关键词： 人工智能   术语提取   多智能体   指标测度   专家评测   网络分析   知识蒸馏  

摘要： [目的] 旨在缓解基于大语言模型术语提取方法中的幻觉问题与可解释性难题，构建高质量人工智能术语集合。[方法] 提出一种基于多智能体协作与混合指标测度的术语提取方法。通过异质智能体提取候选人工智能术语，并建立基于多智能体协作的指标测度体系以对术语划分质量层次。[结果] 基于专家评分结果，各层次术语呈现出显著组间差异，在领域相关性与词汇专一性两个维度上的H值分别达到了98.1与94.3（P-value<0.001）。消融实验显示，保留智能体协作相关指标的相关系数比剔除后平均高出约17个百分点。[局限] 未采用高性能版本的大模型，且方法未覆盖全部语料，可能忽略了某些术语特征。[结论] 混合指标测度能够区分术语的质量层级，从而筛除低质量术语。多智能体协作机制在术语提取任务中展现出独特作用。

关键词： 人工智能   情报实践   知识结构   循证决策   情报组织   智能情报分析  

摘要： [研究目的]人工智能对于应对大数据时代情报工作复杂性提供了有效的工具,理解人工智能如何驱动情报实践变革,有利于把握新时代情报工作的发展规律,推动情报科学的技术迭代。[研究方法]立足“情报”与“情报工作”本身,分别从情报的知识结构、情报赋能的循证决策过程、情报组织形态三个方面切入,整合文献分析、案例分析等方法,以人工智能驱动美国情报界为例,系统阐释人工智能驱动情报实践变革的具体路径。[研究结果/结论]在人工智能的技术加持下,情报知识结构的重构从经验主导转向了数据—算法协同;循证决策过程打破了传统决策链条的困境,在人机交互中形成了智能情报分析的新模式;情报组织形态则在人工智能的运用中打破了数据壁垒,形成了网络化与自适应的“敏捷网络”。人工智能以人机交互拓展了情报学理论,并在数智赋能下优化了安全体系,提升了情报效能。

摘要： 随着科技的不断发展,生成式人工智能展现出了丰富的教育形式,为教学的开展提供了助力。生成式人工智能通过分析多个机器学习方法,可以从后台运算结果中了解学习对象的优势,从而重新构建教学设计,形成全新的内容。生成式人工智能在应用中有着独特的优势,可以有效整合信息数据,加强交互能力。小学语文作为学生需要掌握的重要内容之一,能够指导学生掌握阅读技巧、学会语言表达、锻炼写作能力等,因此,将生成式人工智能融入小学语文教学中,能够将学科以新的形态展现出来。

关键词： 火电厂   智能巡检系统   物联网   人工智能  

摘要： 针对火电厂关键设备传统巡检存在数据滞后、覆盖盲区及决策被动的问题,本文开展基于数字孪生与多源数据融合的数字化智能巡检系统研究。首先分析锅炉、汽轮机、发电机的核心特性与巡检需求,构建感知-传输-数据-孪生-应用”五层专一化架构,各层级均围绕关键设备特性定制技术方案。研究突破多源异构数据分层融合、关键设备专属数字孪生动态建模及智能巡检决策与预警三大关键技术,实现多源巡检数据的高效整合、设备状态的精准数字映射及故障的提前预判与路径优化。系统旨在替代传统人工巡检模式,提升关键设备故障识别准确率与巡检效率,降低运维成本,为火电厂“状态检修”提供技术支撑,助力火电厂数字化转型与安全高效运行,具备较强的工程实用价值与行业推广意义。

关键词： 自主知识体系   数字新闻   人工智能   系统性变革  

摘要： 本文基于2025年国内主要新闻传播学核心期刊（含扩展版）发表的研究成果，从中遴选出处于代表性问题域，以及在理论、方法或经验层面提出新观点或新发现的论文，梳理本年度中国新闻学研究主要进展和学术动向。通过系统的梳理和分析，本文共提炼出2025年中国新闻学研究关注的六个重要话题，分别是中国新闻学自主知识体系的构建、中国新闻业的实践转型、数字新闻生态研究、人工智能与新闻业、媒体融合与主流媒体系统性变革、新闻史研究。

关键词： 人工智能   辅助生殖   男性不育   女性不孕  

摘要： 不孕不育作为一个严重影响育龄男女健康的疾病，其发病率在世界范围内不断升高，辅助生殖技术(assisted reproductive technology, ART)的普及有望改善这一情况。然而，体外受精-胚胎移植技术(invitro fertilization and embryo transfer, IVF)的成功率只有50%左右，其成功率受到多个因素的影响，如精液质量、子宫内膜厚度、输卵管通畅度、胚胎的选择及移植、宫腔微环境等，此外IVF的治疗过程高度依赖胚胎学家的临床经验，缺乏客观统一的评判标准。人工智能(artificial intelligence, AI)非常适合处理和分析大型、动态的时间数据集，从而辅助医生做出更加客观、精确的决策，进而提高IVF的成功率。目前，使用不同类型算法的人工智能技术已被用于精子分类、卵母细胞和胚胎选择以及植入后胚胎发育的预测等，AI在辅助生殖领域的应用有望改善不孕症诊断结果并且提高ART的妊娠率和活产率，但在隐私，安全等方面仍然存在一定的争议。本文对AI在当代生殖医学中的应用和研究进行了总结，旨在探讨AI在辅助生殖领域的发展前景和一些挑战。

摘要： 伴随信息技术与教育需求的飞速发展,人工智能已成为现代教育改革的重要推动力量,为教学模式创新带来可能。混合式教学是当下高等教育的重要趋势,但如何有效融入人工智能技术以提升教学效果,尚待深入探索。人工智能在教育领域的应用,主要体现在智能化管理、个性化学习及资源优化上,能通过学情分析与数据反馈显著提高学习效率。鉴于本科教学的多元化目标与学生差异,本研究聚焦本科混合式教学,实证分析人工智能对教学模式、学生体验及教学效果的影响,为其在教育领域的推广提供理论与实践参考。

关键词： 新医科   医学人工智能   线性代数   教学改革  

摘要： 本研究聚焦“新医科”背景下医学人工智能与“线性代数”课程教学改革的深度融合,旨在培养适应医学AI 时代的医学人才。针对传统“线性代数”教学困境,本研究引入医学人工智能技术,从丰富教学内容,创新教学方法,优化教学评价等多维度提出改革策略,并探讨实施改革面临的挑战与应对举措。最后展望未来,医学人工智能将在“线性代数”教学中发挥更大作用,推动教学创新,为医学 AI时代的人才培养提供有力支持。

摘要： 进入人工智能时代,高职院校思政教育的育人模式、传播路径和呈现形式都发生了深刻变化。人工智能技术逐渐融入高职院校思政教育领域,对高职院校思政教育的育人实效、价值引导及传播效能影响越来越明显。因此,我们要积极探索 人工智能技术与高职院校思政教育的融合路径,推动思政教育从 “被动灌输” 向 “主动认同” 转变,更好地将人工智能赋能于高职院校思政教育。