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关键词： 生成式人工智能技术   博物馆   交互设计   叙事设计  

摘要： 目的本文旨在探索生成式人工智能技术(AIGC)在博物馆叙事设计中的具体应用及其对增强参观者互动体验的作用。结合用叙事学理论,本研究将分析AIGC如何通过动态与沉浸式叙事来转化展览叙事,提升用户的认知沉浸和情感联结。方法首先,运用文献研究法分析AIGC在博物馆叙事中的理论基础;其次,通过案例分析法挖掘并探析实际运用AIGC技术于博物馆的案例;最后,研究了博物馆叙事传播中的隐患与挑战。结果生成式人工智能技术能够有效地识别展览数据模式并生成吸引参观者的新内容,为用户带来个性化且情境化的叙事体验,并提供个性化学习路径促进观众的认知、情感发展。结论生成式人工智能技术的融合为博物馆叙事设计提供了新的交互需求和个性化体验,多感官设计策略让参观者更好地理解和参与,AIGC会在博物馆叙事设计中形成新的体验模式。

关键词： 杂物   除杂方法   人工智能   图像识别  

摘要： 煤炭中混入的各种杂物不仅影响煤炭质量,还会对煤炭加工设备、运输工具造成损害,甚至引发安全事故,有效排除煤中杂物是煤炭生产亟待解决的关键问题。杂质脱除的难易程度随着科学技术的发展而发生着变化,也决定着除杂选用的方法与手段。传统的除杂很大程度上依靠杂质的物理性质,金属类杂物一般采用除铁器清除,跳汰分选与浅槽分选过程可清除部分轻质杂物,拦杂钩和拦杂网也可清除部分轻质杂物,往往多种方法联合使用,发挥各自的优势。随着人工智能技术的发展,通过实时捕获杂物的图像和三维数据,运用计算机视觉算法对杂物进行快速、准确的识别与定位,随后指导机械手进行精准抓取,可实现杂物的精准分离。该方法实施的关键是需要建立较完备的数据集、设计精准识别算法和抓取控制策略。煤炭洗选过程中杂物的智能清除有利于推动煤炭行业的智能化转型、提高生产效率和产品质量、降低劳动强度和成本。

关键词： 油气田开发工程   新能源技术   正文内容   最新科技成果   工程技术   人工智能   一稿多投   新能源领域  

摘要： 《石油机械》主要报道油气装备与工程技术最新科技成果和进展,设有钻井技术与装备、海洋石油装备、油气田开发工程、石油管工程、新能源技术与装备和油气人工智能等栏目,欢迎作者就油气钻探与开发、新能源领域的新技术、新装备、新工艺、新材料、新方法等撰写论文,并注意下述写作要点。正文内容:1.文章必须是从未在正式刊物上发表过的,不得一稿多投,也不允许对旧作稍加改动重新投稿。2.文章必须有新意,有独到的见地,有较强的创新性、实用性或导向性。引言中应简要说明文章写作的目的、意义及与他人研究成果的不同点、创新点。

关键词： 人工智能伦理   原则主义   社会系统理论   人工智能法  

摘要： 原则主义是当前全球人工智能伦理研究和实践推进的主导性理论。原则主义是结合了道义论、后果论与美德伦理学等哲学理论的“价值规范组合”,回到某个单一经典伦理立场,既无法解决理论自洽问题,还会出现“极端化”或者僵化适用的问题。为应对这些挑战,可对其作适应性改造:运用演化心理学的基础道德理论来重构公共道德理论,提升理论深刻性;采用行为机器学路径方向的技术社会系统理论,对“反思平衡机制”进行改造,解决因价值规范面对技术变革能力不足的僵化问题。基于原则主义与法学在方法与思路上具有高度相似性,法学与应用伦理学可无缝融合,通过伦理原则的“法化”来提升人工智能伦理制度可操作性。

关键词： 子宫内膜肿瘤   人工智能   机器学习   预后   诊断  

摘要： 子宫内膜癌发病率的增加推动了对其诊断和治疗方法的创新。其中,人工智能(artificial intelligence,AI)技术,特别是在深度学习和机器学习方面的进展,为提高诊断准确性和构建个性化治疗方案提供了新的可能性。AI通过增强医学影像的解析、自动化病理图像分析以及深入的基因数据解读,显著提升了子宫内膜癌的早期发现和诊断精度。此外,AI的应用还助力于个性化治疗决策和预后评估,通过整合多源数据,精确预测治疗效果。近期,研究聚焦于数据融合、实时患者监控的应用,使AI技术在全面管理子宫内膜癌患者方面的潜力得到进一步挖掘。尽管如此,AI的广泛应用仍面临数据品质、泛化与解释性挑战,以及相关法律伦理问题。因此,实现AI在子宫内膜癌全疗程管理中的应用,既需要持续的技术革新,也需跨学科协作,保障技术的合理、透明和安全应用。这为未来医疗卫生领域的发展带来了积极展望,旨在通过科技手段优化治疗效果并提升患者生活品质。

关键词： 管理层语调   BERT模型   机会主义   词袋法  

摘要： 以往研究发现,上市公司管理层存在通过操纵年报语调积极程度掩盖不利信息,误导投资者作出投资决策的“机会主义”现象。本文以2007—2022年我国A股上市公司年度报告“管理层讨论与分析”(MD&A)章节为样本,探讨BERT人工智能模型对管理层语调中机会主义倾向的识别效果。研究发现,BERT模型度量下的管理层语调积极程度能识别管理层的机会主义倾向,并预测下一年管理层的机会主义行为,且其识别效果比传统的词袋法更好。年报文本语气可操纵程度越高,前述识别效果的差异越显著。进一步研究发现,BERT模型能更准确地预测企业未来业绩表现和股价崩盘风险。本文将BERT模型纳入财经文本情感分析领域,为MD&A语调的度量方法提供了新思路。本文的研究结论进一步完善了信号传递理论,不仅有助于报表使用者对上市公司年度报告这类复杂文本进行情感分析,减少管理层操纵文本带来的错误定价,也为监管部门通过年报文本语调识别管理层的机会主义倾向以及使用人工智能大模型助力数字化、智能化监管提供了证据。

关键词： 人工智能   广播融媒生态   技术反思  

摘要： 人工智能已成为媒体融合的关键性技术,尤其对广播融媒生态具有赋能效应。在广播融媒生态智能化嬗变的过程中,传播形态导入了虚拟主播和“专家系统”,同时拓展了有“听觉媒介”优势的车载和居家等智能化场景。但是,人工智能技术带来的改变,也应是广播融媒生态亟需反思和应对的问题。本文首先分析了广播融媒引入人工智能后发生的智能化嬗变情况,然后分析了“听觉媒介”的智能化发展,最后分析了引入人工智能技术后可能发生的技术伦理危机。

关键词： 数据中心   云计算   人工智能   英国路透社   三里   电力需求   电力供应   重启  

摘要： 【英国路透社2024年9月20日报道】美国联合能源公司(Constellation Energy)和微软公司(Microsoft) 2024年9月20日签署电力供应协议。根据该协议,联合能源将重启三里岛核电厂1号机组,为微软数据中心供电。近年来,随着人工智能、云计算等技术的快速发展,以微软为代表的大型科技公司电力需求呈现爆发式增长。这些公司不断扩张的数据中心需要获得不间断的稳定电力供应,同时还面临着严格的碳减排承诺。

关键词： 教育法典   人工智能教育立法   编纂路径   技术性正当程序   敏捷治理  

摘要： 人工智能在赋能教育的同时,也显著提升了教育立法的难度。相比于教育单行法,作为教育领域“根本法”的教育法典将能够对人工智能教育应用展开最为周延科学的规范,助益人工智能教育应用的健康发展。作为体系型法典,教育法典必然采用“总分架构”。教育法典中人工智能立法可通过总则的“在线教育”“法律责任”以及分则的相关编章进行体系化编纂。首先,教育立法的核心及编纂主线是保障公民的受教育权,故教育法典分则相关编章需分别为政府及学校设定人工智能教育资源普惠性的促进义务,使教育主体能平等享有人工智能的教育红利。其次,针对人工智能教育应用可能引发的风险,教育法典可在总则“在线教育”章,一方面引入技术性正当程序,设定算法和数据的透明义务和审计义务,以及教育标准事务不得自动化决策义务等,明确教师使用人工智能的行为规范与专业操守;另一方面,依托敏捷治理手段,构筑多元主体参与的事前监测预警平台、事中快速响应的因应机制、事后动态完善的持续发展机制,应对人工智能教育应用未知风险。最后,为了确保义务条款得以顺利实施,教育法典可在总则“法律责任”章通过引致性条款与具体责任条款的妥适选用,构筑健全的人工智能教育应用法律责任机制。

关键词： 人工智能   结直肠癌   内镜检查   机器人手术   诊断治疗  

摘要： 结直肠癌是世界上第三大常见癌症,选择最佳的诊疗技术对患者的治疗及预后具有重要意义。近年来,随着信息技术的迅速发展,人工智能因能够发掘数据及图像的深层特征,被广泛应用于癌症的分析、诊疗等方面。结合现有研究,综述了人工智能在结直肠癌中的应用,深入分析了人工智能在结直肠癌诊疗和预后中的作用,系统性阐述了卷积神经网络、手术机器人系统在结直肠癌分析中的性能;最后,对结直肠癌诊疗中的关键问题进行了总结,并讨论了未来研究的发展趋势,旨在提高结直肠癌患者的治疗效果和生存率。