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关键词： 生成式人工智能   风险   技术治理   系统论   结构耦合  

摘要： 技术系统的快速膨胀对其他社会系统和心理系统产生了强烈激扰。是否将技术投入使用以及如何使用技术等“决定”必然会带来风险。生成式人工智能作为一项颠覆性的技术,正在形塑人机共生和虚实相生的人类社会,社会关系、生产劳动和算法权力面临异化危机。以系统论为视角,既可以将算法模型视为现实存在的系统,也可以将系统作为一种分析意义的工具。为应对生成式人工智能引发的风险,需要形塑动态、开放、自创生和结构耦合的系统思维,坚持复杂性范式治理。在尊重各功能系统的独立性和自主性的同时,创造、发展和稳定法律、伦理、技术等系统的结构性耦合关系。为平衡技术发展与安全,需保持系统之间既自主又耦合的状态。

关键词： AI技术   数字图书馆   读者信息保护  

摘要： 随着数字图书馆的广泛应用,读者信息保护问题日益凸显。AI(人工智能)技术的不断发展,为数字图书馆在保护读者信息方面提供了新的可能。综述了AI技术在数字图书馆读者信息保护中的应用现状,分析了AI技术在识别异常行为、数据加密及智能监控等方面取得的显著成果,指出当前AI技术在数字图书馆信息保护中面临的困境,如技术成熟度、数据隐私和伦理等问题,提出加强技术研发、完善法律法规、提升公众意识等措施,以期在未来更好地利用AI技术保护数字图书馆的读者信息安全。

关键词： 人工智能   监管框架   药品监管   应用实践   法规政策  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的兴起与发展,各国及地区监管机构和国际组织积极参与相关法规和监管政策制定。本文主要介绍了美国、欧盟、英国、日本和中国的AI立法和监管政策及在医疗卫生领域监管中的应用情况,以及国际组织和各国及地区监管机构在AI领域的合作进展。我国在AI发展浪潮中,同样积极探索其在医疗卫生领域的应用场景,发布《药品监管人工智能典型应用场景清单》等多项政策文件,以促进AI的健康发展和规范应用。我国可与其他相关监管机构进行交流合作,分享中国经验,积极探索中国的AI监管模式,努力保持AI领域领先地位,争取在AI监管领域的话语权。

关键词： 急性阑尾炎   体层摄影术,X线计算机   深度学习   人工智能   计算机辅助诊断  

摘要： 目的探讨基于常规腹部CT平扫影像的深度学习模型对急性单纯性和急性非单纯性阑尾炎的诊断效能,并评估其临床应用价值。方法回顾性收集3所医院经手术病理证实的336例急性阑尾炎病人的临床及CT平扫影像资料,根据病理结果将病人分为急性单纯性阑尾炎109例和急性非单纯性阑尾炎227例。按8∶2的比例随机将病人分为训练集(268例)和独立测试集(68例),并采用5折交叉验证方法将训练集进一步分为训练子集(214例)和验证子集(54例)。基于密集连接卷积网络121(Densenet 121)构建模型,并进行训练和测试。绘制受试者操作特征(ROC)曲线、精确度-召回率(PR)曲线和混淆矩阵来评估模型的诊断效能,并分别计算其曲线下面积(AUC、PR-AUC)等。结果Densenet 121深度学习模型在训练子集、验证子集、独立测试集中对急性单纯性阑尾炎和急性非单纯性阑尾炎分类的诊断效能俱佳,模型的AUC分别为0.999、0.895、0.894,PR-AUC分别为0.999、0.831、0.813。混淆矩阵显示,模型在3个数据集中对急性单纯性和非单纯性阑尾炎均具有较高的预测准确性,分类效果良好。结论基于神经网络的深度学习模型在急性阑尾炎CT分类诊断中具有良好的稳定性和诊断效能,可为临床医生决策提供参考依据。

关键词： 非常规油气   致密储层   水力压裂   压裂缝网表征   数字孪生   人工智能   数字化建模  

摘要： 水平井分段压裂技术及大规模体积改造技术的提升,使非常规油气开发获得重大突破和快速发展。致密油气藏成为继页岩气之后全球非常规油气勘探开发的新热点。随着水力压裂技术在致密储层开发中的推广应用,压裂缝网精细化表征成为水力压裂数字化、智能化发展建设的关键问题,对压裂效果评价及压裂施工优化具有重要的意义。由于致密储层天然裂缝发育、非均质性强,压裂后复杂的缝网形态给缝网表征带来极大挑战。基于高精度数据采集、实时数据传输、虚拟实体建模与分析、机理数据融合仿真与决策的数字孪生技术,为压裂缝网表征提供了新思路。(1)介绍数字孪生的基本概念及压裂缝网表征的研究现状,提出压裂缝网数字孪生的五维模型及系统架构;(2)将压裂缝网数字孪生的虚拟实体归纳为储层的地质力学模型和压裂缝网模型,研究相应的孪生模型构建方法;(3)分析压裂缝网数字孪生应用于支撑剂运移及油气井产能预测的场景。在此基础上,探讨压裂缝网数字孪生亟待发展的关键技术并提出相关建议,旨在为致密储层水力压裂缝网的数字化及智能化表征与控制提供理论与方法指导。

关键词： 乳腺癌   磁共振成像   人工智能   深度学习   影像组学   诊断   预后  

摘要： 乳腺癌是一种严重危害女性生命健康的疾病,准确高效的诊疗策略是提高患者生存率和生活质量的关键。近年来,基于乳腺MRI的人工智能(artificial intelligence,AI)研究在乳腺癌早期诊断、精准治疗及预后评估等方面都取得显著进展。本综述就近年来AI MRI在乳腺良恶性病变鉴别、乳腺癌分子分型、乳腺背景实质强化定量评估、腋窝淋巴结状态预测、疗效预测、复发预测等方面的研究进展进行总结,同时提出当前存在的局限性和面临的挑战,以期为优化诊疗策略、促进基于乳腺MRI的AI技术发展提供参考。

关键词： 人工智能   新闻传播领域   具体应用   风险挑战   应对策略  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在新闻传播领域的应用也日益广泛。具体而言,人工智能在新闻内容自动化生产、人机协作、事实核查、情感分析等环节都有着广泛而深刻的应用。但是实践表明,人工智能在新闻传播领域的应用,也带来了包括真实性降低、主体性侵蚀、低透明度、加剧“信息茧房”等一系列风险挑战。为了推动人工智能在新闻传播领域的高质量应用,政府有关部门、新闻机构、新闻工作者等各层面,应从政策、法律、技术等方面采取有效的应对策略,以期确保新闻传播的健康和可持续发展。

关键词： 思想政治工作   构建网络   思政育人   整合教育资源   网络育人   网络信息技术   人工智能   意识形态工作  

摘要： 2023年5月29日,习近平总书记在中共中央政治局第五次集体学习时指出,网络已成为广大青少年学习生活的重要空间,要提高网络育人能力,扎实做好互联网时代的学校思想政治工作和意识形态工作。以互联网、大数据、区块链、人工智能等为代表的网络信息技术不断飞速发展,高校要充分利用信息技术赋能思想政治工作,提高创新意识,整合教育资源,聚合教育力量,努力构建网络思政育人新生态。

关键词： 人工智能技术   AI技术   教育领域   教学样态   教学生态   生成式  

摘要： ChatGPT、DeepSeek等的横空出世,标志着人工智能技术实现了新的跃升,迈入新的发展阶段。GenAI作为人工智能领域的重要分支,不仅是引领科技和产业发展的战略技术,也能在教育领域中激起改革的浪潮。文章剖析GenAI技术的深层机理,从当前大学教育教学样态出发,探析GenAI技术在教育领域中的深度应用潜力,为推动GenAI更好地融入大学教学生态,助力教育领域的改革提供指导性帮助。

关键词： 生产力水平   人工智能   智能眼镜   工业革命   全新时代   持续提升   近现代  

摘要： 人类社会向前的每一步都与生产力水平的发展紧密相关。近现代,随着工业革命的不断发展与迭代,新产品、新技术层出不穷,生产效率得到持续提升,这也让我们的社会结构和生活方式发生极大改变。近两年,踩着人工智能发展密集的步点,我们又一次站在了一个全新时代的起点。