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关键词： 人工智能   化学相关专业   本科毕业设计   蒜泥碳点   抗菌性能  

摘要： 本文以“蒜泥碳点的制备及其抗菌性能研究”为例,探讨了人工智能在化学相关专业本科毕业设计中的应用。通过人工智能技术辅助实验设计、数据分析和结果预测,提高了研究效率和准确性。详细阐述了实验方法和过程,对实验结果进行了深入分析,展示了人工智能在该领域的重要作用和潜力。最终得出人工智能可为化学相关专业本科毕业设计提供有力支持的结论。

关键词： 生成式人工智能   高校   思政课   优势   风险  

摘要： 作为新质生产力的最新劳动工具,生成式人工智能不仅促进新质生产力的产生和人类社会属性的拓展。聚焦思政课教学,生成式人工智能等新质生产力工具在优化教学流程、充实教学内容、“虚实结合”教学场景的打造方面独具优势,也在技术方面、价值伦理方面、网络安全方面存在多维风险。对此,制定生成式人工智能融入思政课“四位一体”教学模式并探索课前设立原则,课中优化供给,课后强化反馈和课外拓展平台的实践策略。

关键词： 生成式人工智能   知识生产   ChatGPT   物性   灵性  

摘要： 生成式人工智能介入人类知识生产几乎是一种技术必然。智能时代,人类知识生产正迎来“新物态”:以ChatGPT为代表的生成式人工智能既以“数据导向”的“经验主义”知识生产模式,展现出强大的语境感知与知识联结能力,凸显了其作为智能技术的“物性”;又以“突破模仿”作为其“灵性”的主要来源,在推动知识生产主体不断扩展的同时蕴藏着生成“可信知识”的巨大潜力。生成式人工智能这一“物性”与“灵性”的互动,使其不再只作为一种工具,更成为一种独特的智能实体。这种技术进步的潮流为人类知识生产提供了前所未有的便利,却也可能在人类思维方面引发“懒人危机”,在知识产权领域导致“权属迷局”,甚至在思想文化层面制造“意识形态陷阱”,对人类知识生产产生革命性影响。接受并推动人机协同的知识生产,是人类面对生成式人工智能的理性选择。

关键词： 人工智能   职业教育   线上线下   教学模式  

摘要： 职业教育是为我国制造业输送综合素质和多元智能知识学生的重要渠道,也是使我国从制造大国向制造强国转变的有力支撑。人工智能的兴起,迫使传统的教育教学模式已无法完全满足现在职业教育的需要,分析了湖南职业教育中存在的问题,提出了在职业教育中引用“线上+线下”的混合教学模式的必要性,介绍了线上教学平台的功能和结构,讨论了有关的实现技术,并给出了“线上+线下”教学的实现方案。

关键词： 人工智能   电厂设备   故障预测   维护  

摘要： 随着工业4.0的推进,数字化电厂作为能源行业的重要转型方向,其智能运维管理成为提升效率和可靠性的关键。 本文综合分析人工智能电厂运维管理的核心要素,包括先进的数据采集技术、实时监控系统、大数据分析以及预测性维护策略。 通过物联网技术,实现对电厂设备的全面感知和数据集成,而云计算和人工智能的应用则进一步优化数据处理和分析流程,提高运维决策的准确性和响应速度。基于深度学习和多源数据融合的故障预测模型,通过具体案例研究,证明了人工智能技术在提升电厂设备运维效率和降低成本方面的显著作用。

关键词： 智能化侦查   效率逻辑   秩序逻辑   技术正当程序   场景规制   责任规制  

摘要： 以人工智能为代表的新一轮信息技术深度赋能传统警务,持续推动着智能化侦查在打防管控领域应用的进程。从20世纪80年代至今,我国人工智能应用于侦查工作经历了从智能化侦查1.0向智能化侦查2.0的转型升级,逐步从符号主义主导的应用阶段迈向连接主义趋向的应用阶段。结合人工智能的技术属性和社会属性来看,此种技术演进背后反映出价值逻辑的嬗变,由早期注重效率导向的显性逻辑,扩展到效率导向的显性逻辑与秩序导向的隐性逻辑二元并举的双重逻辑。但是,随着公安大数据智能化平台建设的系统性推进,以深度学习为代表的连接主义加剧了侦查工作中程序正当性的价值缺位问题,以至于出现“底线价值(秩序)—必要价值(正当性)—衍生价值(效率)”之间价值连接断裂的情况。因此,为促进技术发展与价值导向的交融,有必要在正当性价值指引下重点围绕场景规制和责任规制构建符合人工智能技术发展规律的规制方案,形成“风险—嫌疑”的阶段化规制、“任意侦查—强制侦查”的强度性规制、“从环境空间到意识空间”的维度化规制的场景规制方案,以集体型责任为例外、分布式责任为原则的“集体型+分布式”的责任规制方案。

关键词： 生成式人工智能   知识生产   学术论文   出版审查   人机协同  

摘要： 以ChatGPT为代表的生成式人工智能在学术领域中的应用引发了一系列伦理和诚信问题,对传统学术论文评审构成了重大挑战。因此,需要构建一种全面、高效且动态的学术审查体系来提升审核的效率与准确性,以增强审核过程的透明度,并明确责任归属。为此,提出一种人机协同学术出版审核模型,将出版审查分为四个阶段:预筛选阶段、深度审查阶段、终审阶段和改进与更新阶段。该模型将AI技术的智能特性与人类专家的专业优势进行了有效整合,旨在为学术出版界提供一种灵活且可持续的审核机制,并能较好地适应新技术的发展趋势,达到有效维护学术诚信和研究质量的目的,保障学术出版审查工作朝着更科学、高效、规范的方向发展。

关键词： 人工智能   高等教育   赋能教育   教育支持  

摘要： 在科技快速发展的背景下,人工智能(AI)的进步为高等教育带来了前所未有的机遇与挑战。高等教育作为培养创新型人才的关键途径,而人工智能则是当今推动创新的重要工具之一。人工智能的应用不仅有助于高校更好地培养掌握前沿科技的专业人才,还能通过实际运用推动人工智能技术的进一步发展。文章将简要分析人工智能在高等教育中的发展现状与未来趋势,探讨人工智能对高校以及教师和学生的支持,并分析赋能过程中可能遇到的挑战,以及对挑战提出相应的策略,从而评估其可行性。Against the backdrop of rapid technological development, the advancement of artificial intelligence (AI) has brought unprecedented opportunities and challenges to higher education. Higher education is a key pathway for cultivating innovative talents, and artificial intelligence is one of the important tools driving innovation today. The application of artificial intelligence not only helps universities better cultivate professional talents who master cutting-edge technology, but also promotes the further development of artificial intelligence technology through practical application. This article will briefly analyze the current development status and future trends of artificial intelligence in higher education, explore the support of artificial intelligence for universities, teachers, and students, and analyze the challenges that may be encountered in the empowerment process, and propose corresponding strategies for challenges, in order to evaluate its feasibility.

关键词： 肺动脉栓塞   CT肺血管成像   人工智能   肺栓塞指数(PAOI)  

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年1月1日至2023年10月10日疑似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作为本研究的金标准,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,辅助放射科医师提高诊断效率;同时通过对肺动脉PAOI的智能检测,有助于肺栓塞患者的危险分层,优化诊疗流程。

关键词： 火电厂安全   事故预警   人工智能   机器学习   应急处理  

摘要： 本研究针对火电厂事故预警与应急处理需求,探讨了人工智能技术的应用。首先分析了火电厂事故特点及预警需求,接着阐述了人工智能技术在事故预警和应急处理中的应用,包括数据采集处理、故障预测、预警系统构建、事故场景模拟、智能决策支持系统升级及应急资源调度优化等。并且,以某火电厂案例为例,证实了人工智能技术能有效提升安全管理水平,降低事故风险。