关键词： 司法人工智能   黑箱问题   可解释性   DeepSeek  

摘要： 随着大语言模型技术的进一步突破,司法裁判领域的核心问题是模型生成决策思维链的功能能否破解黑箱问题?既有研究并没有对黑箱问题的成立前提进行清晰界定。黑箱问题主要是指决策过程的不可知导致司法裁判的预测缺乏可解释性,其成立前提可被区分为理论和技术两个层面。理论前提为秉持过程论而非结果论,技术前提为使用基于机器学习的人工智能而非符号人工智能。为破解黑箱问题,本文在理论上提出了关键可控论,实现了过程论对正当性的要求以及结果论尊重决策现实的结合。在技术上,通过对DeepSeek系统进行的300组深度思考测试案例的分析,得出大语言模型的决策思维链功能已经实现了关键可控论,但审判结果还存在相当程度的不稳定性问题。系统的部署者需要进行关键节点的设计以及完成中介者的角色,个案裁判的法官应当审查关键节点并防范选择性遵从和自动化偏见的决策影响。因此,尽管需要针对法律领域进行人机协同的微调工作,但大语言模型的现有发展已经在一定程度上破解了司法裁判领域的黑箱问题。

关键词： 网络安全   云计算   人工智能   物联网  

摘要： 本文探讨了中国和全球网络安全的发展趋势,分析了网络安全从传统数据中心防御到云计算安全,再到人工智能驱动的细颗粒度安全建设的演变过程。文章还讨论了云计算和物联网的发展对网络安全的挑战,以及应对这些挑战的创新解决方案。未来,人工智能在网络安全中的应用和全球合作将成为关键,推动网络安全防护体系的全面提升,以应对日益复杂的网络威胁。

关键词： 人工智能(AI)技术   通信传输网络   异常检测   深度学习   训练与评估  

摘要： 传统的异常检测方法对攻击数据进行特征提取,将特征与正常数据进行比较,如果发生异常,会对网络造成伤害。针对传统异常检测方法存在的问题,本文提出了一种基于人工智能(AI)技术的通信传输网络异常检测方法。首先,介绍了AI技术和机器学习算法在通信传输网络异常检测中的应用。其次,详细分析了通信传输网络异常检测原理与传统方法的局限性,讨论了如何将机器学习算法应用到通信传输网络中。最后,通过实验证明了本文所提出方法在通信传输网络异常检测中的可行性。结果表明:所提出的方法可以有效检测通信传输网络中的异常情况。

关键词： 建筑工程管理   人工智能   质量监控系统   计算机视觉   机器学习  

摘要： 随着建筑行业的快速发展,建筑工程质量监控的重要性日益凸显。传统质量监控方法存在效率低、主观性强等问题。文章提出并实现了一种基于人工智能的建筑工程质量监控系统。该系统利用计算机视觉、机器学习等人工智能技术,实现对建筑工程质量的自动化、智能化监控。

关键词： 人工智能   DeepSeek   技术人工物   物体系   非物   数码物   信息物  

摘要： 人工智能正在改变“物体系”世界的存在样态。人与物之间的关系正面临新的重塑。从唯物主义之“物”的角度来看,无论是人的异化,还是人改变世界,都是通过“及物”活动实现的。从唯心主义之“物”的角度来看,精神正在被信息物填满,精神的数字“非物”化趋势正在加剧。从技术人工物的角度来看,人工智能是技术人工物“具体化”过程的必然产物,技术人工物是构筑美好生活的“装置范式”。在数字资本主义的技术逻辑下,人工智能正在主导一个“非物”的世界秩序,世界的“物化”过程与人的根基性正在遭受挑战。世界逐渐从“物体系”走向“非物”体系,正在经历着使用物降格为商品物、现实物受制于信息物、从拥有物到体验物的转变。世界“非物”化的人类后果在于,普遍的“无地性”,使人成为“屏幕上的受苦者”。人成为“晚睡的人”,沦为被数码物操控的“反身性无能者”。人成为“符号物”和“透明人”。从更长远的角度来看,人工智能和“非物”世界不是堕落的世界,更不是世界末日。它代表着人和“新物”构成新的“物体系”世界的开始。人类始终是使用与创造“新物”,认识与改造新的“物体系”世界的主人,始终是“物体系”世界秩序的积极建构者。

关键词： 人工智能   工程教育   教学模式创新   土木工程施工   批判性思维  

摘要： 人工智能(AI)的快速发展,推动了教学理念与方法的革新。为探索AI在土木工程专业教学中的应用,在土木工程施工课程中提出了“AI+论著查询”模式,要求学生采用该模式完成作业。学生共完成五次作业,每次作业后接受相应的课堂指导,每次任务难度逐步提高。通过作业批改、学生评价和访谈结果发现,“AI+论著查询”模式有助于学生提升学习效率,强化概念理解,同时也可以改变学生学习方法和习惯。然而,AI在专业术语使用和逻辑严谨性方面仍存在不足,需通过论著查询和教师引导予以弥补。此外,学生学习主动性和理解能力的差异影响着模式的运行效果。综合教学成效表明,在教师有针对性地引导下“,AI+论著查询”模式可有效提升教学质量。

关键词： 人工智能   高职院校   教学改革   单片机原理及应用  

摘要： 随着科技的飞速发展,人工智能(AI)技术已经广泛应用于各个领域,教育领域也不例外。高职院校作为技术技能人才的培养基地,必须紧跟时代步伐,积极探索人工智能在教学改革中的应用。《单片机原理及应用》是一门理论性、技术性、工程性和实践性都很强的课程,涉及程序语言、串口通信、模拟电路和数字电路等多方面知识。然而,传统的教学方法存在诸多问题,导致学生学习兴趣不高,教学效果不佳。

关键词： 大数据   大模型   人工智能   矿产资源预测   非线性理论   知识图谱   深部与覆盖区找矿  

摘要： 矿产资源是支撑社会经济发展的关键物质基础,其形成和分布受控于地球深部过程与浅表环境的复杂相互作用。随着全球矿产资源需求持续增长,传统矿产资源预测方法在覆盖区、深部隐伏矿及非传统找矿区域的应用面临巨大挑战。近年来,大数据和人工智能(AI)技术的快速发展为矿产资源研究提供了重要机遇,为矿产资源预测与评价提供了变革性的技术手段。本文系统梳理了矿产资源预测的理论演进历程,深入探讨了大数据与AI赋能的矿产资源预测新范式,包括“矿床”概念的拓展、地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统的多系统关联建模、地质调查数据与科研长尾数据的智能集成,以及人类智能(HI)与人工智能(AI)的深度融合。通过作者团队近年来完成的覆盖区矿产综合预测、深部矿产资源定量预测及全球斑岩铜矿知识图谱构建等研究项目的典型案例解剖,展示了非线性理论与AI技术在解决矿产资源预测关键科学问题中的创新应用。在此基础上,文章展望了未来数据驱动与智能协同将彻底改变矿产资源预测范式,显著提升矿产资源预测的精度和效率,推动矿产资源预测从传统经验模式向智能化、定量化方向转变,为新一轮找矿突破战略行动提供重要的理论和技术支撑。

关键词： 教育评价   课堂教学语言评价   人工智能   自动化  

摘要： 课堂教学语言量化分析多以人工编码为主,存在内容复杂、工作量大等困难,难以满足大规模课堂评价的实际需求,近年来迅速发展的人工智能技术恰为这些问题带来了新的解决思路。研究以助力培养高质量师范生为导向,从效用评估、具体应用与智能优化三个层面出发,为实现智能化课堂教学语言评价提供技术路径与实证依据。首先,基于师范生教学语言特点构建编码系统,开发自动编码模型,验证其在教学语言编码任务中的可行性与有效性。其次,将自动编码模型应用于师范生实训视频与优质视频的教学语言对比分析,梳理教学语言存在的问题,提出具有普适性的优化建议。最后,结合大语言模型初步构建教学语言优化助理,并基于优化建议为师范生提供个性化的教学语言指导。研究结果表明,人工智能技术有助于摆脱课堂教学语言量化分析的困境,在自动化、个性化教育评价上具有潜力。

关键词： 生成式人工智能   教育风险   TOE框架   技术向善  

摘要： 技术向善要求技术发展最大程度地促进人类和社会福祉。为发挥技术赋能教育数字化转型的正向作用,面对生成式人工智能教育应用中的各类风险,亟须采取有效措施进行治理。借鉴TOE框架,通过技术层面的自我完善与融合赋能、组织层面的多元主体协同与配套支撑、环境层面的数字素养培育与法律保障的三重路径,探索生成式人工智能教育应用风险治理的范式革新,促进技术革新与教育发展同频共振,在“育人为本、技术为用”原则下加快推进教育强国建设。