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关键词： 人工智能   劳动教育   现代化劳动工具   教学内容变革   教学模式创新  

摘要： 在人工智能技术飞速发展的背景下,中小学劳动教育面临着一场巨大的变革。文章论述在数字时代背景下如何对中小学劳动教育进行创新性变革,怎样运用人工智能技术来提高劳动教育成效与质量。本文对现代化劳动工具所具有的智能化,个性化,网络化等特征进行了剖析,并对这些特征是怎样给劳动教育提供了全新的实践与创新空间进行探讨。同时本文也对教学内容,教学模式及教师角色等方面的转变进行了论述,并对如何通过融入AI技术来激发学生学习科技的兴趣进行了分析,促进科技素养与创新能力的培养,为促进学生全面发展打下坚实的基础。

关键词： 人工智能   课程思政   教学团队   建设方案   实践  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,教育领域正经历着深刻的变革。课程思政作为高校思想政治教育的重要形式,其教学团队的建设对于提升教学质量、实现立德树人根本任务具有重要意义。人工智能背景下加强课程思政教学团队建设,不仅是提升教学质量、实现教育现代化的必然选择,也是培养适应未来社会需求的高素质人才的关键举措。基于此,本文旨在探讨人工智能背景下课程思政教学团队建设的方案设计与实践,以期为相关领域的研究和实践提供参考。

关键词： 人工智能   外科手术,计算机辅助   图像处理,计算机辅助   下颌骨重建   生成对抗网络   图像补全  

摘要： 目的探讨CT生成对抗神经网络(CTGANs)算法在下颌骨重建手术中的临床应用路径,以期为下颌骨重建提供参考。方法采用临床探索性研究,选择2022年1月至2024年1月就诊于中南大学湘雅医院口腔医学中心、需进行下颌骨重建的患者27例,其中男性16例,女性11例,年龄(46.6±11.5)岁,其中下颌骨缺损跨中线者7例。使用CTGANs生成器生成100张下颌骨图像,通过均方误差(MSE)计算任意两幅生成图的差别。选择5例患者术前锥形束CT数据,构建有标签的测试库,分为正常上颌骨、正常下颌骨、病变下颌骨、噪声组(每组70张断层图像),使用CTGANs鉴别器评价各组损失值,并进行单因素方差分析和组间比较。使用自主研发的KuYe多输出智选生成系统(KMG)软件,对27例患者锥形束CT下颌骨定义三维补全区域,应用CTGANs算法,获得下颌骨参考模型;通过软件进行腓骨段重建下颌骨的虚拟手术,设计手术预期模型。用第二代联合骨切除和预弯重建板位置方法,设计手术导板并三维打印手术导板,借助手术导板对27例患者进行下颌骨重建手术,比较术后锥形束CT重建的下颌骨形态与手术预期模型、下颌骨参考模型的三维偏差。结果CTGANs生成器MSE值为2411.9±833.6(95%CI:2388.7~2435.1)。正常下颌骨和病变下颌骨组损失值差异无统计学意义(P>0.05),两者损失值的绝对值均显著小于上颌骨和噪声组(P<0.001)。27例患者均成功获得下颌骨参考模型和手术预期模型;术后锥形束CT重建的下颌骨形态与手术预期模型相比,共观察到14162个负偏差点和15346个正偏差点,均值分别为-1.32 mm(95%CI:-1.33~-1.31 mm)和1.90 mm(95%CI:1.04~1.06 mm)。结论CTGANs能生成多样的、符合下颌骨自然特征且匹配患者自身形态的下颌骨参考模型,进而可用于设计手术预期模型。这一方法可应用于下颌骨缺损跨越中线的患者。

关键词： 人工智能   人力资源培训体系   影响  

摘要： 文章从AI在人力资源培训体系中的应用入手,探讨了个性化学习体验的构建、智能教育平台的开发运用、数据驱动的培训效果评估,以及AI在培训过程中的实际操作等方面。同时,文章还分析了AI如何通过提高培训效率、优化培训内容质量、加强人才评估和职业发展路径规划,促进人力资源培训体系的优化及跨部门沟通与协作学习。并且文章也指出了在技术与伦理、技术融入及用户接受度等方面面临的挑战,并展望了未来的发展趋势与研究方向,强调了跨学科合作的重要性与对社会伦理问题的关注。

关键词： 新质生产力   人工智能   出版业   编辑出版  

摘要： 分析了在科学技术快速发展的背景下,出版业面临的挑战和机遇。如何积极拥抱以大数据和人工智能为代表的新的科学技术,使之成为助力出版业快速发展的新质生产力,是出版人必须认真思考的问题。分析了新质生产力在出版工作中的应用,并针对出版工作中选题策划等问题进行SWOT分析,提出了新质生产力助力传统出版业创新发展的思路和途径,为出版业的可持续发展提供相关参考。

关键词： 生成式人工智能   审计监督效能   资源基础理论  

摘要： 生成式人工智能能够形成知识集、场景集、训练集和预测集等四类异质资源赋能社会高质量发展。基于此,本文运用了资源基础理论,从研究型审计、审计监督体系、审计监督能力和审计监督影响力四个维度构建了“审计理念-审计环境-审计实践-审计结果”理论分析框架,系统分析了生成式人工智能如何从审计战略效能、审计管理效能、审计实施效能和审计持续性效能四个方向提升审计监督效能。最后,设计四条实现路径:优化人机对话,构筑高质量咨询系统,做实审计计划;优化变量参数,构筑高质量显示系统,精准审计评鉴;优化资源来源,构筑高质量责任系统,做好审计服务;优化人才结构,构筑高质量网络系统,做强联动审计。

关键词： 压力性损伤   人工智能   深度学习   YOLO   目标检测   神经网络模型   App  

摘要： 背景随着人口老龄化,压力性损伤(PI)的发病率逐渐增加,这不仅严重影响了患者的生存质量,还增加了医保支出。然而,PI的早期发现和准确分期极大地依赖于专业培训。目的构建并测试一个用于PI自动检测和分期的人工智能模型,以提高PI诊断的实时性、准确性和客观性。方法选取常熟市第一人民医院压疮电子化管理系统中2021年1月—2024年2月的693张PI图像,将图像随机划分为训练集(551张)和测试集(142张),并按照2019年美国压疮咨询委员会(NPUAP)制订的PI预防和治疗指南分为6期,包括:Ⅰ期154张、Ⅱ期188张、Ⅲ期160张、Ⅳ期82张、深部组织损伤期57张、不可分期52张。利用基于5种不同版本的YOLOv8[nano(n)、small(s)、medium(m)、large(l)和extra large(x)]神经网络和迁移学习,建立针对PI的深度学习目标检测模型。模型评价指标包括精确度、准确率、灵敏度、特异度及检测速度等。最后,通过Ultralytics Hub平台将模型部署到手机应用程序(App)中,实现AI模型在临床工作中的应用。结果在对包含142张PI图像的测试集进行评估时,YOLOv8l版本在确保高精确度(0.827)的同时,也展现了较快的推理速度(68.49帧/s),与其他YOLO版本相比,在精确度与速度之间取得了最佳的平衡。具体而言,其在所有类别上的整体准确率为93.18%,灵敏度为76.52%,特异度为96.29%,假阳性率为3.72%。在6个PI分期中,模型预测Ⅰ期的准确率最高,达到95.97%;预测Ⅱ期、Ⅲ期、Ⅳ期、深部组织损伤期、不可分期分别取得了91.28%、91.28%、91.95%、95.30%和93.29%的准确率。就处理速度而言,YOLOv8l处理142张图像的总耗时为2.07 s,平均每秒可处理68.49张PI图像。结论基于YOLOv8l网络的AI模型能够快速、准确地对PI进行检测和分期。将该模型部署到手机App中,能够在临床实践中便携使用,具有很大的临床应用潜力。

关键词： 人工智能   人工耳蜗植入   调机   术后效果  

摘要： 随着人口老龄化的加重,听力障碍和需要人工耳蜗(cochlear implant,CI)的人群日益增加。人工智能(artificial intelligence,AI)日益发展,其用于CI领域的研究可更好地改进相关产品和改善患者术后效果。目前已有研究将AI用于CI产品的研发、手术方式的改进、术后调机策略的优化和术后效果的预测等方面,本文将从上述方面进行综述,探讨AI用于CI的发展方向和应用前景。

关键词： 影像组学   人工智能   软件设计   二分类  

摘要： 针对影像组学研究需要使用多款软件,常存在数据不兼容、算法参数无法调节等问题,开发一款基于人工智能的影像组学分析建模软件,为医生和科研工作者提供支持图像预处理、特征提取、特征筛选、建模分析和数据可视化的影像组学集中解决方案。使用一个公开数据集对软件功能进行测试,创建8组分析模型,一一完成对测试集数据的分类预测并输出关键性能指标,通过参数调优,使得模型性能进一步优化,验证软件的可用性。该软件的使用可使研究人员更多聚焦课题本身,减少不必要的开发负担,对于影像组学研究朝着更加方便、高效的方向发展具有积极的推动作用。

关键词： 人工智能技术   阶段总结   双重价值   传媒业   引入阶段   外在影响   接受程度   标准装置  

摘要： 人工智能作为人类文明进展史上的一场技术革命,给整个社会带来了重大深远的影响。它突破了过往技术进步局限于对人的外在影响,开始影响人的主体性地位。当然,从其自身的发展和社会的接受程度来看,也经历了一个渐进的过程。有研究者将其发展阶段总结为以下三个阶段:引入阶段,即只有少数人知晓着迷并探索其功能;渗透阶段,技术以标准装置的方式出现,因此设计和操作更为常规,使用成本会下降,推动用户增加;动力阶段,技术的价值被牢固确立且便利易得。人工智能技术在由渗透阶段向动力阶段演进的过程中,对传媒业同样也产生重大而深远的影响。