关键词： 人工智能   新能源运营数据集   多能协同   智慧决策  

摘要： 本文针对新能源场站分散化、跨层级调度低效、数据孤岛林立及分析预测精度不足等问题，本文基于“集团-区域-场站”三级协同架构，融合人工智能技术，构建了云边端智能协同的新能源智慧运营管控平台。平台通过数据湖技术实现标准化数据治理，构建新能源运营数据集支撑多层级AI模型训练与应用，创新设计了以AI驱动的多级业务功能模块，通过多能协同与智慧决策的深度融合有效提升了场站级智能运维水平、强化了区域级预测调度能力、优化了集团级全域资源配置效率，为新能源产业的高效运营提供了技术支撑。

关键词： 人工智能   人机协同   智能社会   治理现代化  

摘要： 2025年8月《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式出台，分别从总体要求、加快实施重点行动、强化基础支撑能力和组织实施层面，提出了当前和未来深入实施“人工智能+”的重点内容与基础方向，旨在推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，加快形成人机协同新图景，更好服务中国式现代化。为此，五位学者紧密围绕政策本身展开充分论述，形成了以“人工智能+”驱动的治理能力现代化为题的系统性观点：一是在分析人工智能时代来临及其公共治理的转型基础上，提出了公共治理人机共生新图景的实现路径；二是以把握智能社会治理内在逻辑为起点，强调了智能社会治理中的算法权力与伴生风险，创新性地提出了基于共创试验的风险监管手段；三是从“人机共处”的社会治理实际需要出发，揭示了人机共生的无限图景及其风险挑战，并前瞻性地指出了人机共生社会治理的预期规划策略；四是从人工智能与学科范式转型相结合的角度，详细阐释了人工智能赋能社会科学的概念界定、基础路径和实践机制，为学科服务社会提供了现代化视角；五是从政务服务的本土概念出发，阐释了政务服务的路径变迁与技术融合形式，揭示了“人工智能+政务服务”的治理创新。

关键词： 人工智能   AIGC   内容生产   风险管控   管理变革  

摘要： 近年来,AIGC(生成式人工智能)在视听领域的发展推动媒体行业向智能化、自动化转型,其在内容生产端的应用及带来的管理变革成为关键议题。本文结合江西广播电视台今视频的实践案例,深入剖析AIGC在媒体内容生产流程中的创新应用场景,探讨AIGC应用中数据安全、内容质量把控、伦理规范等方面的风险与挑战,并提出管理优化策略,以期为媒体行业在AIGC浪潮下的创新发展与风险管控提供参考。

关键词： 人工智能   自然语言处理   药物安全性   药物警戒   药物不良事件  

摘要： 药物不良反应（adverse drug reaction， ADR）是影响临床用药安全的重要问题。ADR的及时识别与预测依赖于对电子健康记录、社交媒体和自发报告数据库等真实世界数据的高效分析。近年来，人工智能特别是大语言模型在自然语言处理、因果关系推理及复杂数据挖掘领域的迅猛发展，为ADR的实时监测和个体化预测提供了新的技术手段。本文总结了人工智能在ADR监测中的最新研究成果，围绕结构化数据库、电子健康记录等多种不同类别的数据源，阐述人工智能在ADR事件提取、关系识别、因果分析及风险预测方面的优势与挑战，以期为构建更加智能、高效的ADR监测体系提供理论参考。

关键词： 生成式人工智能   学术出版   知识生产  

摘要： 本文基于扎根理论,探讨了生成式人工智能(AIGC)在学术出版领域的应用及其对学术研究的影响。通过分析70篇文献,本文归纳出生成式人工智能在学术出版中的十大主范畴,并构建了以“学术出版转型与生成式人工智能应用”为核心的应用框架。研究发现,生成式人工智能技术能够显著提升学术出版的效率和质量,推动知识生产与传播的变革,但也带来了原创性削弱、公平性与透明度问题,需审慎应对,确保技术发展的同时维护学术出版的科学性与规范性。

关键词： 人工智能   新闻   采编流程  

摘要： 随着信息技术的迅速发展,人工智能技术已深度融入新闻传播领域,为新闻采编流程的革新带来重要机遇。在媒体融合加速推进的当下,传统新闻采编模式面临着提升效率与精准传播的双重挑战,而人工智能凭借数据处理、算法分析等优势,在新闻生产各环节展现出独特的应用价值。在保证内容真实、恪守数据伦理的基础上,通过智能工具研发、数据体系构建、人机协同模式创新等策略,优化采编流程,成为业界与学界的关注焦点。本文从应用价值、应用原则及应用策略三方面,探索人工智能技术在新闻采编流程中的具体应用途径,期望为媒体实践提供理论参考与方法借鉴。

关键词： 人工智能技术   新闻传播   算法推荐   信息茧房   人工智能伦理  

摘要： 人工智能技术在新闻传播领域的应用日益广泛,正在重塑新闻生产、传播与接收的全流程。人工智能技术的应用有助于提升新闻生产效率与内容质量,优化用户体验与信息获取方式,推动新闻传播模式的创新与转型。但同时也面临内容生成与审核机制存在缺陷,算法推荐导致信息茧房效应加剧,数据安全与隐私保护问题突出等挑战。本文在分析人工智能技术应用现状与挑战的基础上,提出优化新闻生产流程与内容创作方法、完善数据分析与用户精准推送机制、建立人工智能伦理与监管框架等策略建议,以期推动人工智能技术在新闻传播中的健康应用,实现技术赋能与价值引领的有机统一。

关键词： 人工智能时代   县级媒体播音员主持人   新挑战   新机遇  

摘要： 在人工智能技术深刻改变传媒行业生产与传播模式的背景下,县级媒体播音员主持人的职业发展面临全新挑战与机遇。基于此,本文以县级媒体为研究对象,分析语音合成、大数据分析等技术对传统播音主持工作在内容生产、传播渠道及受众需求等方面的冲击,同时探讨技术赋能下传播效能提升、职业角色拓展及基层传播独特价值凸显等发展机遇。研究旨在探索县级媒体播音员主持人构建复合能力体系、推动角色转型、打造本土化内容 IP、拓展公共服务职能及加强行业监管自律的具体路径,为其在人工智能时代实现职业突破与价值重构提供理论参考与实践指导。

关键词： 人工智能   降碳减污扩绿增长   生态文明   协同推进   绿色转型  

摘要： 协同推进降碳减污扩绿增长是新时代生态文明建设的核心任务,然而在实践中面临发展方式转型缓慢与治理系统协同梗阻的双重困境,具体表现为环境政策跨期执行困难、区域生态治理割裂以及多维目标协同复杂等挑战,亟待颠覆性技术赋能以寻求系统性破局。鉴于此,人工智能凭借其数据驱动、算法优化与算力支撑的技术架构,通过“技术—赋能”与“治理—协同”双重逻辑机理,为破解上述困境提供了全新范式。在技术层面,人工智能构成了赋能的基础能力基座;在治理层面,它通过重塑主体协同、资源配置与系统耦合模式,有效提升了整体智治水平。为实现从理论到实践的转化,可建构一套系统性路径体系:构建生态智能决策系统、完善智能生态补偿机制、部署战略性新兴产业和未来产业、实现资源全周期智慧管理以及培育绿色新人。这些路径相互支撑,共同构成了人工智能赋能降碳减污扩绿增长协同推进的实践框架,为以高品质生态环境支撑高质量发展提供了理论依据与行动指南。

关键词： 膀胱膨出   超声检查   人工智能  

摘要： 目的 观察超声深度学习（DL）模型用于诊断膀胱膨出并进行分型的价值。方法 回顾性分析696例接受盆底超声检查的女性患者并划分模型开发数据集（n=576）与测试集（n=120），前者包括432例膀胱膨出、144例非膀胱膨出，后者包括90例膀胱膨出、30例非膀胱膨出。按8：2比例随机将模型开发数据集分为训练集（n=460，含345例膀胱膨出及115例非膀胱膨出）与验证集（n=116，含87例膀胱膨出及29例非膀胱膨出）。基于训练集及验证集数据采用Vision Transformer架构进行训练并建立DL模型以诊断膀胱膨出并判断其类型（无及Green Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型）。以超声科高级职称医师诊断结果为标准，评估模型诊断效能，并与2名超声科初级职称医师的诊断效能及诊断效率进行比较。结果 DL模型诊断验证集膀胱膨出并进行分型的宏平均精确率、F1分数、曲线下面积（AUC）及整体准确率分别为90.84%、89.82%、0.97及89.66%，在测试集分别为80.85%、79.92%、0.93及80.00%。2名超声科初级医师诊断测试集膀胱膨出并进行分型的整体准确率分别为70.00%（84/120）和68.33%（82/120），均低于DL模型（P=0.023、0.011）。DL模型诊断时间为0.098 s/例，人工诊断时间为46（36，56）s/例，前者诊断效率更高（P＜0.001）。结论 超声DL模型可用于诊断膀胱膨出并进行分型。