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关键词： 人工智能   医院管理   资源配置   运行效率   患者权益   医学伦理   领导力  

摘要： 随着人工智能（artificial intelligence, AI）技术的快速发展，其在医院管理中的应用正逐渐成为提升运营效率和患者医疗护理质量的重要手段。该文系统探讨了AI在医院管理中的多维度应用，包括医疗服务、行政管理、患者参与和体验等。通过深入分析，该文评估了AI在这些领域中的潜力，特别是在提高运营效率和优化患者医护服务方面的效果。然而，AI的应用也面临诸多挑战，如数据隐私问题、算法偏差、运营管理和经济因素等。该文不仅指出了这些挑战，还为我国医院管理提供了具体的变革行动建议，强调了适应性和持续学习的重要性，并呼吁医院管理者积极拥抱变革，以实现患者健康效果和运营效率的双重提升。

摘要： 2024年诺贝尔化学奖授予美国华盛顿大学西雅图分校的戴维·贝克,以及谷歌公司旗下"深层思维"公司的德米斯·哈萨比斯和约翰·江珀,以表彰他们在破解蛋白质结构密码方面的贡献.其中,贝克构建了全新的蛋白质种类,哈萨比斯和江珀则通过人工智能模型实现了一个50年的梦想——预测蛋白质的复杂结构.

关键词： 智能时代   智慧中医   研究进展   未来展望   人工智能   辅助诊疗   大语言模型  

摘要： 探讨智能时代背景下人工智能(AI)技术赋能中医领域的必要性、智慧中医的内涵及任务,及相关研究落地转化进展,紧扣国家导向、刚需及问题,进行顶层设计,提出未来可用于中医领域的热门AI技术以及智慧中医未来重点关注的研究方向,以期为进一步促进多学科交叉创新融合,助力实现中医药现代化传承创新发展奠定基础。

关键词： 人工智能时代   现代教育技术   公共课建设  

摘要： 鉴于社会对技术创新人才的迫切需求，“现代教育技术”公共课的建设必须紧跟时代步伐，实现教育理念与实践的同步革新。本文从教育目标和实施两个维度深入探讨了“现代教育技术”公共课的价值取向，强调时代契合与学生主体性的双重原则，并提出通过教学资源、环境和模式的创新来推动教育生态的构建。针对当前教育实践中的教材内容滞后、课程目标与社会人才需求错位、教育场域单一化以及成果评价静态化等问题，提出开发“活页教材”为教材注入活力，推动“学科交融”的课程体系建设，实施“场域浸润”的教育技术情景教学，构建“增值性”的动态评价机制等进路，以期为“现代教育技术”公共课的建设提供明晰的指导方向和实践框架。

关键词： 人工智能应用程度   数字技术创新   动态能力   行业集中度   机器学习  

摘要： 人工智能是推动企业进步与发展的重要数字技术之一，对企业的创新方式产生深远影响。基于TOE框架，探讨人工智能应用程度、行业集中度和动态能力的协同作用对企业数字技术创新的影响。选取2020—2022年沪深A股制造业上市公司作为研究样本，采用数据驱动方法进行研究。聚类分析发现，可将样本企业划分为三种类型，分别为强适应性企业、智能柔性企业和弱能力型企业。其中，智能柔性企业最能促进高水平数字技术创新。决策树分析表明，在强适应性企业中，人工智能应用程度、行业集中度、创新能力和吸收能力均对数字技术创新有正向影响，适当提升这些因素的水平，将增加企业实现高水平数字技术创新的概率。在智能柔性企业中，人工智能应用程度、行业集中度和适应能力对数字技术创新同样具有正向影响，在特定情境下，吸收能力则可能对数字技术创新产生抑制作用。在弱能力型企业中，行业集中度与数字技术创新之间呈现倒U型关系，当行业集中度处于中等水平时，适度的适应能力能促进数字技术创新的提升，在其他情况下则不显著。基于上述结论，企业应全方位提升人工智能应用程度和增强动态能力，根据企业类型和行业集中度，选择数字技术创新提升路径。同时，政府应营造良好的数字创新发展环境，激发企业数字创新潜力。

关键词： 寄生虫病   寄生虫学   人工智能   机器学习  

摘要： 人工智能的快速发展对卫生健康产生了巨大影响，并已成为医疗卫生领域新一代科技革命的核心驱动力。近年来，人工智能技术正逐渐在寄生虫病和寄生虫学领域得到应用，从疾病诊断、预后预测、传播风险预测、病媒和中间宿主智能识别以及疾病防控等方面推进了寄生虫病消除进程，并为卫生健康工作者和科研人员等提供了高效工具和方法。本文主要就人工智能在寄生虫病和寄生虫学领域的应用进行评述。

关键词： 安全   钻井   大数据   人工智能   能源安全   数字化转型   工程技术   算法  

摘要： （目的意义）溢流是钻采过程中的主要风险之一，不及时预警将导致井控失效甚至诱发井喷。提前识别溢流，能够降低事故率。（方法过程）将井口溢流状态数据间的关联特性引入溢流早期识别模型，运用贝叶斯原理构建树增强型贝叶斯模型；从川渝地区 91 口钻井溢流事件收集到的录井数据中提取时序性特征录井参数并构建训练数据集，引入模型训练得到条件概率表，运用模型计算测试数据得到后验概率，通过比较正常与溢流状态的后验概率大小识别溢流状态。（结果现象）将时序数据的每一时间点对应的各参数异常识别结果作为一个数据状态组，运用树增强贝叶斯模型识别此刻钻井状态正常还是溢流。早期溢流识别预警模型的预警结果显示，树增强型贝叶斯模型在溢流发现前 16.6 min依据参数变化识别出溢流状态，并且在两个模型误报率相当的情况下较朴素贝叶斯溢流识别模型的识别时间提前 510 s。（结论建议）研究结果表明，树增强型贝叶斯模型相较于朴素贝叶斯模型可以更早期的识别出溢流状态，误报率增加并不明显。

关键词： 工业机器人   人工智能   产业结构升级   空间溢出  

摘要： 文章主要考察了工业机器人应用对中国产业结构升级的影响。利用2008-2019年中国省级面板数据和多种计量方法，实证检验了工业机器人的使用对中国产业结构调整的整体性和地区异质性影响，并进一步分析了工业机器人对地区产业结构升级的空间效应。研究发现，工业机器人的使用对中国产业结构升级产生显著促进作用；但这种促进作用主要体现在东部地区，在中部和西部地区尚不明显；空间计量回归模型的估计结果显示，在经济距离空间权重矩阵下，工业机器人的使用表现出显著的空间溢出效应，即工业机器人应用不仅会直接推动本地产业结构升级，也会间接促进其他地区的产业结构升级。该研究为地区产业政策决策者提供了有益的理论参考和实证证据。