧向层析（lateral flow assay,LFA）作为即时检测（point-of-care testing,POCT）的核心技术，通过层压试纸条结构与多元检测原理，实现了病原体、肿瘤标志物及健康指标的快速检测，是当前即时检测最成功的技术之一。本综述系统阐述LFA的组成、检测原理及临床应用，并结合人工智能（artificial intelligence,AI）与全生命周期健康管理需求，探讨其智能化升级方向。当前该技术存在半定量判读主观性等问题，未来结合纳米材料、智能识别及云端管理，LFA将朝精准定量、多模态检测及智能化发展，助力分级诊疗，推动个性化精准医疗。随着医科与工科的融合，AI图像识别与深度学习技术的融入，使LFA从单纯结果判读可以考虑迈向“检测-建议”一体化，通过“纳米材料+智能算法+云端数据”的深度融合，成为基层医疗与精准医疗的关键纽带，助力实现“健康中国2030”的宏伟目标。

关键词： 药品监管   人工智能模型   监管科学   监管沙盒   风险评估  

摘要： 目的 为我国药品监管领域人工智能模型评估提供参考。方法 查阅美国食品药品监督管理局、欧洲药品管理局、英国药品与保健品管理局以及欧盟的有关网站、文献资料，研究国外药品监管领域人工智能模型评估情况，并提出有关启示。结果 国外药品监管部门通过构建监管沙盒机制、建立基于风险的评估框架等举措，以期实现对模型性能与安全性等的评估。同时，国外药品监管部门实施了政策发布、加强统筹、工具应用及人员培训等保障措施。结论 基于国外实践，研究提出如下启示：加强监管科学研究，开发适配人工智能的新工具、新标准、新方法；营造透明稳定可预期的政策环境，引导产业规范发展；加强技术支撑能力建设和人才储备，促进医药产业高质量发展；不断完善数据治理与全生命周期风险防控体系，筑牢网络和数据安全屏障。

关键词： 人工智能   制造业   高质量发展   风险防范   TOE框架  

摘要： 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，已成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎。本文基于“技术-组织-环境”框架深入剖析了人工智能赋能制造业发展的作用机理及其过程中存在的突出问题，最后提出了系统化的实现路径。研究发现，人工智能可以通过技术创新、组织变革和环境协同三个维度的交互作用，推动实现制造业高质量发展。但在其赋能过程中，仍存在基础能力与场景需求错配、传统体系与智能化冲突、风险监管与产业发展脱节等制约因素与潜在风险，需从技术、组织、环境三个层面协同推进，构建良好的发展环境，充分释放人工智能的赋能潜力。

关键词： 生成式人工智能   合理使用   著作权法   训练数据   利益平衡  

摘要： 生成式人工智能技术的指数级发展正面临训练数据合法化的制度性挑战，其核心矛盾体现为著作权人权益保护、技术创新需求与公共利益保障的三维利益失衡。基于利益平衡范式，系统解构授权许可、法定许可与合理使用三种规制路径的制度效能，旨在揭示传统著作权框架在应对AI数据训练需求时的结构性困境：授权许可模式因海量数据的交易成本畸高抑制技术迭代，法定许可方案因激励扭曲与操作障碍丧失可行性，合理使用制度的转换性使用标准与技术难以衡量。基于利益平衡范式的理论透镜与制度实践，通过双阶治理模型的创新路径，在法律层面扩展合理使用范畴至非表达性数据处理行为，以及构造法定许可的动态补偿机制；技术层面构建授权性区块链溯源与算法透明度认证的可信治理体系。

关键词： 人工智能   室内设计   教学应用   教学效果  

摘要： 本文探讨了人工智能(AI)在高校室内设计课程中的教学应用与效果,文章分析了人工智能在教学中的应用原则,包括教学内容整合、个性化教学与智能化辅助工具。其次,详细探讨了AI在室内设计课程中的具体应用,包括设计创意激发、课堂互动增强、个性化辅导与设计评估反馈等方面。研究表明,AI技术不仅提升了学生的设计创新能力,还提高了课堂学习效率和学生的实际操作能力。同时,教师的教学方式也得到了改善。虽然AI的应用面临一些挑战,如教师技术适应性和硬件设施问题,但随着技术的不断发展,AI将在未来室内设计教育中发挥更大的作用。

关键词： 人工智能   智能矿山   感知   通信   决策   控制  

摘要： 为了深入探究人工智能技术在矿山领域的应用现状与发展趋势，推动矿山智能化建设进程，本文聚焦于人工智能在矿山“感知-通信-决策-控制”一体化框架下的应用展开系统综述，旨在全面梳理该领域的研究成果，为后续研究与实践提供参考。采用文献调研与综合分析方法，对国内外相关研究成果进行广泛收集与深入剖析。首先，对人工智能的基本内涵与范畴进行概述，明确研究的技术基础。随后，从智能感知、智能通信、智能决策、智能控制四个关键维度，详细阐述人工智能在矿山领域的具体应用。在智能感知方面，涵盖矿工体征及位置感知、设备状态感知、环境状态感知；智能通信涉及智能语音以及 5G 承载网网络切片流量预测；智能决策包含生产调度与优化决策、安全监控与应急决策等多个层面；智能控制则聚焦于矿山生产过程智能控制、矿山安全联动与应急响应等。研究表明，人工智能在矿山各环节的应用已取得显著成效，有效提升了矿山生产的安全性、效率与智能化水平。然而，当前研究仍存在一些不足，如各环节之间的协同性有待加强，缺乏统一的算力及数据中心支持，大模型与专业模型算法的协同应用尚不完善。人工智能在矿山具有广阔的应用前景。未来，应加强统一的算力及数据中心建设，促进大模型与专业模型算法的协同发展，以实现矿山智能化水平的进一步提升，为矿山行业的可持续发展提供有力支撑。

关键词： 人工智能   AI深度伪造技术   数字化档案   档案管理  

摘要： 人工智能时代迎来了一系列技术革命，然而有些技术却被应用于档案伪造之中，给档案管理工作带来了新的挑战。论文首先总结了目前利用AI技术伪造档案的新手段，并在此基础上分析了AI背景下伪造档案行为呈现出的一系列新特征，最后有针对性地提出了应对利用AI技术伪造档案的三个工作建议，以期为新时期防范和应对档案伪造问题提供思路参考。

关键词： 人工智能技术   商务英语   视听说教学  

摘要： 在高校商务英语教学创新中,人工智能技术的出现为商务英语视听说教学提供了新的思路,越来越多的教师开始探索人工智能技术在英语教学中的应用方法。本文探讨了人工智能技术在高校商务英语视听说教学中应用的意义、面临的难点,对语言学习相关的人工智能关键技术进行分析,深入研究人工智能技术在商务英语视听说教学中的应用策略,提出了构建虚拟商务场景、开发智能辅助教学系统、采用智能云教学模式及合理应用人工智能工具等建议。

摘要： 公路施工管理是一个复杂且高压的过程,心理因素在其中扮演着不可或缺的关键角色。施工团队面临紧张的工期、资源约束及多任务交织的管理挑战,科学应对这些问题至关重要。心理压力管理是提高团队效率的基础,通过科学的方法降低压力水平,可以有效提升团队成员的专注力和工作满意度。心理地图的创新应用为资源配置和任务管理提供了更直观、高效的工具,使复杂的施工过程变得更加可控。 与此同时,多任务管理策略在施工项目中至关重要,通过合理分配任务、平衡工作负荷,可以优化资源利用率,并减轻团队的心理负担。结合数字化技术和人工智能手段,施工管理得以实现智能化升级,进一步提高了管理效率与决策精准度。这些技术不仅简化了复杂的管理流程,还通过数据分析和实时监控,帮助团队成员识别和缓解潜在心理压力,从而营造更加健康的工作环境。

关键词： 人工智能   肺结节   计算机断层扫描   肺腺癌   预测  

摘要： 目的 探讨基于人工智能（artificial intelligence,AI）的肺结节CT定量分析对肺腺癌谱病变浸润程度的预测价值。方法 根据肺腺癌谱病变的浸润程度，回顾性收集2023年1月—2023年6月于南京大学医学院附属金陵医院经手术病理证实的肺腺癌谱病变患者，并将其分为非浸润组和浸润组，其中非浸润组包括非典型腺瘤样增生、原位腺癌和微浸润性腺癌患者，浸润组包括浸润性腺癌患者。所有入组患者在术前均进行胸部CT影像采集，随后采用基于AI的计算机辅助诊断系统对肺结节进行定量分析，比较两组已行手术切除并经病理证实为肺腺癌谱病变的肺结节相关定量参数，并分析各CT定量特征与肺腺癌谱病变浸润程度的关系。结果 纳入共149例患者（共149个病灶），其中男42例、女107例，年龄29～81(56.35±10.75)岁。非浸润组72例，浸润组77例。两组肺结节的长径、短径、体积、表面积、质量、最大面面积、3D长径、最大CT值、最小CT值、平均CT值、熵、峰度、偏度、恶性概率差异均有统计学意义（P<0.05）。多因素二元logistic回归分析显示，长径[OR=1.687,95%CI(1.364,2.085),P<0.001]、平均CT值[OR=1.006,95%CI(1.002,1.009),P=0.002]、恶性概率[OR=1.034,95%CI(1.005,1.063),P=0.020]是加重肺腺癌浸润程度的独立危险因素。联合以上参数的预测模型预测效能最佳，受试者工作特征曲线下面积为0.951，敏感度为0.818，特异度为0.972。利用列线图量化3个独立危险因素，为评估模型稳定性，采用十折交叉验证进行内部验证，交叉验证平均C-index为0.950，各折次C-index均>0.75，表明该模型预测性能稳定，校准曲线和决策曲线表明预测效能较好。结论 通过基于AI的肺结节CT定量分析构建的可视化预测模型，在肺腺癌谱病变浸润性评估中展现出显著的鉴别效能，该可视化预测模型可为临床术前鉴别肺腺癌谱病变浸润程度提供量化决策依据。