关键词： 人工智能   比亚迪   AI   运钞车   虚假信息   监管部门   收购  

摘要： 西安发生了大爆炸?运钞车遭遇武装抢劫并发生激烈枪战?比亚迪要收购蔚来?一则则耸人听闻的消息是真的吗?监管部门调查发现,上述消息都是借助人工智能(以下简称“AI”)工具编造,动机则是为了流量。相关专家在接受《中国经济周刊》记者采访时表示,随着AIGC技术的不断进步和易获取,文生图和文生视频被用于制造虚假信息。

关键词： 人工智能   人力资源   数据驱动   角色转变  

摘要： 人工智能正稳步进入人力资源的各个领域,从招聘、入职到员工发展、员工安全和福利、绩效管理、劳动力规划.人工智能帮助人力资源从业人员的方式包括自动化耗时的管理任务,让人力资源从业人员专注于其他方面,从而提高工作效率;提供数据驱动的见解,用于改善绩效管理和留住员工,进行合理的劳动力规划等.同时,人工智能也对人力资源从业人员带来了挑战,他们必须主动转变角色,积极学习新的技能,降低失业风险.基于此,本文就人工智能在人力资源领域的应用展开论述.

关键词： 建筑系统集成   智能城市   可持续性   物联网   人工智能  

摘要： 本文探讨了建筑系统集成与未来智能城市之间的联系,并展望了未来的发展趋势.随着全球城市化的不断加速,城市的可持续性和智能化成为当今的关键议题.建筑系统集成作为一种关键技术,将对未来智能城市的发展产生深远的影响.本文通过综合文献研究和案例分析,探讨了建筑系统集成在提高城市效率、减少资源浪费、增强城市安全性等方面的作用,并分析了未来的发展方向,包括物联网、人工智能和可持续性等方面的影响.

关键词： 人工智能   深度学习   自适应学习   混合式学习  

摘要： 人工智能正在深入推动教育信息化的发展,教育信息化也必然向智能化方向迈进.人工智能赋能教育信息化全过程,深刻改变了教育的生态体系,这种创新不仅提高了教育质量和效率,也使得教育个性化、学习深度化和精准化大大提高.人工智能推动学习模式的发展,个性化学习、深度学习、自适应学习等不断涌现,极大丰富了学习理论,为教育信息化注入了源源不断的活力.本文主要论述人工智能在教育信息化方面的创新研究.

关键词： Sora   视频新闻   人工智能   大模型  

摘要： Sora的发布预示着视频"GPT"时代的到来.Sora三大应用特征——智能生成能力、虚拟场景仿真以及拟人化训练,对视频生产领域造成深远影响,同时也为新闻业带来新的发展机遇.未来,视频新闻生产的时效性将显著提升,制作门槛降低,从而推动新闻业的进一步发展.然而,这也可能引发意识形态的冲突、版权监管的难题以及适用性边界的模糊等问题.

关键词： 机器学习   人工智能   反流性食管炎   模型   医案   辨证  

摘要： 目的　基于机器学习方法构建反流性食管炎中医智能辨证模型。方法　检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)、中文科技期刊数据库(China Science and Technology Journal Database，VIP)、万方数据知识服务平台(E-Resources for China Studies，Wanfang Date)、中国生物医学文献数据库(China Biology Medicine disc，CBM)、古今医案云平台2001年1月至2024年1月收录的反流性食管炎中符合肝胃不和证、肝胃郁热证的临床医案数据。通过数据预处理、特征工程，然后将数据样本按7：3划分为训练集和测试集。运用支持向量机（Support Vector Machines，SVM）、K最近邻（K Nearest Neighbors，KNN）、随机森林（Random Forest，RF）、极限梯度提升（EXtreme Gradient Boosting，XGBoost）、BP神经网络（Back Propagation Neural Network，BPNN）、逻辑回归（Logistic Regression，LR）的机器学习算法建立反流性食管炎的辨证模型。结果　整理得到188则医案数据样本，在相同训练、测试样本数据下，支持向量机、K最近邻、随机森林、极限梯度提升、BP神经网络、逻辑回归这6种算法对反流性食管炎两种证候的识别准确率分别为75％、73％、78％、65％、60％、62％。结论　随机森林模型在诊断和预测方面表现出色，因此将机器学习技术应用于RE辨证模型构建在方法学上是有可行性的。

关键词： 人工智能   智能社会   实验主义治理   社会实验  

摘要： 科技发展正推动人类快速迈入以人工智能作为主导技术和生产力,被智能革命全面影响、改造和定型的智能社会。基于对“技术—社会—治理”关系的阐释,揭示了人工智能创新引领下,智能社会在经济、政治、文化、社会、生态方面的系统变革。分析了未来人工智能作为独立主体带来的新质生产力、文明新形态和社会运行新机制,以及由此可能引发的价值观对立、经济活动无序、社会管理超复杂、认知混乱、能耗激增等风险挑战与治理要求。从对人工智能技术进行规训的角度,阐释了以人工智能社会实验为代表的实验主义治理新范式,提出在通用人工智能日臻成熟、智能社会转型提速的新形势下,加快从“智能的社会治理”转向“智能社会的治理”,构建人文智能社会的发展目标。

关键词： 小行星探测   行星防御   人工智能   智能感知   智能决策  

摘要： 小行星已成为深空探测领域的主要目标之一。围绕小行星抵近探测安全、高效处置的需求，综述了主要航天强国面向小行星抵近探测的人工智能技术应用及设想。从深空环境智能感知、智能规划及决策两个方面梳理了当前的研究进展，分析了当前人工智能技术应用于小行星抵近探测任务中面临的模型可靠性难以度量、未知环境适应性不足、星载计算资源受限等难点与挑战。结合中国未来的小行星抵近探测任务和行星防御系统构建任务，探讨和展望小行星抵近探测中人工智能技术的未来发展方向与应用趋势。

关键词： 鸡   腹脂沉积   早期体尺性状   机器学习   预测模型  

摘要： 为探究活体、无创、简单、高效的母鸡腹脂沉积性状测定和选育技术方法，本研究以清远麻鸡为研究对象，将多体尺性状选择法与8种机器学习模型相结合，分别构建不同日龄体尺性状对母鸡腹脂含量的回归预测模型和分类预测模型。利用58～136日龄间各个日龄的多个早期体尺性状结合机器学习方法，体尺测定日龄对预测成年清远麻母鸡腹脂含量的准确性未表现出明显差异；进行回归预测时，RF模型的预测效果最好，拟合效果R2为0.821～0.861，预测误差MAE为6.32～7.27；进行分类预测时，Bagging模型在二分类、三分类中均具有更高的预测准确度，二分类准确度ACC可达94.54%～100%，三分类准确度ACC可达99.58%～100%。本研究基于机器学习建立并优化了优质鸡腹脂沉积活体预测模型，能够为优质鸡腹脂早期活体选育等奠定技术基础，也为腹脂含量预测模型构建的相关技术探索提供参考。

关键词： 组合结构   超高性能混凝土   栓钉   抗剪承载力   机器学习  

摘要： 组合结构良好的界面抗剪性能是充分发挥钢和超高性能混凝土（UHPC）材料性能的关键。为研究钢-UHPC组合结构栓钉剪力连接件抗剪性能，建立了UHPC中包含263个栓钉的推出试验数据库，进行了特征相关性分析，并分析了主要参数影响规律。基于机器学习算法训练并生成了10个栓钉抗剪承载力预测模型，通过8次随机抽样训练验证模型稳定性。采用确定系数(R2)、平均平方对数误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标来评估预测精度，并与3种传统计算方法进行了比较。结果表明，UHPC抗压强度小于150 MPa的试验样本占比高达64.6%，而栓钉直径小于19 mm的试验样本占比达到73%，缺乏更高强度UHPC和大直径栓钉试验数据。传统公式预测精度低于机器学习模型预测精度。随机森林模型预测精度最高，R2为0.98，MAE与RMSE分别为3.9和6.4；与传统模型最高精度相比，R2提高了216%，MAE与RMSE分别降低了93%与90%，表明机器学习模型可大幅提升预测精度，为栓钉抗剪承载力计算提供了新的思路。