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关键词： 人工智能   食品安全   知识图谱   大语言模型   智能问答  

摘要： 食品安全对人们的生活至关重要，公众对可靠有效信息的需求日益增强。然而，现有智能问答系统在处理食品安全相关问题时面临诸多挑战，包括知识推理、信息召回率以及问答泛化能力等不足。为此，本文提出一种基于大语言模型（Large Language Model， LLM）的创新性食品知识图谱智能感知问答系统。该系统通过大语言模型改善传统问题模板匹配方法的不足，结合文本向量库与知识图谱，并在知识图谱检索过程中引入高维向量语义检索技术，以显著提升知识图谱的检索召回率。试验结果表明，该系统在知识检索的准确性和效率方面均有显著提升，用户的使用体验得到明显改善。综上所述，所提出的食品知识图谱智能感知问答系统，不仅有效解决了现有系统的多项不足，还为食品安全领域的信息获取提供了高效、准确的方式，促进了社会治理的透明性和公众信任，具有广泛的应用前景与重要的社会价值。

关键词： 人工智能政策   政策工具组合   城市合作创新   智能体仿真   政策信息学  

摘要： [目的/意义]人工智能政策对促进知识流动、刺激城市合作创新具有深远影响。以智能体仿真方法分析政策工具组合的投入策略，弥补了已有研究侧重于定性分析的不足，对辅助政策制定、促进资源有效利用、提高城市合作创新等具有重要意义。[方法/过程]本研究从人工智能政策工具组合视角出发，在政策工具自动抽取的基础上，设置合作网络连接规则、政策投入与收益规则、合作意愿更新规则，模拟资金支持、法律法规、应用推广3种政策工具投入对城市合作创新的影响，探究最优状态下的政策工具组合策略，并分析政策投入随发展阶段的动态变化。[结果/结论]研究发现，人工智能政策工具组合对城市合作创新具有促进作用，促进效果前期增长快，后期增长慢；在最优策略下，前期法律法规的政策投入占比最多，资金投入次之，后期则主要以应用推广政策工具为主；在政策影响下，城市合作创新网络的密度和聚集系数逐渐增大，并不断催生出除头部节点外的次级节点。

关键词： 三叉神经痛   血管神经压迫   球囊压迫术   微血管减压术   人工智能  

摘要： 三叉神经痛Trigeminal neuralgia (TN)在面部疼痛中发病率高且疼痛程度剧烈。从病因学角度来看，原发性TN发病机制尚未明确，常常与血管神经压迫相关。继发性TN与多发性硬化或小脑-桥脑角肿瘤和带状疱疹感染相关。特发性TN原因不明确。药物治疗和手术干预是临床常用的治疗手段，但许多患者无法根治疼痛会反复发作。人工智能(Artificial intelligence， AI)已广泛应用于不同医学领域，实现精准诊断、治疗方案优化及综合评估方面。本文旨在综述人工智能在TN诊断和治疗中的应用进展。

关键词： AI技术应用   知识多样性   组织惯例   资源配置效率   企业创新  

摘要： 人工智能（AI）技术应用是提高企业创新进而催生新质生产力的关键引擎。本文使用2009—2022年中国A股上市企业数据，深入考察AI技术应用对企业创新的影响。本文将AI技术分为基于逻辑的AI技术和基于学习的AI技术两个方面，运用机器学习方法生成AI词典，并对上市企业年报文本分析，测度AI技术应用水平，进而研究AI技术应用对企业创新的影响。研究发现，AI技术应用通过增加知识多样性、打破组织惯例、提高资源配置效率三个作用机制促进企业创新。同时，吸收能力强化AI技术应用对企业创新的促进作用。与基于逻辑的AI技术相比，基于学习的AI技术应用在促进企业创新方面表现得更加显著。此外，AI技术应用对企业创新的促进作用在高生产率和高人力资本企业中的解释力更强。进一步，AI技术应用可以显著促进企业的渐进式创新，而在短期内对企业突破式创新的促进作用并不显著，但从长期看，AI技术应用仍然有助于推动企业突破式创新。本文为AI技术应用提升企业创新提供了新的经验证据。

关键词： 人工智能   大语言模型   高血压   结构化数据库  

摘要： 目的 针对高血压诊疗过程中生成的大量非结构化数据，基于Yi-9B大语言模型构建高血压结构化数据库，提升数据管理效率并为临床决策提供支持。方法 提取2014年1月至2023年12月本院114434例高血压患者病历中的关键临床信息，使用Yi-9B模型进行实体识别与数据结构化并设计数据库架构用于统计分析和临床应用。结果 数据库结构化处理后，收缩压和舒张压均值分别为(149.98±20.55)mmHg和(86.90±13.75)mmHg。按血压水平分类，高危正常高值、高血压1级很高危和高血压2级很高危比例最高，占20.72%、27.78%和19.58%。52.64%的患者合并心脏疾病，10.18%合并糖尿病，12.71%合并高脂血症。Logistic回归分析显示，50至70岁为高发年龄段，且随年龄增长，收缩压呈上升趋势，反映高血压在老龄化中的普遍性。该数据库在临床应用中显著提升了诊疗效率，实现了数据的高效分析和管理。结论 基于Yi-9B模型的高血压结构化数据库有效处理了非结构化数据，显著提升数据提取和管理效率，该数据库有助于优化诊疗决策、提高管理效率，为智能化管理和个性化诊疗提供支持。

关键词： 负荷预测   人工智能   机器学习   深度学习   新型电力系统  

摘要： 为实现碳中和目标，新型电力系统正向绿色化、智能化和多样化转型。负荷预测对保障新型电力系统安全、经济和可靠运行至关重要。尽管传统数理统计方法在规律性明显的负荷数据预测中表现良好，但在新型系统中，高比例可再生能源和随机性用户负荷使数理统计方法面临挑战。人工智能技术，尤其是机器学习和深度学习，因其在处理复杂数据和提取模式方面的优势，成为研究热点，有效提升了负荷预测的准确性和鲁棒性。在此背景下，该文回顾了基于数理统计原理的负荷预测方法并讨论了其局限性，总结了人工智能技术在负荷预测中的最新应用进展，分析传统机器学习、深度学习及组合预测模型的应用特点。针对区域系统级负荷预测场景、高比例新能源场景下的净负荷预测场景、多类异质能源协同互补场景下的综合能源系统负荷预测场景、建筑负荷预测场景以及电动汽车负荷预测场景这5类场景下的负荷预测技术难点和关键技术应用进行归纳和总结，对未来负荷预测技术的发展方向进行了总结和展望。

关键词： 数字金融   人工智能   跨学科   专业建设   协同机制  

摘要： 基于“数字金融+人工智能”的跨学科金融专业建设不仅可以打破传统金融学科和院系的组织界限,而且可以整合数字金融的资源和要素,从而产生了“1+1>2”的协同效应,为我国高素质金融人才的培养指明了方向。但是由于在跨学科专业建设过程中,存在单一学科的聚焦性、不同学科间的壁垒等问题影响了跨学科专业团队组建,而制度缺失和专业建设经验不足更是限制了跨学科专业建设的发展,从而使我国金融本科专业的跨学科建设效果不佳。因此,本文分别从团队组建、制度改革和专业建设的角度提出政策建议,以期可以为同类院校相关课程的建设与管理提供有力的参考。

关键词： 生成式人工智能   训练数据   数据法律问题   数据治理体系  

摘要： 生成式人工智能训练阶段的数据收集和处理面临众多法律问题,在全球层面引发各类诉讼案件。训练阶段的数据保护问题集中于预训练和模型微调环节,涉及数据来源合法性、数据质量管理、公开数据不当抓取利用、个人数据权利保护缺失、违法偏见和歧视等问题。对于训练阶段的数据治理路径选择,欧盟和美国等典型国家和地区呈现出不同的特征,欧盟采取分类分级分主体理念,重点关注训练数据透明度,美国对公开可得个人信息持积极利用态度,探索公共数据收集豁免,英国提出合法利益评估标准三步测试,新加坡创设数据处理的业务改进和科研例外制度等。生成式人工智能仍在持续进化,为解决训练阶段的数据法律问题,在宏观层面,我国需要保持人工智能产业发展和安全监管之间的平衡,推进产业促进政策法制化,坚持包容审慎和分类分级监管立法导向,建立适合我国人工智能产业发展阶段的监管沙盒等实验性监管制度;在具体数据规则建构方面,有待区分研发训练和商用提供阶段,建立安全港制度,引入科研和业务改进例外的数据合理使用制度,进一步细化公开数据利用规则,加强数据质量管理,统一数据匿名化标准,创建机器学习场景下处理数据的新权利和新规则,合理地构建起我国生成式人工智能训练数据的数据治理体系。

关键词： 细分领域   重大科研项目   医疗器械产品   学术论坛   卫生装备   医疗器械监管   人工智能   基金项目  

摘要： 为促进学术交流,倡导百家争鸣,我刊“论著-学术论坛”栏目特面向全国征稿。该栏目重点报道卫生装备技术层面和管理层面的热点、难点问题,推介生物医学工程人才培养及学科建设中的经验与灼见,选题包括但不限于:军队卫生装备研究、创新与应用;军队卫生装备管理;最新国际、国内医疗器械法规、标准解读;人工智能医疗器械监管与应用;医工协同医学装备技术创新;医疗器械产品细分领域技术发展与趋势研究;医疗设备采购管理、数字化管理与风险管理……欢迎向本栏目投稿,国家重点基金项目、重大科研专项及省市级重大科研项目的研究成果均可优先发表。来稿请确保版权的独立性,严禁抄袭,文责自负。