关键词： 人工智能   高校人力资源管理   价值意蕴   潜在风险   实践进路  

摘要： 近年来,随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在高校人力资源管理中的应用日趋深度融合,已成为提升高校治理效率和科学决策能力的重要工具。文章从人工智能赋能高校人力资源管理的价值意蕴,潜在风险和实践进路三个方面出发,系统分析人工智能赋能高校人力资源管理的逻辑与影响。研究发现,人工智能在高校人力资源管理中有着广阔的发展前景和重要价值,有助于实现高校人力资源管理的流程智能化、评估客观化和管理精准化,但是也存在着数据安全、伦理风险、技术依赖与人性弱化等潜在风险,需通过人机协同机制构建、制度伦理规范、数据平台整合与管理者AI素养提升等四个方面制定系统性优化策略,推动人工智能赋能高校人力资源管理,提升高校人力资源管理的现代化治理水平。

关键词： 高校统战   大数据分析   机器学习   数据挖掘   信息化建设   智慧统战云管理系统  

摘要： 为解决高校统战工作数据统计格式不一致、填报标准各异、采集手段单一,造成数据壁垒、信息孤岛的现象,以及传统粗犷式管理无法对网络舆情进行精准判断的问题,文章立足于陕西某高校统战工作信息化建设需求,采用大数据技术和物联网技术,设计并实现了一种基于高校统战工作信息采集、处理的大数据分析管理云平台。该平台集成了先进的数据处理技术,整合了高校统战工作相关数据资源,构建了数据采集、存储、分析、可视化等功能模块,为高校统战工作提供了数据支撑。基于实际工作需求,搭建了“一库一平台两端三中心”的智慧统战云管理系统,实现了“双线融合+全员覆盖”,推进了高校统战工作的信息化建设。

关键词： 干眼症   人工智能   智能诊断   深度学习   机器学习   干眼仪  

摘要： 干眼症是一种高发的多因素眼表疾病。近年来,我国干眼症患者数量逐渐增多,但其人工诊断存在主观性强、标准化程度不一等问题。随着人工智能(AI)技术的发展,多模态数据分析与自动化处理为干眼症的精准诊断提供了新范式。基于深度学习算法,AI技术可高效分析泪膜干涉图像、角膜地形图等高维数据,量化评估泪膜稳定性及眼表损伤程度。AI模型可构建个性化诊断框架,解决症状与体征分离的难题,最终利用交叉验证、受试者工作特征曲线等指标对模型进行评估。未来,在跨学科合作与政策支持下,AI有望推动干眼症诊疗从筛查到管理的全链条智能化,从而推动个性化诊疗的实现。

关键词： 心血管疾病   影像组学   机器学习   多组学  

摘要： 心血管疾病导致的死亡仍居疾病死亡原因首位。微观的基因或蛋白质模式的改变,会在宏观影像上有所反映。深度挖掘影像特征,可以反映人体组织、细胞和基因水平的变化。影像组学可以提取大量高通量影像信息,能够更客观全面地分析疾病信息,对疾病诊断、治疗选择及预后评估等有潜在推动作用。目前,影像组学已经成为提升心血管疾病诊疗水平的重要方法之一。为更好地探索影像组学在心血管疾病中的研究进展,现从影像诊断技术、研究方法和影像组学的应用三个层面进行综述,重点描述影像组学在冠状动脉疾病和心肌病方面的研究进展,为基于影像学的心血管疾病的诊疗提供新的研究思路。

关键词： 人工智能   书法教育   人文价值   技术边界  

摘要： 随着科技飞速发展,人工智能已渗透到生活的各个领域,书法教育亦受其影响。探讨人工智能技术介入传统书法教育引发的价值重构及其应对路径,可以揭示技术工具性扩张可能稀释传统文化内涵的风险。通过分析书法教育的人文价值与人工智能技术在书法教育中的应用,指出其虽能提升教学效率、拓展创作形式,却难以复现书法“心手相应”的人文特质。基于此提出构建“人文为体、技术为用”的融合范式,为人工智能时代的书法教育创新提供理论参照。

关键词： 人工智能   技术标准   产业落地   协同治理  

摘要： 人工智能技术已成为重塑全球经济的核心驱动力。我国作为全球第二大人工智能经济体,在应用场景创新和市场规模方面具有优势,但在规则影响力方面仍面临挑战。文章分析了中美在技术标准路径、产业链分工和协同治理规则上的差异,指出我国人工智能产业面临技术能力与制度性权力结构性失衡、数据合规性困境和伦理治理话语权竞争等问题。同时,探讨了我国人工智能产业面临的超大规模市场与政策红利、技术后发优势与场景创新、数字主权建设下的技术替代窗口以及全球治理变革中的制度性机遇。基于此,文章提出了我国人工智能产业的国际化路径,包括技术标准国际化、产业落地部署国际化和协同治理国际化三方面的发展策略,旨在通过技术、产业及治理的三重协同发展模式,提升我国AI产业的国际竞争力。

关键词： 机械故障诊断   振动信号   图像特征提取   机器学习   深度学习  

摘要： 【目的】探讨高效、精准的机械故障诊断与识别途径。【方法】采用多种先进的信号处理技术收集机械运行时产生的振动信号,并将其转换为振动图像。【结果】经过大量实验验证和实际工况下的应用测试,所提出的基于振动图像特征提取的方法能够有效提取到具有代表性的故障特征,在故障分类模型中展现出较高的准确率,对多种常见机械故障(例如轴承故障、齿轮故障等)均能实现准确诊断与识别,相较于传统诊断方法,误判率显著降低。【结论】基于振动图像特征提取的机械故障诊断与识别方法具有可行性和有效性,为机械故障诊断领域提供了新的可靠思路与技术手段,有助于提高机械运维的质量和效率,保障机械设备安全稳定运行。

关键词： 职业院校   人才培养   供需适配   人工智能   产业需求  

摘要： 加快推动人才供需适配是深入推进产业高质量发展的现实需要,是提高教育资源配置效率的关键举措,是缓解就业结构性矛盾的必然要求。从产业与教育联动视角出发,立足人工智能产业发展对技术技能人才的需求,对我国职业院校人工智能专业人才培养与产业需求的适配现状与问题进行分析发现,人工智能产业的竞争本质上是人才资源总量、结构与质量的全方位比拼,职业院校是人工智能应用型人才培养的主阵地,但在人才培养与产业需求的适配方面仍然存在数量型失配、结构型失配、能力型失配等矛盾。为此,应加快建立以产业需求为导向的追踪与分析机制,优化职业教育人工智能专业体系,持续强化人工智能专业内涵建设,进一步夯实人才培养与产业需求的适配基础。

关键词： 绿色施工   管理模式   BIM   多目标优化   人工智能  

摘要： 面对日益严峻的资源环境挑战,绿色施工已成为建筑业可持续发展的必由之路。而传统建筑工程管理模式难以适应绿色施工对资源节约、环境保护、废弃物最小化等提出的新要求,亟须从管理理念、组织架构、业务流程、技术手段等方面开展系统性创新。本文分析了绿色施工背景下资源动态配置、环境负荷管控、全寿命周期成本核算等方面对工程管理模式变革提出的新需求,探讨了建筑信息模型(BIM)技术、多目标优化、协同调度算法、机器学习等在绿色施工管理创新中的应用路径。结合某高层建筑工程项目的实践,阐述了动态监控体系、再生材料全周期管理、基于数字孪生的进度预警、绿色供应链弹性优化等具体实施策略。研究表明,顺应绿色施工要求进行管理模式系统重构与创新,是建筑工程高质量发展的必然选择。

关键词： 混合智能   主体性   意向性   人工智能   新媒体艺术  

摘要： 本文以福柯的“作者—作用”理论为基点,指出人工智能对创作者主体性的消解。人工智能不同于传统工具,在新物质主义的启示下,人工智能科技可以被视为结合了多种意向性的客体,在与人类有效的合作模式下,有着涌现更高维意向性的潜力。本文将“混合智能”概括为新主体的存在形式,并主张建立合作与对抗共存的动态关系。混合智能不仅重塑艺术创作范式,更指向未来人机关系的认知重构——在技术赋权下,艺术将成为探索智能边界、平衡工具理性与人文精神的关键场域。