摘要： 2025 年 2 月,JAMA 刊 发了 一 篇 文 章《Patients'Trust in Health Systems to Use Artificial Intelligence》,该文章指出人工智能(AI)在医疗保健领域的发展引发了一系列关于患者参与的新问题,而这些问题对于设计值得信赖的AI系统和确保以患者为中心的护理至关重要.

关键词： 城市设计   众包方法   视觉感知   微观尺度   深度学习   人工智能  

摘要： 目的众包视觉感知数据及分析方法凭借高效性、代表性和低成本优势，已成为城市建成环境研究的重要工具。通过解析众包视觉感知方法的作用路径与效能特征，系统揭示其促进公众视角融入城市设计决策的理论逻辑，为人本导向的城市设计实践提供科学且实用的方法论支撑。方法选取5篇基于众包视觉感知方法的城市设计文献作为研究案例，围绕数据收集、数据分析和方案生成3个城市设计的关键环节，讨论众包视觉感知数据及分析方法促进公众视角融入城市设计决策的作用机制。结果在数据收集阶段，通过训练基于深度学习技术的视觉感知推理模型对微观尺度城市公众视觉感知进行自动量化，提供低成本、广覆盖的公众视角的需求洞察；解析公众视觉感知与建成环境要素的关联可为制定科学的设计干预策略和设计目标提供依据；在方案生成阶段，基于众包视觉感知数据训练的生成式人工智能模型将公众的感知偏好自动转换为直观且可视化的设计语言，为城市设计决策的方案生成阶段提供了一种新型人机协同手段。结论揭示了利用众包视觉感知方法促进公众视角融入城市设计决策的路径与潜力，提升了设计决策的科学性和包容性，但其应用仍面临数据质量、公众动态体验捕捉及技术透明度等挑战。

关键词： 智能家居   传感器融合   环境感知   人工智能  

摘要： 随着物联网、人工智能等技术的快速发展,智能家居系统已成为现代家庭的重要组成部分,其中智能环境感知是实现家居自动化、个性化服务的关键环节。智能家居的核心在于环境感知,而传感器融合人工智能技术能够有效提升环境感知的精度和效率。本研究通过对比传统方法与深度学习模型在传感器融合中的应用,验证了人工智能技术在提升智能家居环境感知能力方面的潜力。深度学习模型虽然在计算复杂性上存在挑战,但其在准确性和鲁棒性上的优势使其成为未来智能家居系统中的重要技术方向。未来研究可以进一步探索轻量化深度学习模型和自适应算法的结合,以在保证性能的同时降低计算资源消耗,从而为智能家居系统的智能化升级提供了一些理论依据和参考。

关键词： 人工智能   公立医院   人才梯队建设   人才培训   数据分析  

摘要： 公立医院的发展离不开人才梯队的建设,然而如何优化和提高人才梯队的建设效率是一项挑战。引入人工智能技术就具有解决这个问题的可能。本研究主要通过深度访谈、问卷调查和案例分析等方法,探索AI如何助力公立医院人才梯队的建设。研究证实,AI可以通过优化招聘流程,进行精确的人才匹配,提高培训教学质量等方式推动人才梯队建设。具体实践中,例如AI技术可以实现对医生诊病历史的深度学习,从而提供个性化、智能化的培训方案,有效地提升了医务人员的专业能力。并且AI也可以通过数据分析,发现人才流动规律,帮助医院精细化管理和有效地配置人力资源。AI技术的介入不仅可以提高医院人才梯队的建设效率,同时也为公立医院的持续发展,提供了强有力的技术支撑。本研究采集的数据和研究成果对于其他医疗机构人才管理的参考意义也重大。

关键词： 人工智能   大数据与会计专业   职业教育   人才培养  

摘要： 随着数字经济的加速转型,人工智能技术的迅速发展,会计行业正在从传统简单的核算向业财税融合、战略决策转型中。本研究基于《会计信息化发展规划(2021—2025年)》等的政策背景,聚焦职业院校大数据与会计专业的人才培养模式研究,通过分析人工智能和大数据的发展对会计职业的影响,发现职业院校大数据与会计专业在人才培养中存在的问题主要有四类,分别是课程内容与新技术融合不足、产教融合深度不足、师资队伍建设和学生技术能力薄弱等。提出优化课程体系、校企合作做深做实、强化教师行业实践和提高学生内驱力等路径,培育同时具有数据思维+基础技术+战略视野的能力的学生,以期能精准对接企业需要的适应人工智能时代背景下的复合型人才,实现教育的可持续发展。

关键词： 人工智能   环境监测   智能预警   多模态感知   知识图谱  

摘要： 环境监测作为生态文明建设的“感知神经”,正面临精准度与实时性的双重挑战。本文以深圳智能环境监测平台为切入点,系统探究了人工智能技术赋能环境监测的创新路径。研究聚焦多模态感知、知识图谱与时序预测三大核心技术路径,剖析了其在空气污染精准监测、水质异常智能预警、土壤环境风险评估和生物多样性保护等领域的实践成效。结果 表明,人工智能技术显著提升了环境监测的时空精度和预见性,将环境管理从被动响应转向主动预警,为构建“数智环保”新模式提供了技术支撑。

关键词： 房产测绘   误差预测   优化控制  

摘要： 为了提高房产测绘精度并有效控制误差,本文分析了仪器误差、操作误差、环境误差和地形误差等常见问题,并基于人工智能技术提出了优化控制策略。通过构建智能测绘误差预测平台、优化数据采集流程、应用深度学习提升数据处理精度,并建立AI辅助决策支持系统,能够显著减少误差并提高测绘数据的准确性和可靠性。研究表明,人工智能技术有效降低了测量误差,提升了测绘工作的精度与效率,建议房地产行业逐步引入智能化技术,推动高精度测量实现。

关键词： 人工智能   矿产资源勘探   大数据   机器学习  

摘要： 随着全球对矿产资源的需求日益增加,传统的勘探方法面临着成本高、效率低和精度不足的挑战。人工智能(AI)技术的引入,为矿产资源勘探提供了新的解决方案。本文探讨了人工智能在矿产资源勘探中的应用,重点分析了大数据、机器学习、计算机视觉以及专家系统和知识图谱等技术在勘探过程中的具体应用与实践。通过对勘探精度提升、成本降低、勘探模式创新等方面的论述,本文旨在为矿产资源勘探领域的技术创新提供参考,展望人工智能在未来矿产勘探中的发展前景。