关键词： 人工智能   省域   碳排放强度   影响机制   空间效应  

摘要： 在气候变化加剧和人工智能快速发展的背景下，研究人工智能对碳排放的影响具有重要意义。基于1997—2019年中国30个省域的面板数据，实证分析了人工智能对碳排放影响的机制和空间效应，研究发现：人工智能可以通过提升绿色全要素生产率、减少能源消耗、推动能源结构清洁化转型、推动产业结构转型升级降低省域碳排放强度；人工智能不能通过促进绿色技术创新降低省域碳排放强度；人工智能会通过促进对外开放提高省域碳排放强度；人工智能发展主要降低了本地区的碳排放强度，而空间溢出效应较小。从畅通人工智能赋能节能减碳的路径、加快建设智慧能源系统并推动能源结构清洁化转型、加强人工智能在绿色技术研发中的应用并推动绿色技术产业化应用、积极管控对外开放带来的碳泄漏风险、构建省域间利用人工智能协同减碳的机制等方面提出了对策建议。

关键词： 信息科技   人工智能   生成式人工智能   常态化  

摘要： 人工智能技术的普及深刻改变社会结构、经济模式与个体认知,对未来公民素养提出更高要求。信息科技课程作为培养学生数字素养与计算思维的核心载体,是推进人工智能普及教育、赋能未来社会的关键平台。在小学信息科技教学中深度融入人工智能教育,涵盖编程基础、算法思维至跨学科实践,旨在提升教学质量并提供个性化、互动性强的学习体验。人工智能技术既可成为通识教育内容,亦可作为日常学习工具。人工智能教育必须重视伦理挑战,培养学生正确使用技术的道德意识。因此,在信息科技课程中常态化实施人工智能教育,具有深远意义,是人工智能教育落地的最佳途径,应予以大力推进。

关键词： 油气管道   均蚀速率   知识图谱   神经网络   优化  

摘要： 为解决油气管道腐蚀预警成本高、精度低的难题，研究整合知识图谱与神经网络技术，开展腐蚀预测研究。通过BERT-BiLSTM-CRF算法构建专业知识图谱，利用Neo4j完成结构化存储；选取8项关键参数作为输入，对比三种神经网络构建基础预测模型，并引入粒子群和遗传算法进行优化迭代。实验结果表明，知识抽取算法的精准率、召回率和F1值分别达到94.56%、90.48%和92.47%，BP神经网络在基础模型中表现最优；经PSO优化后的PSO-BP模型性能显著提升，训练与测试决定系数高达0.9950和0.9943。该研究为油气管道安全运维提供了高效的解决方案。

关键词： 人工智能   工程造价   遗传算法   BP神经网络  

摘要： 工程造价是建筑施工项目中的一项重要环节,通过实施工程造价能够有效降低成本支出,实现经济效益最大化。为了能够进一步提升工作造价的精准度和效率,需要积极将人工智能技术应用其中,以突破传统方法的局限性。文章阐述了人工智能对工程造价的积极影响,讨论了人工智能在工程造价中的具体应用,包括 BIM 技术的运用、BP神经网络的应用、建立成本数据库、遗传算法和人工神经网络的结合使用等,旨在为相关人员提供有益的参考。

关键词： 人工智能   高职院校   教师数字素养   教育数字化   提升路径  

摘要： 在人工智能发展与教育数字化转型的双重推动下,高职教师数字素养已成为制约职业教育高质量发展的关键。本研究依据《教师数字素养》标准,结合人工智能时代高职教育需求,深入研究该群体数字素养现状,全面解读数字素养的内涵及构成,系统分析其在数字意识、技术应用等方面的现状与挑战,并从政策支持、培训体系、实践环境、评价机制四方面提出具体提升路径,助力职业教育适应人工智能时代人才培养新要求。

关键词： 强震动地震学   人工智能   学科交叉   知识嵌入   知识发现  

摘要： 数十年间，地震学家及地震工程学家通力合作，为包括地震构造特征、地震活动性、震源特性、地震动预测模型及场地效应等多个关键问题的解决提供了支撑，形成了地球科学与工程科学交叉融合的具有独特性的工程地震学科，并取得了系统的应用性研究成果。作为工程地震学重要分支的强震动地震学得到了迅猛发展，为地震区划和工程抗震研究奠定了坚实基础，为城乡建设和核电、交通、能源等多类型行业的发展提供了地震安全保障。近年来，随着算力、算法及算料（数据）等人工智能关键要素的大力发展，使得进一步实现强震动地震学与信息学科交叉成为可能，也迅速成为本领域的热点问题。本文首先分析了强震动地震学研究进展与关键问题，探讨了其与人工智能交叉的框架。而后从知识嵌入、数据-知识融合及知识发现3个层面，综述了行业研究成果，重点介绍：（1）地震波动相关的控制方程与边界、初始条件物理嵌入理论与求解方法；（2）数据与物理机制联合驱动的人工智能地震动模型构建理论与方法；（3）强震动人工智能生成模型等。最后，讨论了目前强震动地震学与人工智能研究亟需解决的关键问题，并对未来的发展方向进行了展望。

关键词： 通用人工智能   企业管理   理论创新   管理实践  

摘要： 技术进步驱动企业实践创新,迫切需要适配技术进步的理论创新。作为一类智能型技术和根技术,以深度学习和大语言模型为代表的新一代通用人工智能技术正在推动管理理论的创新,本文构建了“管理假设-管理对象-管理方法-管理属性”的管理理论分析框架,提出“智能人”,指出通用人工智能打破了西蒙“有限理性”的算力与认知局限使管理决策从寻求“满意解”向追求“最优解”跃迁;智能机器人与自然人共同构成新的复合管理对象;数据驱动与智能演算成为核心管理方法;在管理属性上,强调科学性进一步占优的同时必须强化人性的保障。从现实路径看,通用人工智能遵循由易到难的渗透逻辑,以数据赋能、制造赋能和智能孪生重塑产业发展模式和价值创造方式,通过信息服务、决策支持、创新生成等改造企业活动来创造价值,推动人工智能从辅助工具向自主智能体的转变。而在此过程中也给企业的组织管理、技术管理和伦理责任带来新挑战,企业需要加速认知创新以主动拥抱通用人工智能时代的管理变革,提升人工智能技术能力并将其与管理活动深度融合以构筑竞争新优势,并在此过程中强化技术融合和人智协同,从而使技术进步服务于企业发展和人类福利改善。

关键词： 人工智能治理   风险   危险   风险预防   过错侵权  

摘要： 风险与危险在人工智能治理中常被混用，引起法律适用的混乱。风险是抽象的、延迟的与不确定的，往往与收益并存；危险则是一种具体、紧迫与相对确定的威胁，对应明显的不利益。人工智能风险活动应借助行政法中的风险预防机制予以调整，具体包括容错与纠错模式下的风险评估规则、促进多系统沟通的风险交流规则以及作为授权基础的实验主义治理制度等。风险本身并不构成侵权法意义上的损害，只有当风险转化为危险与损害时，才有侵权法适用的空间。人工智能侵权原则上应适用过错归责，只是可通过证据开示、特殊的因果关系推定等规则平衡两造之间的诉讼力量。风险在概念内涵与治理机制方面均与危险有所不同，侵权行为符合监管沙箱、真实测试等法律实验要求的，并不当然产生民事责任减免效力。

关键词： 人工智能生成物   特殊职务作品   可版权性   版权集体管理  

摘要： 人工智能生成物的版权以及可版权性问题是当下亟待解决的问题。若以传统的思路，则人工智能生成物不具备可版权性，故而需要转变法律思路探索人工智能生成物的版权保护路径。以客体方面作为进路，人工智能生成物是人的意志的延伸，人工智能是以辅助的方式对人的意志进行描摹；以主体方面作为进路，人工智能生成物可以被定义为特殊的职务作品，也可以被认定为特殊的合作作品，由此，自然人或法人可以获得人工智能生成物的著作权。在著作权的具体归属上，可以借鉴开源软件的思路予以解决。可以参考著作权集体管理制度来实现人工智能生成物版权的确认，也可以通过法律解释的更新在不更改立法的前提下为人工智能生成物版权的合法性提供法理基础，还可以通过公权力干预的方式来建立人工智能生成物的审查与监管机制。

关键词： 智能化矿山   矿山智能机器人   智能装备   人工智能   应用场景  

摘要： 矿山智能化发展理念的普及和智能化建设的需求推动了我国矿山智能机器人领域的研究，矿山智能机器人在提高生产效率、降低人工作业劳动负担和安全风险等方面表现出了突出优势。为详细分析我国矿山智能机器人的发展研究及应用现状，首先，对近年来我国矿山智能机器人的发展背景进行阐述，对当前我国矿山智能机器人领域的相关文献研究、专利申报和人才培养方面的发展现状进行总结分析，在此基础上进一步对矿山智能机器人研究方向和研究内容存在发展不均衡现象的原因进行探究；其次，针对矿山智能机器人重点研发目录所涵盖的掘进智能机器人、采矿智能机器人、运输智能机器人、选矿智能机器人、辅助作业智能机器人、安控智能机器人和救援智能机器人共7类矿山智能机器人的典型应用场景分别进行阐述，以《矿山领域机器人典型应用场景名单》中部分矿山智能机器人应用场景和已具有显著应用成效的矿山智能机器人应用场景为例进行分析，论述各类矿山智能机器人在替代人工进行危险繁重作业、提升生产效率与安全性方面的实际成效；最后，对我国矿山智能机器人存在的共性问题和后续发展趋势进行探讨和展望。由于矿山环境复杂多变，目前我国矿山智能机器人在共性关键技术和应用推广方面取得了显著成效，但距实现完全自主和无人化作业仍面临着众多挑战，在后续相当一段时间内，我国矿山智能机器人将始终处于发展性阶段。