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关键词： 数智时代   网络统战   大数据   人工智能  

摘要： 数智化是当前时代的重要特征,给社会的方方面面都产生了深刻的影响。在数智时代下,网络统战工作面临着信息茧房导致的认知片面化问题、群体极化导致的观点极端化问题、流量至上导致的价值缺失化问题以及智能水军导致的舆论混乱化等问题。网络统战工作的顺利开展需要从完善算法规制、强化价值引领、增强技术赋能、加强队伍建设等四个方面进行整体规划和系统部署。

关键词： 烟叶烘烤   干燥速度   大数据   人工智能   构建思路  

摘要： 为了有效提高烟叶烘烤质量,采用以烟叶干燥速度反制烟叶烘烤过程,进而创建烟叶烘烤大数据人工智能化的新技术。借助现行密集烤房烘烤控制器,将原有的温湿度计换成电子重力衡,获得基础的烟叶脱水量,转换成烟叶烘烤干燥速度,以此为基础,再以烟叶干燥速度反制烟叶烘烤过程,进一步综合考虑影响烟叶烘烤因素,借助现行电子信息网络,实现烟叶烘烤大数据人工智能化的新技术新思路。结果表明,首次获得现行烘烤温度和湿度对应下烟叶烘烤干燥速度,为构建人工智能化烘烤新技术打下良好基础;构建思路主要包括2个方面,一是烤房终端机构成与运行;二是烟叶烘烤大数据人工智能云计算中心构成与运行,并且列出了详细的建模要素及其参数。为快速实现烟叶烘烤数据化、智能化、精准化打下较完善的理论基础,为现行深陷困境的“干湿度+图像”人工智能化烘烤技术研究打开另一可实施新路径。

关键词： 供应链全生命周期成本   大数据   人工智能   数据补全  

摘要： 本文探讨了结合大数据和AI技术改进供应链的全生命周期成本管理。虽然这个概念已存在一段时间,但应用上仍有难度,主要是数据收集和处理较为复杂。本文以中国海油采购供应链为例,分析了全生命周期管理中遇到的问题,并提出了系统性的解决方法,包括建立标准化理论模型、改进数据收集方式、利用AI技术完善数据和建立评价体系,以更好地实施全生命周期管理。不仅能减少采购成本,还能加强数据治理和提高能效管理。

关键词： 人工智能   智能时代   基础设施   狂飙突进   符号表征   数字化   AI  

摘要： 随着2017年第三次人工智能浪潮的“狂飙突进”,人类迈入以数据、算力和算法为基础设施的智能时代。所有生产要素都在数字化,数字成为新型社会形态的符号表征,迫使人类再度直面AI时代的“司芬克斯之谜”——人是什么?

关键词： 颅内动脉瘤   脑血管疾病   人工智能  

摘要： 颅内动脉瘤具有高发病率、高致残率和高致死率的特点,而未破裂颅内动脉瘤具有极高的隐匿性,因此,对颅内动脉瘤的早期发现和诊断至关重要。目前,颅内动脉瘤常用的检测手段主要包括CT血管成像、MR血管成像及数字减影血管造影,这些常规诊断技术都高度依赖于放射科医师对图像的解读,这常导致诊断结果不一致,甚至出现漏诊和误诊。在追求更高诊断效率和准确度的过程中,人工智能成为新的技术焦点。然而在脑血管疾病领域,人工智能的应用尚处于起步阶段,其潜力尚未充分挖掘。本文综述人工智能在颅内动脉瘤检测和诊断中的应用现状,分析面临的风险和挑战,并展望其在颅内动脉瘤方面的诊断潜力,为探索颅内动脉瘤诊断与治疗提供参考。

关键词： 人工智能   阿尔茨海默病   数据   算法   可解释性   伦理审视  

摘要： 阿尔茨海默病是一种进行性发展的致死性神经退行性疾病,其临床表现为逐渐进展的认知和记忆功能下降、语言和视空间障碍等,至今仍无法治愈和逆转。在临床中阿尔茨海默病通常面临确诊不及时的可能,给阿尔茨海默病的早期干预造成了困难,因此提高诊断效率,帮助患者尽早确诊阿尔茨海默病尤为重要。随着人工智能技术的不断发展,其在阿尔茨海默病影像诊断中的应用显示出巨大潜力,但同时伴随着诸多伦理问题。通过探讨人工智能在阿尔茨海默病影像诊断研究及应用中带来的数据安全、可解释性、算法歧视以及偶然发现的披露等伦理挑战,并提出相应对策,以期为人工智能应用于医学影像诊断提供一定伦理指引,保护研究参与者/患者的权益,推动技术的健康发展。

关键词： 人工智能创新   企业绩效   动态学习能力   市场竞争   新零售企业  

摘要： 随着信息技术和数字经济的飞速发展,人工智能创新已成为新零售企业提升绩效和竞争力的关键。因此,本文以国泰安(CSMAR)数据库提供的上市新零售企业为样本,利用固定效应模型,深入探讨了人工智能创新对新零售企业绩效的影响,同时考察了动态学习能力与市场竞争的双重作用机制。研究发现:人工智能创新显著正向影响新零售企业绩效;动态学习能力在人工智能创新与企业绩效之间发挥中介作用;市场竞争的激烈程度增强了人工智能创新对企业绩效的正向影响。因此,新零售企业应充分发掘人工智能技术潜力,提高组织的动态学习能力,并在市场竞争中寻求战略优势,以便充分利用人工智能创新,推动企业绩效的持续增长。

关键词： 代数问题   人工智能   Alpha   AI   奥林匹克   升级版   数论问题  

摘要： 2024年AI走向了数学舞台。一月份,谷歌Deep Mind发布了能够证明几何问题的新模型AlphaGometrey,七月,它的升级版AlphaGometrey2和AlphaPoofr在国际数学奥林匹克竞赛(IMO)中达到了相当于银牌的水平,甚至距离金牌只有1分之差。其中在一组包含30个最新奥林匹克级别问题的测试中,AlphaGometrey解决了25个问题,AlphaPoofr解决了两道代数问题和一道数论问题。它们展示了人工智能快速增长的数学处理能力。

关键词： 教师画像   人工智能   高校教师   数字画像  

摘要： 人工智能时代,教师作为教育的关键主体之一,其数字化转型显得尤为重要。研究了人工智能驱动下的高校教师数字画像,全面剖析并讨论人工智能在画像构建全过程中的广泛应用和多元影响,以期通过该研究激发对教师个人专业成长、学院高校科学决策、教研资源优化配置及师生交互服务等方面的深入思考,从而为整个教育生态系统的完善与发展提供有力的支撑和助力。

关键词： 生成式人工智能   对话   提问   项目化学习  

摘要： 以ChatGPT为代表的生成式人工智能的问世,给传统的学习模式带来了巨大的机遇与挑战。学生如何运用生成式人工智能促进学习成为教育教学改革亟待探索的问题。本研究在大学生课程学习过程中引入GAI,对学生与GAI的话语类型、提问水平、提问策略以及自我报告进行编码分析,探究了大学课堂中学生如何与GAI进行协同学习。研究发现,在学生与GAI的对话中,学生是对话的发起主体,单个对话构成的对话单元居多,持续性的讨论较少。学生话语主要以初始提问、拓展提问和改述提问为主,评价和继续指令话语较少。同时学生提问的认知水平较低,以知识水平、理解水平提问为主,提问策略单一,较少使用角色提问、材料提问、方案提问等策略。在不同任务阶段、不同使用经验的学生与GAI的对话存在差异性,在任务后期人智之间展开更高频、更持续的互动对话,且提问认知水平更高、提问策略使用更熟练。使用GAI经验越丰富的学生产生更多的高认知水平对话。在呈现出不同话语特征的对话过程中,学生对在大学课堂教学中引入GAI整体上持积极态度但有所分化。学生普遍认为,GAI能够积极地辅助学习,具有回应优势、能够为学生提供信息价值、处理多类任务和促进学生能力发展,但同时也存在技术局限,引发对学生主体、学习评价和教育生态的挑战。在此基础上,本研究从提供提问训练、丰富提问场景、加强回答反思三个方面为进一步在课堂教学过程中引入生成性人工智能提供了有效的建议。