关键词： 人工智能   算力平台   产业发展   技术创新   数字经济  

摘要： 文章聚焦人工智能公共算力平台建设,深入剖析国内外人工智能发展形势,阐述国家建设该平台的必要性与可行性。详细介绍平台建设遵循的原则、思路、总体目标与具体内容,涵盖从基础设施到运营服务等多方面。通过对总体架构、系统架构和技术架构的解析,展示其系统性与先进性。此研究为国家人工智能产业发展提供关键支撑,助力提升科技创新能力与产业竞争力,推动数字经济蓬勃发展,在全球科技竞争中抢占先机,对实现现代化建设战略目标意义深远。

关键词： 人工智能   人工智能治理   数据可携权   个人数据账户   风险治理   科研例外  

摘要： 人工智能研发需要大规模、高质量的个人数据供给。我国人工智能治理应充分借助权利保护与风险治理双重手段,建立个人数据供给二元框架。借助有效的行权机制,个人信息权利可以自下而上地推动数据供给。以数据可携权为基础的个人数据账户制度,能够实现个人与企业之间直接的数据传输,可为人工智能训练提供高质量的个人数据资源。法秩序应借助风险治理理念,适当柔化《个人信息保护法》中的刚性规则,推动人工智能借助海量个人信息进行训练。如果在特定场景下可合理期待个人给出有效同意或同意处理目的变更,使用个人信息进行人工智能训练的行为即为合法。人工智能原则上可使用已公开个人信息进行训练,但应通过提供可机读标识的方式,便利个人在公开个人信息时同步选择是否行使拒绝权。我国未来的人工智能立法应创设科研例外条款。科研活动具有公益性且已获伦理委员会批准,研发人员也采取有效措施保障个人信息安全的,人工智能系统可以在不征得个人同意的情况下大规模处理个人信息。

关键词： 人工智能   播音主持   AI主播   融媒体  

摘要： 为探究人工智能在播音主持领域的应用及其存在的不足,本文阐述了人工智能在新闻播报、综艺节目主持和服务类节目主持等方面的实践,分析了AI主播存在情感交流欠缺、人性化艺术表现力缺乏、社会道德伦理理解局限和数据安全隐患等问题,并提出了通过提高情感交流能力、加强节目互动性、提升即兴表达技巧和实现人机协同主持等融合路径,旨在推动人工智能与播音主持的深度融合,提升节目质量和受众体验。

关键词： 安全隐患   屡查屡犯事件   治理体系   人工智能  

摘要： 为破解高校实验室安全隐患“屡查屡犯”的难题,系统梳理了该现象的潜在安全风险、成因与治理痛点。研究发现,“屡查屡犯”现象易引发“破窗”效应,削弱安全管理效能,并叠加新旧隐患风险。究其原因:个体因素存在安全认知偏差、效率优先及责任缺失;组织架构层面则暴露出三方协同短板。为此,构建集隐患排查数据智能分析-“隐患分类与责任认定-预警惩处与整改”于一体的治理系统。实践表明,该系统能准确定位“屡犯”隐患特征、明确隐患类别与责任主体,推动多方联合整改与治理,显著降低“屡犯”隐患存量。研究结果可为高校实验室安全管理提供可借鉴的范式。

关键词： 城市经济韧性   人工智能企业集聚   空间溢出效应   政府干预  

摘要： 城市经济韧性是衡量城市经济高质量发展的一个关键指标,以人工智能产业为代表的新兴产业集聚对增强城市经济韧性具有至关重要的作用。基于2003—2022年我国274个地级市的面板数据,通过构建城市经济韧性综合评价指标体系,深入研究人工智能企业集聚对城市经济韧性的影响,并采用多种计量模型进行实证分析。研究发现:人工智能企业集聚通过促进技术创新和提高职工收入水平进而提升了城市经济韧性;在不同程度的政府干预下,人工智能企业集聚对城市经济韧性的影响呈现出先正向后负向的倒“U”型非线性特征;进一步的空间计量分析表明人工智能企业集聚会对邻近城市的经济韧性产生显著的负向空间溢出效应。

关键词： 小断层预测   人工智能   大牛地气田   去强轴   构造保护平滑滤波   分频融合  

摘要： 为了充分提高小断层识别精度,研发了人工智能小断层预测方法,通过基于小断层解释成果的样本标签制作,构建基于解释成果的样本标签库;研发了针对小断层的建模和正演方法,构建基于模型正演的标签库;形成针对小断层识别的特殊神经网络,可直接形成小断层属性数据。此外,结合去强轴、构造保护平滑滤波等预处理技术提高原始地震数据的品质,并利用基于主成分分析的多属性融合反映多尺度断层信息,最后通过3种手段验证预测结果,形成了基于人工智能的小断层预测流程。本文方法和技术在鄂尔多斯盆地大牛地气田展现了良好的应用成效,相比于常规属性,小断层识别数量增加30%,预测结果的分辨率和连续性显著提升,与地震数据、井数据和常规属性吻合较好,并揭示了小断层发育特征:优势方位为北西走向,工区西部和东北部的小断层相对集中,断层间的裂缝也较为密集,部分小断层沿着储层的边界分布,或许和优质储层的发育有关。预测结果为评价下古生界优质储层、开展井位部署提供可靠的技术支撑,在类似地区具有广阔的应用前景。

关键词： 主动脉A型夹层   孙氏手术   腔内修复治疗   杂交手术   人工智能  

摘要： 主动脉A型夹层(type A aortic dissection,TAAD)是一种起病急骤、致死率极高的心血管急症,病理机制为主动脉中膜的变性及长期高血压对管壁的慢性损伤导致主动脉内膜破裂,血液进入中膜层形成真假腔结构。研究表明TAAD在发病48 h内未及时进行手术干预,死亡率高达50%,因此早期诊断并及时有效的手术治疗是挽救TAAD患者生命的关键。心血管专科医生需结合患者临床表现、体格检查及影像学结果进行综合评估,以制定精准的治疗方案。Bentall/David手术与弓部手术联合等治疗策略,不仅可挽救患者生命,还可有效减少术后并发症。本文系统阐述了TAAD的诊疗策略,涵盖诊断方法及手术方式,依据患者病情制定个性化手术方案,期望为临床诊断及手术策略选择提供理论指导。

关键词： DeepSeek   知识蒸馏   算法   人工智能   看门人义务   混合专家模型  

摘要： DeepSeek引领了生成式人工智能领域的技术变革,并具有混合专家模型的架构创新、知识蒸馏模式的技术升级以及开源模式下机器学习的资源富集这三大创新优势,但这三大创新优势同时也引发了法律监管风险。在DeepSeek的混合专家模型中,应该基于比例原则来优化门控网络的分配路径,消除过拟合现象,完善专家模型与门控网络的衔接路径并优化算法监管。在DeepSeek的知识蒸馏模式中,教师模型需要保持算法稳定性,基于可解释原则开展算法备案,同时根据学生模型的算法特征来避免数据泄露并合理处理数据。DeepSeek在开源后具有市场竞争优势,平台应该积极履行看门人义务来强化监管,在敏捷治理框架下治理DeepSeek生成的虚假信息,根据开源情况动态调整数据保护范围,对不同阶段的训练用数据、处理中数据以及新生成数据提供类型化保护,并基于控制理论来优化DeepSeek的机器学习模型,实现系统化监管。

关键词： 核心素养   人工智能   体育教学  

摘要： 人工智能(AI)作为发展新质生产力的重要引擎,AI赋能体育教学已然成为数智时代的重要议题。研究运用文献资料法与逻辑分析法,系统探讨聚焦核心素养培育的AI赋能体育教学的理论基础、作用机制与实现路径。研究认为:构建主义学习理论、多元智能理论与情境认知理论共同为聚焦核心素养培育的AI赋能体育教学提供了坚实的理论基础。在作用机制方面,形成数据驱动的运动能力进阶机制,情境化机理与知识赋能的健康行为养成机制,竞赛协作与规则强化的体育品德塑造机制。并提出以下实现路径:AI技术与教学场景的精准适配路径,教师AI素养提升与教学融合路径,学生AI辅助学习引导与自主发展路径,学校体育教学AI应用生态构建路径。以营造良好的AI体育教学生态,实现学生核心素养的精准培育,推动体育教学在数智时代高质量发展。

关键词： 生成式人工智能   国际比较   推进路径   教育政策  

摘要： 推进生成式人工智能(GenAI)在教育领域中的应用,需要从政策指导、项目布局和试点实践等多个维度进行顶层设计与前沿布局。比较分析英国、美国、日本和澳大利亚的举措异同,有助于增进对全球GenAI教育应用推进策略的整体认知。在政策指导层面,英、日、澳均出台了专门的GenAI教育应用政策,聚焦各自关注的方向来引导和规范GenAI在教育领域特别是学校教育中的应用,美国则是从人工智能教育应用的整体性战略出发进行分项部署;在项目布局层面,英、日、澳聚焦关键问题领域,美国虽未限定具体领域,但对研究标准、预期效果和应用对象有详细要求;在试点实践层面,英、日、澳三国发起了官方主导的应用试点和实践研究,美国的试点实践主要以院校或机构自发进行。相较而言,我国推进GenAI教育应用在政策设计层面强调技术应用与风险防控之间的平衡,在项目布局层面注重基础研究与应用创新相结合,在试点实践层面注重示范区建设和案例征集双轨推进。未来我国可在进一步明确GenAI教育应用场景优先级的基础上,构建GenAI教育应用协同研发体系并建立教师需求导向的外部支持机制,以系统推进GenAI与教育教学深度融合。