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关键词： 数字经济   创新型高技能人才   人才培养   人工智能  

摘要： 培养满足数字经济时代要求的创新型高技能人才已成为必然趋势。阐述了数字经济时代人才培养的趋势,分析了现阶段高校在人才培养中存在的问题。从教学模式、师资队伍、评价体系、教学手段四方面提出了在数字经济背景下构建创新型高技能人才培养体系的策略,旨在为高校人才培养提供一定的理论借鉴和实践参考。

关键词： 人工智能   思政课   精准教学  

摘要： 人工智能赋能思政课精准教学,既是在技能型社会背景下,思政课教学改革的必然趋向,又是以人为本思政课教学本质的体现。在应用上,人工智能以多模态分析、智能算法、场景应用等技术赋能思政课教学;在路径上,必须成立数据整合中心、搭建智慧教育平台、提升教师智能素养以保障人工智能赋能思政课精准教学的实施,从而最大限度提升思政课精准教学水平。

关键词： 产业变革   组织运行模式   数字治理   党的十九大报告   人工智能   新一代信息技术   大数据   云计算  

摘要： 2010年以来,以大数据、云计算、人工智能等为代表的新一代信息技术正推动全球新一轮科技革命和产业变革加速演进。2016年G20杭州峰会提出数字经济发展与合作的倡议;2017年“数字经济”被写入党的十九大报告;2018年,习近平总书记在全国网络安全和信息化工作会议上指出,“要发展数字经济,加快推动数字产业化,依靠信息技术创新驱动,不断催生新产业新业态新模式,用新动能推动新发展”。2020年4月,习近平总书记在浙江考察时再次强调,“要抓住产业数字化、数字产业化赋予的机遇”“抓紧布局数字经济”。新一代信息技术自身的发展和对经济社会各领域的渗透融合将衍生出全新的经济社会组织运行模式,对经济学、管理学、社会学、法学等的微观基础、研究方法及范式都会带来新的课题和冲击。

关键词： 欧盟人工智能法   生成式人工智能   定义范畴   系统性风险  

摘要： 生成式人工智能利用海量未标记数据和合成数据进行持续训练,依赖深度神经网络等机器学习技术逐渐形成自主的行为能力,输出新颖结果、应用日趋广泛,正深刻改变着人际间的互动方式,其模型开发的资源密集型特性也促使复杂价值链条形成。生成式人工智能在运行节点的技术跃迁,引发了版权侵权、数据偏见、能耗过大、风险难测、虚假信息传播以及损害认定困难等监管挑战。欧盟人工智能法作出紧急回应,以“通用人工智能模型”为概念中枢,经由“通用人工智能系统”过渡,将生成式人工智能纳入“人工智能系统”范畴;输入端从数据数量和数据质量双管齐下设置合规义务,处理端引入“高影响能力”的自主性程度判断标准,并将“具有系统性风险的人工智能”嵌入风险分类分级制度,输出端则设计“检测、披露和透明度”等义务来规制虚假信息传播,部署端也专门设计价值链上的责任分配专条。虽然欧盟立法为应对生成式人工智能风险作出了努力,但在“抽象定义的确定性”“衡量数据训练效果的方法”“高级模型与小型模型之区分”“系统性损害的确定”以及“API接口和开源模式对价值分配的影响”等方面仍有继续完善的空间。

关键词： 形式感   具身性   创制伦理   形式间性  

摘要： 在人工智能的创制问题上除了单纯注重其智力内容方面的风险防控,还应该看到“形式感觉”对其情感与行动范式的显著影响作用。人工智能的形式独立性启发人们应从对于“内容伦理”的过度重视转向对于“形式伦理”的合理把握。这要求人工智能的创制者谨遵各种建立在以往“经验平移”和“猜想”基础上的形式创造伦理,与此同时,未来每一具体的人工智能本身固有的“形式幽深性”还会引发人们对于“形式黑洞”的特别关注,这引出了一种对于“形式间性”伦理策略的尝试性讨论。

关键词： 智能技术   建筑设计   人工智能   虚拟现实   物联网  

摘要： 随着科学技术的持续进步,智能技术在建筑学领域得到了广泛地运用,显著促进了建筑设计的创新与进步。本文深入探讨了人工智能(AI)、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)以及物联网(IoT)等智能技术在建筑设计中的应用情况。通过查阅文献资料和分析具体案例,本文得出以下结论:这些技术不仅促进了设计流程的智能化发展,而且在提高工作效率和设计品质的同时,还提升了建筑本身的价值。此外,本文还分析了智能技术在建筑设计应用过程中出现的问题与挑战,并提出了相应的应对策略以及未来研究的建议方向。希望本文能帮助人们对智能技术在建筑设计领域应用的理解,为该领域的研究者提供了参考和启示。

关键词： 总体国家安全观   人工智能安全   统筹发展和安全   中国方案  

摘要： 人工智能的跨越式发展正在引领新一轮科技革命和产业变革,其不仅是当前国家安全最新、最活跃、最突出的重点领域,更是维护和塑造国家安全的主战场主阵地。人工智能安全包括技术本身的内生安全和技术在各领域使用所导致的应用安全,在实践中具有内涵外延快速拓展、攻防非对称性、风险不可预测性等特征。我国人工智能安全面临多重挑战,主要体现为技术实力尚不够强、监管难题长期存在、外部遏压不断加码,以及外溢领域风险突出等。推进人工智能治理应全面贯彻总体国家安全观,统筹人工智能发展和安全,从关键核心技术自立自强、加快应用开发和强化安全监管三方面同步发力。中国作为人工智能全球治理的积极倡导者和贡献者,已发布一系列政策法规和国际立场文件,为促进人工智能全球治理贡献了中国智慧、提供了中国方案。

关键词： 人工智能   肿瘤   早期筛查   鉴别诊断   精准分型  

摘要： 肿瘤的精准分型诊断对降低病死率至关重要。影像学检查以其全面、可重复和非侵入性的特点,成为目前肿瘤术前诊断的主要方法。人工智能(AI)的应用突破了传统影像学检查的局限,能够快速准确地处理大量数据,并挖掘图像中的隐含信息,在早期筛查、鉴别诊断、病理分级、基因检测和免疫监测等方面展现出显著优势。在肺癌、乳腺癌等肿瘤的筛查中AI的应用可以减少放射科医师66%~88%的工作量,提高12%~13%的诊断灵敏度;在常见肿瘤的鉴别诊断与分型预测方面,AI的准确度普遍高于80%。笔者概述了近年来在肿瘤精准分型方面影像AI的研究现状及其未来展望。

关键词： 人工智能伦理   科技伦理治理   中美差异   伦理限度  

摘要： 人工智能产业已成为影响未来人类社会发展的决定性因素之一,建构与塑造具有特色和共识的人工智能伦理治理体系是各国合理良好发展人工智能技术的必要基础。中美两国于2021年前后,先后颁布了《新一代人工智能伦理规范》《人工智能权利法案概要》等多部具有目标指向性与政策指引性的人工智能伦理文件,旨在促进本国人工智能技术朝着正确的方向发展。两国差异化的伦理嵌入导向,一定程度上影响人工智能等高新技术发展的路径、状态与水平。为适应我国科技发展新阶段,研究人工智能伦理治理的国家差异具有实践意义,其能为我国加快推进人工智能伦理治理体系建设、创造人工智能伦理治理的多元向善环境和建构中国人工智能伦理治理的国际话语权提供新思路。

关键词： 绕射多次波衰减   人工智能   目标检测   字典特征学习  

摘要： 深水崎岖海底或含有复杂构造海域的地震资料存在严重的绕射多次波。传统的多次波衰减技术依赖于多次波模型与原始数据的相似度,当它们之间的差异较大时,则绕射多次波的衰减效果不佳。提出了利用人工智能深度学习中的目标检测网络检测绕射多次波区域;然后利用字典特征学习的方法,将多次波衰减问题转化为多次波字典特征学习与再重构问题,从而解决了绕射多次波模型与实际数据之间存在较大差异的问题。正演数据及实际数据应用表明,基于人工智能的残余绕射多次波衰减技术能够有效确定绕射多次波的位置并衰减残余绕射多次波,解决了绕射多次波预测不准、衰减效果不佳的问题。