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关键词： 科学数据开放共享   大模型   开放数据   人工智能   敏捷治理  

摘要： [目的/意义]探讨科学数据开放共享中大模型的应用及其限度，以期发挥大模型的技术赋能效应，助力科学数据开放共享数智化转型升级。[方法/过程]结合数据生命周期理论和利益相关者理论，梳理大模型应用于科学数据开放共享的逻辑理路、分析风险隐患并提出治理对策。[结果/结论]研究表明，首先，大模型能够从客体向度优化科学数据全生命周期形态、从主体向度激发利益相关者开放共享动力，从而有效驱动科学数据开放共享提质增效；其次，大模型应用带来脏数据与假数据的数据质量风险、内部威胁与外部攻击的数据安全风险、赋权与去权的数据权利保护风险；最后，应构建包含适应性治理理念、韧性治理机制和包容性治理工具在内的敏捷治理模式，以平衡促进应用与管控风险之间的张力，保障科学数据开放共享中大模型的妥善应用。

关键词： 人工智能   供应链韧性   CiteSpace   知识图谱   可视化分析  

摘要： 人工智能在提升供应链资源管理能力和增强供应链韧性方面具有显著潜力。本文运用文献计量软件CiteSpace对2008—2023年Web of Science数据库中286篇关于人工智能在供应链韧性领域的文献进行可视化知识图谱分析，旨在探索该领域的研究概况、热点和趋势。研究发现，该领域研究正处于快速发展阶段，拥有众多学者参与并取得丰富的研究成果；研究热点集中于人工智能优化供应链管理实践和决策过程的技术机理与作用机制以及通过人工智能增强供应链中断应对能力并提升供应链韧性；未来重要的研究趋势包括如何有效应对供应链中断、实现数字化供应链以及构建更为韧性的供应链，并关注人工智能与其他数字技术相互融合对这一过程的影响机制。

关键词： 生成式人工智能   中华优秀传统文化   传播   治理  

摘要： 技术和文化是人类文明的重要根基，新技术为文化发展提供底层支撑。在历史的各个时期，中华优秀传统文化的传播载体与传播形式均有所不同。从甲骨文到印刷术到广播电视再到如今的生成式人工智能，每一次技术革新都为中华优秀传统文化传播提供了一种新的可能。当前，生成式人工智能以其独特的技术优势为中华优秀传统文化“赋能”，揭开了中华优秀传统文化传播的新篇章，同时也带来了技术失范、技术依赖和技术泛用的问题，阻碍甚至异化中华优秀传统文化的传播。因此，须在厘清“人是生成式人工智能的使用者，生成式人工智能是人的工具”这一基本关系的基础上，从理论基石、技术逻辑、价值理性三个层面共同发力，为中华优秀传统文化的高质量传播插上技术的“翅膀”。

关键词： 人工智能   数据安全   社会风险   风险防范  

摘要： 伴随数字化技术的迭代与变革，人工智能的运行过程已与海量数据实现了深度耦合。在带来极大便利与极高效率的同时，人工智能也潜藏着诸如数据利用价值低、数据解蔽难度大以及数据泄漏范围广等风险，这些风险业已超越传统的风险管理范畴，并以更加隐蔽、复杂、多元的形式融入现代社会之中。为应对这一挑战，通过搭建“数据输入阶段—数据训练阶段—数据输出阶段”的全生命周期管理框架，以动态视角剖析人工智能数据安全的风险样态，同时审思我国现有法律规制在应对这些风险时存在的不足。在此基础上，通过“以人为本”的指导理念、安全可信的技术保障机制以及风险可控的数据监管机制等风险防范策略，助力人工智能数据安全的法治化防控。

关键词： 生成式人工智能   自然语言处理   影像学报告   腹部  

摘要： 目的 评估2种生成式人工智能（AI）在生成腹部影像学报告方面的表现，并与人类医师进行比较。方法回顾性研究2023年6月至2024年5月在中山大学附属第三医院接受腹部CT和MRI检查的300例患者的影像学报告。使用生成式AI模型ERNIE 4.0和Claude 3.5 Sonnet对300例患者的影像学所见重新生成影像学报告，由5名放射科医师采用五点Likert量表（1表示强烈不同意，5表示强烈同意）评估其完整性、准确性、表达、幻觉和无修改接受度。采用Friedman和Nemenyi检验进行统计学分析。比较生成式AI与人类医师的表现差异。结果 研究共纳入300例患者的影像学报告。在完整性方面，Claude 3.5 Sonnet与人类医师相当，均优于ERNIE 4.0 [(4.86±0.37)分vs.(4.76±0.46)分vs.(4.40±0.64)分，前两者比较P=0.200，前两者与后者比较P均<0.01]。在准确性方面，人类医师优于2种AI模型[（4.96±0.22）分vs.(4.66±0.57)分vs.(4.69±0.57)分，前者与后两者比较P均<0.01]。在无修改可接受度方面，Claude 3.5 Sonnet与人类医师相当，均优于ERNIE 4.0[(4.64±0.53)分vs.(4.69±0.54)分vs.(4.30±0.59)分，前两者比较P=0.595，前两者与后者比较P均<0.01]。在表达和幻觉上，三者比较差异无统计学意义（P均> 0.05）。结论 Claude 3.5 Sonnet生成的影像学报告与人类医师水平相当。这提示先进的生成式AI有潜力辅助人类医师的工作，有助于提高效率并减轻认知负担。

关键词： 免疫学   教学   人工智能   基于人工智能的教学   基于人工智能的学习   基于人工智能的管理  

摘要： 在人工智能（artificial intelligence， AI）飞速发展的时代背景下，教育模式与人才培养体系正经历着深刻的变革。基于AI的教学（AI-based teaching， AIBT）是以AI赋能教学过程，为教师提供多元化的教学支持；基于AI的学习（AI-based learning， AIBL）是以AI助力学习过程，为学生提供个性化学习的技术通道；基于AI的管理（AI-based management， AIBM）是以AI辅助管理，为组织教学提供可视化的数据支持。本文系统提出了AIBT、AIBL和AIBM，并以免疫学教学为例，深入剖析了AI对教学改革的深远影响，以推动教育变革创新。

关键词： 伪随机数生成   生成对抗网络   长短时记忆   可分离自注意力机制   人工智能  

摘要： 针对生成对抗网络(GAN)生成伪随机数质量不高和生成速度较慢的问题，提出了一种基于长短时记忆(LSTM)和可分离自注意力机制的WGAN-GP(LSA-WGAN-GP)模型。LSA-WGAN-GP模型通过将数据从一维扩展为二维，改进数据表示方式，以提取更层次的特征。创新性地提出了LSA(LSTM and separable Self-Attention)模块，融合LSTM和可分离自注意力机制，显著提升了伪随机数的不可回溯性和不可预测性。此外，通过精简网络结构有效减少了模型参数量，并提高了生成速度。实验结果表明，LSA-WGAN-GP生成的伪随机数可以100%通过美国国家标准与技术研究院(NIST)测试；与WGANGP(Wasserstein GAN with Gradient Penalty)和GAN相比，在频率和全局通用测试项的P值和通过率上均有提升；同时，在伪随机数生成速度上，LSA-WGAN-GP比WGAN-GP、GAN分别提升了164%和976%。LSA-WGAN-GP在保证生成伪随机数质量的同时，减少了模型的参数量，提高了生成伪随机数的速度。

关键词： 人工智能   深度学习   氧化锌压敏电阻   时间Kolmogorov-Arnold变压器  

摘要： 【目的】 氧化锌压敏电阻在工作运行中遭遇雷电会导致器件的老化劣化和冲击破坏等情况发生，引发泄漏电流增加、温度升高等现象。针对上述问题，通过多脉冲测试分析了雷击对氧化锌压敏电阻的危害，并使用深度学习模型预测其状态变化，以准确预测其在雷击影响下的工作状态。【方法】 首先，使用多脉冲测试平台对氧化锌压敏电阻进行了脉冲测试，并分析了多脉冲下的漏电流；其次，基于雷电冲击试验，建立了氧化锌压敏电阻漏电流的数据集，并利用时间Kolmogorov-Arnold变压器模型预测了脉冲下漏电流的变化；最后，将实验结果与其他基准模型的结果进行比较，并使用多个测试集验证模型的准确性和稳定性。【结果】 仿真实验表明：时间Kolmogorov-Arnold变压器模型能够有效预测氧化锌压敏电阻的状态变化，且使用麻雀算法优化时间Kolmogorov-Arnold变压器得到的评估指标均方误差为0.324，平均绝对误差为0.352，R2决定系数为0.913。【结论】 时间Kolmogorov-Arnold变压器模型优于长短期记忆神经网络、双向长短期记忆神经网络、时序卷积神经网络和门控神经网络模型。并且麻雀算法优化时间Kolmogorov-Arnold变压器（SSA-TKAT）在氧化锌压敏电阻的状态预测中表现出更强的预测性，可以帮助利益相关者做出更明智的决策。

关键词： 气动设计   智能设计   数据驱动   知识驱动   人工智能  

摘要： 随着高性能计算和人工智能技术的迅猛发展，数据驱动的人工智能模型在民机气动设计领域得到了广泛研究，尤其在气动设计空间压缩、关键特征提取、流场预测和智能优化设计等方面展现出强大的技术潜力。然而，纯数据驱动模型在工程设计中的应用仍然面临诸多挑战，包括领域数据稀缺及高获取成本，以及模型在可靠性、通用性、可解释性和易用性方面的不足等。将物理知识与气动设计经验有机融合到模型开发中，成为解决上述挑战的关键路径，为推动该领域的技术进步提供了重要方向。本文从民机工程设计角度出发，结合智能气动设计的相关实践，回顾了数据与知识联合驱动的人工智能模型在知识嵌入、知识修正及知识挖掘三个方面的最新理论和进展，探讨了数据与知识联合驱动方法在民机气动设计领域的研究现状及应用潜力，并展望了智能气动设计新范式的未来。

关键词： 肺动脉栓塞   CT肺血管成像   人工智能   肺栓塞指数  

摘要： 目的 验证基于CT肺血管成像（computed tomography pulmonary angiography， CTPA）的肺栓塞人工智能识别系统（PE-AI）的诊断效能及危险分层能力，分析其在实际临床工作中的诊断价值。方法 收集我院2023-1-1至2023-10-10疑似PE患者行CTPA检查病例416例。采用双盲法由2名低年资影像医师与PE-AI分别对收集病例进行栓子检出和诊断，并分别记录诊断时间；以3名高年资影像医师结合临床随访结局做为本研究的金标准，评价AI、人工与PE-AI的诊断效能，并绘制受试者操作曲线（receiver operating characteristic curve， ROC），使用Delong-t检验进行比较。肺栓塞确诊病例分别收集AI及人工计算的肺栓塞指数（pulmonary artery obstruction index， PAOI），并进行一致性分析。结果 PE-AI、人工及联合诊断的曲线下面积AUC（area under curve，AUC）分别为85.6%、90.8%和95.1%，三组AUC之间差异具有统计学意义（P<0.05）；PE-AI的读片时间[(0.16±0.07)min]明显低于人工[(4.42±1.85)min，P<0.001]及联合诊断[(4.58±1.84)min，P<0.001]。肺动脉栓塞确诊病例亚组分析中，PE-AI与人工测得的PAOI具有较高的一致性（intraclass correlation efficient， ICC =0.80）。结论 AI可以在短时间内快速识别肺动脉栓子，辅助放射科医生提高诊断效率；同时通过对肺动脉肺栓塞指数的智能检测，有助于肺栓塞患者的危险分层，优化诊疗流程。