关键词： 数字出版   人工智能   出版学科共建  

摘要： 文章聚焦2023—2024年我国数字出版专业教育的基础数据,梳理其结构现状和变化情况,发掘数字出版专业教育的新形势,剖析数字阅读产业增长、人工智能赋能、学科共建等新趋势对出版教育的影响,指明提升出版学科地位、贯通政产学研用等变革方向,为完善数字出版专业教育体系、培养适配行业需求人才提供参考。

关键词： 人工智能   元数据   数码环境   数码物   哲学叙事   算法  

摘要： 人工智能时代,元数据是我们绕不开的社会历史存在,其以技术逻辑通过规则的具象生成、客观创设与迁移拓展具体影响着人类生存与生活的逻辑。元数据作为判定原则、推理规范和预测根据,既表达数据的特质,又规定了系统生成知识、创设对象和提升智能的逻辑。从元数据的生成逻辑来讲,人工智能生成元数据,使人工智能以区别人类智能的方式技术性地再现了智能的运行过程及其对对象的“认知”;从元数据的社会历史效应来看,元数据作为人工智能以数据为对象确立规则的原则与逻辑,既复现了客观存在的关系,又以数码的方式泛化了智能系统发现的规则,从而变革了人类主体与对象世界之间的互动关系与影响逻辑。因此,面对人工智能定义历史的现实,我们只有从人工智能生成元数据的逻辑出发,直面人工智能时代数据与物的转换逻辑,重释数据网络中的主体与客体关系,探寻现实世界与可能世界的因果联结,才能有效统合客观世界的生成与实践世界的创造,推进智能本质的认知与智能能力的发展,实现“人—机”的共在与“虚—实”的结合。

关键词： 人工智能   新质生产力   财富分配   财富创造   颠覆性技术  

摘要： 运用人工智能能够创造出巨大的财富,但同时也可能由此引发分配不平等,这是一个全球性的问题。通常情况下,运用人工智能所创造的财富往往被投资者或从事人工智能生产的人所占有,从而加剧了财富分配的不平等。人工智能创造财富的过程具有一定的隐秘性,那些知情的人会主动“拥抱”人工智能,进而获得更多的收益。此外,人工智能创造财富所依赖的算力和算法技术性很强,这导致相关专业人士与其他人群之间出现了明显的职业与财富分化。为维持分配平等与鼓励创新之间的平衡,应遵守劳动创造财富原则,让从事人工智能的创新者获得更多收益;应遵循生产要素参与分配原则,让从事人工智能生产者获得相应分配;应遵守高新技术获得更多利润原则,让人工智能产业链从业者分享收益。

关键词： 茶树育种   机器学习   黄化性状   性状预测  

摘要： 茶树作为重要经济作物,其品质改良是育种的核心目标。针对传统茶树育种周期长(≥2年)、表型鉴定效率低等问题,以黄化茶树品种‘安吉黄叶’自然杂交的90个子代为材料,整合40326个核心单核苷酸多态性(Single nucleotide polymorphism,SNP)位点的基因型数据与黄化表型连续两年观测数据(黄化∶非黄化=54∶36),系统比较了逻辑回归、随机森林和支持向量机3种机器学习模型的预测效能。结果显示,随机森林模型在十折交叉验证中性能最优,其精确度达78.96%,显著优于其他模型。通过特征重要性分析鉴定出两个关键遗传标记位点:Chr8_142477650(编码叶绿体型丙酮酸脱氢酶E1β亚基)和Chr8_126475215(参与RNA加工调控)。然而,在涵盖109份多源黄化种质的独立验证中,模型预测准确率降至21.10%,遗传背景差异导致的特征权重偏移是主要限制因素。该研究建立了茶树黄化性状的机器学习预测框架,将表型鉴定周期从24个月缩短至基因型即时分析,实现了育种早期阶段的性状预判。尽管跨品种泛化能力有待提升,但构建的SNP-表型关联模型为解析茶树基因型-表型复杂关联提供了可扩展的研究范式,标志着人工智能技术在木本植物复杂性状预测中的创新应用。

关键词： 人工智能   儿童发展   深层游戏   智能素养   技术伦理  

摘要： 随着人工智能技术的飞速迭代,当代儿童与人工智能展开了广泛和深入的互动。儿童与人工智能的互动实践既是一种“玩转AI”的游戏式探索,也是一段等待解读的文化文本,可以从游戏内部的互动体验和游戏外部的深度反思两个方面进行解析。在内部层面,人工智能具有多元化的存在方式,以可对话的技术奇观启蒙儿童的科技认知,以强大的功能赋能不同场景中的儿童教育,以“拟人”玩伴的身份介入儿童的情感发展与社会化过程,使儿童在“玩转AI”的同时获得自身发展所需的知识、技能与素养。在外部层面,这场深层游戏的形式及其背后的规则和潜在危机值得反思,人工智能在对儿童发展产生诸多积极影响的同时,也造成不当内容的生成与传播、儿童对人工智能过度依赖乃至过度依恋,以及智能鸿沟不断扩大等问题。

关键词： 国际传播   跨文化传播   人工智能   Z世代   α世代  

摘要： “Z世代”和“α世代”共同构成了新世代青年,在新全球化时代的跨文化传播中发挥日益重要的作用。作为“数字原住民”和“AI原住民”,新世代青年在技术影响下成为跨文化传播的新型“产消者”。AI赋能为新世代青年在跨文化传播中消解了信息传播壁垒,实现了互动和沉浸体验的升级,同时推动了传播模式从“跨文化”向“转文化”的进阶。然而“大模型幻觉”和“数智鸿沟”成为新世代青年跨文化传播的挑战。当下需要从人才培养、平台搭建和技术创新等维度来提升新世代青年跨文化传播的效能。

关键词： 数字政府   DeepSeek模型   审计大讲堂   人工智能  

摘要： 5月13日,为贯彻落实“科技强审”工作要求,拓展审计人员人工智能应用视野,黑龙江省审计厅围绕人工智能应用举办审计大讲堂,邀请省政府大数据中心主任张海军就“人工智能DeepSeek模型在数字政府中的应用”作专题讲座。厅领导班子成员、二级巡视员、厅机关和直属单位审计干部共200余人通过线上线下方式参加了讲座。

关键词： 机器学习   航空材料   高温合金   热障涂层   结构与性能预测  

摘要： 机器学习技术在航空材料领域具有广阔的发展前景,并在材料选择、设计和优化等方面发挥着重要作用。首先简要论述机器学习技术在航空领域中的优势和潜力,概述机器学习的技术发展、算法类别和特征及其局限性,介绍机器学习在科学研究中,特别是复杂材料数据形式下的常规的或潜在的应用。其次,主要关注机器学习在航空材料领域的研究现状,探讨近年来利用机器学习辅助高温合金材料、高强度结构材料、热防护涂层材料及功能与智能材料的研究进展,并阐述机器学习驱动航空材料研究的策略和方法。最后,对机器学习辅助航空材料研发所面临的挑战进行展望,通过推动数据资源的开放共享、深化领域知识和物理规律在机器学习模型中的融合,以及不同类型数据的特征一致性转换,助力航空材料研究向大数据驱动的材料科学第四范式转型。

关键词： 底板突水   深部煤矿   水文地质条件   预测方法   机器学习  

摘要： 为保证深部煤层开采的安全性,分析深部煤层底板突水的危害、突水机理,重点研究水文地质条件和构造及应力-水力耦合作用对突水的影响。基于现有的突水预测方法,评估经验分析、数值模拟、大数据与机器学习等方法的适用性与局限性,提出综合应用多种方法的预测模型,为深部煤层底板突水风险预测与防治提供思路。

关键词： 人工智能   DeepSeek   全科医学   大语言模型  

摘要： 2025年1月,DeepSeek推出推理模型DeepSeek-R1,其凭借开源、成本效益高、推理能力强等优势,在医疗领域应用前景广阔。本文深入探讨DeepSeek在全科医学中的应用前景,得出其能辅助基层诊疗决策、支持全周期健康教育与管理、填补“老少边穷”地区服务缺口,还可提升科研效率、助力教学培训模式创新。不过,其应用面临数据治理、伦理规范、技术标准等挑战。未来,建议探索推动DeekSeek等大语言模型辅助全科医生在医疗实践、科学研究、教学培训等多维服务场景的深度融合,更好地发挥人工智能赋能全科医学的作用,构建智慧全科生态体系,促进全科医学高质量发展。