关键词： 人工智能   能动主体   语法考察   治疗哲学  

摘要： 人工智能的兴起与哲学的语言转向密不可分。图灵最早从语言哲学的视角探讨了机器如何识别形式化语言并进行思考和推理的问题。他还描绘了具有类似人类智能、情感和行动能力的机器人形象。随后的人工智能研究也大都围绕机器的语言识别、运用和翻译能力而展开,直至构建起一个个生成式大语言模型。这些模型确实展现出高超的语言能力,可以同人类用户进行有效的沟通。只是这些智能模型究竟可否作为主体而存在,是否拥有认知能力,能否参与语言游戏,进而是否应该承担道德和法律责任等问题,尚存在巨大争议。既然人工智能是在哲学的语言转向背景下诞生的,或许可以从语言哲学的视角来审视这些问题,尽管难以给出任何一般性的答案。

关键词： 人工智能   社会情感学习   国际中文教学   融入路径   融入策略  

摘要： 在全球化与人工智能快速发展的背景下,国际中文教学面临新的挑战与机遇。本文围绕社会情感学习融入国际中文教学展开探讨,研究发现,其可行性在于国际中文教育培养全面发展的复合型人才及凸显人文教育的价值为融合提供现实动力;社会情感学习理论与国际中文教学目标、语言习得理论高度契合且互补,为融合奠定理论基础;智能教学系统与虚拟学习环境等技术发展为融合提供有力支持。研究进一步提出融合路径,涵盖基于社会情感学习设计课程目标、利用人工智能优化内容的课程内容融合,借助人工智能实现个性化教学、情境教学等的教学方法融合,以及构建多元评价体系、运用人工智能技术进行评价的教学评价融合。同时,从教师专业发展、技术支持、政策保障三方面给出策略。未来,我们应在理论深化、技术应用、教师培训等方面深入研究,以推动国际中文教学高质量发展,培养具备综合素养的国际化人才。

关键词： 人工智能   问题凝练   “双问题链”模式   深度学习   教学自信  

摘要： “双问题链”互动模式脱胎于传统问题链教学法,是对传统问题链教学法优势的深入挖掘与超越,能持续推进高校思政课教学方式革新,适应人工智能时代的发展要求和更好地实现思政育人目标。运用“现实热点-理论知识”问题双链互动,创新传统“线性模式”问题链,从帮助“问题凝练”、促进“深度学习”、提升“教学自信”三个维度,助力高校思政课教学改革与质量提升。然而,在实践这一教学模式时,依然无法避免地会面临一些现实挑战,主要有跨学科知识整合与信息过载问题、过程性学习反馈与评价机制问题、教学角色功能转变的适应性问题。作为思政课教师需要明确,人工智能背景下高校思政课教学的模式探索与创新无法一蹴而就,这个过程需要持续地发力与不断地完善,始终要坚持在改进中加强、在创新中不断提升高校思政课教学质量。

关键词： 大数据   音乐教学   互联网   人工智能  

摘要： 随着“互联网+”、大数据、人工智能等现代信息技术的迅猛发展,不仅对我们的生活产生巨大的影响,同时也改变了教学方法与教学手段的运用,音乐课堂也悄然发生变化。2020年湖南省开始实施“湖南省中小学教师信息技术应用能力提升工程2.0校本应用考核”。

关键词： 肾移植   缺血-再灌注损伤   排斥反应   慢性移植物功能障碍   异种移植   感染   移植物功能延迟恢复   人工智能  

摘要： 肾移植是终末期肾病患者的重要治疗手段,但仍面临诸多挑战,包括供需严重失衡、缺血-再灌注损伤、排斥反应、感染以及慢性移植物功能障碍等。在过去的一年,随着基因修饰技术、免疫调节策略、新材料新技术、对病理机制的深入研究以及异种肾移植突破性的发展,肾移植领域的研究取得了显著进展。本文综述了国内研究团队2024年肾移植研究的主要进展,重点关注新材料新技术在肾移植研究中的应用、缺血-再灌注损伤、排斥反应、感染管理及慢性移植物功能障碍的机制和治疗策略,同时介绍了异种肾移植在国内的发展情况,并结合最新研究文献进行述评,探讨未来的研究方向和临床应用前景。

关键词： 人工智能   深度学习   海马优化算法   参数优化  

摘要： 针对Googlenet模型识别准确率低、敏感性不佳等问题,提出一个应用改进的海马优化(SASHO)算法超参数优化Googlenet模型.首先,利用Sobel序列和自适应权重算法对海马优化算法进行改进;其次,对比4个基础神经网络选出最适合本文数据集的Googlenet作为基础识别模型;最后,利用改进后的SASHO算法对Googlenet模型参数进行优化,构建新模型SASHO-Googlenet.为验证SASHO-Googlenet模型的有效性,将SASHO-Googlenet模型与经过其他4个群智能算法优化的模型针对7个指标进行比较.结果表明,SASHO-Googlenet模型准确率达95.36%,敏感性达95.35%,特异性达95.39%,精度达96.47%,召回率达95.35%,f_measure达95.90%,g_mean达95.37%.实验结果表明,SASHO-Googlenet模型综合性能最佳.

关键词： 冠状动脉微循环   冠状动脉血流储备   微循环阻力   微循环阻力储备   人工智能  

摘要： 目的对比热稀释法测量的冠状动脉生理学参数,评估人工智能(AI)辅助影像和压力整合而构建的新型冠状动脉微循环阻力储备(FC-MRR)的诊断性能。方法前瞻性队列研究。连续纳入2023年7月至2024年9月于同济大学附属同济医院心血管内科因疑似心绞痛行冠状动脉造影且排除阻塞性冠状动脉疾病(狭窄<50%)并进一步接受冠状动脉生理功能检查的47例患者,其中男性19例,占比40.4%。基线冠状动脉造影后行弹丸式热稀释法测定微循环阻力指数(IMR)、冠状动脉血流储备(CFR)和微循环阻力储备(MRR);在静息和充血态下,整合冠状动脉远端压力、影像分析和计算流体力学构建新型FC-MRR指标。基于热稀释法CFR和IMR水平将患者分为3组:微循环功能正常组18例(CFR≥2.5及IMR<25)、不确定组18例(CFR≥2.5及IMR≥25,或CFR<2.5及IMR<25)和异常组11例(CFR<2.5及IMR≥25)。进一步分析各组间基线临床特征和冠状动脉生理学参数差异,并评估FC-MRR的诊断性能。结果队列共纳入心绞痛且非阻塞性冠状动脉疾病患者47例(测定靶血管均为前降支)。3组患者的人口资料和临床基线特征均无统计学差异(均为P>0.05)。无论在静息和最大充血状态下,测定的心率、冠状动脉近端压力和远端压力在3组间比较,差异均无统计学意义(均为P>0.05);充血态平均通过时间(Tmn)以及热稀释法IMR、CFR和MRR在3组间比较,差异均有统计学意义(均为P<0.001)。微循环功能正常组、不确定组和异常组的FC-MRR依次为5.02(3.50,6.38)、3.20(2.30,4.38)和2.00(1.60,2.60),差异有统计学意义(H=10.52,P=0.005)。热稀释法测定的CFR与MRR(r=0.90)和FC-MRR(r=0.81)均具有良好相关性(均为P<0.001);MRR与FC-MRR明显相关(r=0.79,P<0.001)。FC-MRR判断冠状动脉微循环功能异常(CFR和IMR一致异常)的受试者工作特征曲线下面积为0.84(95%CI:0.71~1.00,P=0.002),最佳截断值为3.0,其敏感度为89.5%,特异度为80.0%。结论AI赋能、基于FFR衍生及冠状动脉造影开发的新型FC-MRR能准确评估冠状动脉微循环功能。

关键词： 人工智能   人文社会科学   区域国别学   研究范式  

摘要： 当下,人工智能正深刻影响人文社会科学的研究范式与知识生产模式。本文从理论和方法论层面探讨人文社会科学与人工智能的关系,进而结合区域国别学的学科特点,提出区域国别学作为人文社会科学的新兴交叉学科,通过借助人工智能构建知识图谱、整合数据、模拟政策推演等方式提升研究的深度和广度,扮演着人工智能赋能人文社会科学试验室的角色,助力中国特色大国外交,推动中外文明交流互鉴,参与全球治理建设与变革。同时,本文提出应关注人工智能可能带来的负面影响,注重在方法论上平衡“技术理性”与“人文关怀”。总之,为了更好地回应智能时代,区域国别学可以从构建区域国别大模型、培养兼具人文素养与技术能力的复合型人才、开展项目试点等方面展开探索。

关键词： 眼底血管成像技术   糖尿病视网膜病变   年龄相关性黄斑变性   青光眼   视网膜静脉阻塞   人工智能  

摘要： 眼科疾病作为威胁视觉健康的重大公共卫生挑战,其发病呈现显著的全生命周期分布特征。老年群体中,白内障、青光眼及年龄相关性黄斑变性等退行性病变导致不可逆性视力损伤,而屈光不正的低龄化趋势使儿童青少年视网膜并发症风险显著增加^([1])。眼科疾病传统诊断模式依赖主观经验判断,对早期微血管病变、神经节细胞层损伤及代谢异常等亚临床改变的识别存在显著盲区,难以满足精准医学需求。人工智能驱动的多模态影像融合诊断系统通过深度学习算法,实现了对视网膜血流动力学、神经纤维层完整性及代谢参数的量化评估,显著提升了糖尿病视网膜病变、脉络膜新生血管等疾病的早期检出效能,为制定个体化干预方案提供关键决策支持。

关键词： 小学语文   古诗文教学   人工智能  

摘要： 人工智能对接、融入古诗文教学,能提升古诗文教学的整体性效能。在小学古诗文教学中,教师可以借助人工智能引导学生赏析词句、激活经验、创设情境,从而感受古诗文的语言之美、情感之美、意境之美。