关键词： 人工智能   医疗决策   法律责任   伦理风险   算法透明度  

摘要： 当人工智能融入医疗决策时,技术自主权的模糊界定与责任分配的多主体博弈催生出法律权责争议与伦理治理难题。本文以临床诊断、治疗策略生成及预后评估为焦点,揭示算法“黑箱”引发的数据偏倚与决策可溯性缺陷,并从责任主体界定、技术缺陷标准化评估及跨学科协同三向度提出解决方案。在法律维度上,建议基于欧盟《人工智能法案》的“高风险系统”分类与产品责任相关法规的无过错追责原则,构建开发者-操作方-医疗机构三级责任框架,即辅助型系统由操作医师承担终局责任,决策型系统则强制开发者提供可验证算法并承担连带责任。在伦理层面上,建议通过动态审查机制(如强制公开决策树逻辑与数据均衡性指标)平衡技术效能与患者知情权。

关键词： 财务共享中心   风险管理   财务机器人   人工智能  

摘要： 在数字化时代,人工智能迅猛发展,深刻改变各行业运行模式,财务领域也受到冲击与重塑。人工智能推动着财务领域的变革,如财务共享中心打破地域限制,提高财务流程标准化与规范化;财务机器人可快速完成重复性任务,提升效率减少错误。这些变革优化流程,使财务人员投入到战略财务管理活动中。当前企业财务现状,一方面传统工作困境多,数据处理效率低、信息滞后、风险管理薄弱;另一方面企业面临激烈竞争,需提升财务管理水平。研究人工智能对财务会计的影响及应对策略具重要现实意义,可助企业实现财务转型升级,为财务人员指明方向,推动行业创新发展。

关键词： 无人机遥感   机器学习   PROSAIL模型   叶片叶绿素含量   混合数据集  

摘要： 叶片叶绿素含量(Leaf Chlorophyll Content, LCC)是表征作物生长发育状况的重要指标,实时准确地监测LCC在田间作物营养精细化管理中具有重要意义。传统LCC反演难以满足实时、准确和高效的监测要求,机器学习与辐射传输模型协同可以弥补上述缺点,实现对LCC精确高效的反演。将DJI Mavic 3 Multispectral无人机获取的不同时期冬小麦冠层光谱数据作为实测数据,将多参数组合下的PROSAIL模型生成的光谱数据作为模拟数据,通过组合实测和模拟数据构建5种数据集(D1~D5),基于训练集和测试集的不同占比生成4种组合策略(CS1~CS4),并结合3种机器学习算法进行LCC反演。与LCC相关性最高的植被指数是叶片叶绿素指数,相关系数为0.845;PROSAIL结合机器学习的混合方法能够有效提高LCC反演模型的精度与泛化能力,其效果优于传统的经验模型,测试集R2提高0.10,RMSE降低1.82;随机森林算法反演LCC的精度最好,在测试集中R2最高为0.846,RMSE为4.992。本文证实了混合方法可以降低物理模型的复杂度,同时加强经验模型的反演精度,有望为田间作物大规模的LCC反演提供科学可靠的反演方法。

关键词： 人工智能   DeepSeek   智慧图书馆   公共文化服务  

摘要： DeepSeek作为一种生成式人工智能技术,以其深度学习、自然语言处理、知识图谱构建等核心能力,为智慧图书馆公共文化服务提供强有力的技术支持,内蕴着“高效检索和精准推荐”“智能咨询和互动服务”“资源管理和配置优化”“信息安全和隐私保护”等技术逻辑。DeepSeek通过人工智能技术重构图书馆的知识服务体系和文化传播机理,有效推动智慧图书馆公共文化服务高质量发展、实现智慧图书馆向“知识策源地”转型、激发智慧图书馆文化传承创新动能、增进多元文化融合与交流。基于DeepSeek技术优势,其赋能智慧图书馆公共文化服务的跃迁路径主要有:深度融合各类前沿技术体系;推进算力网络一体化建设;构建完善的数据治理体系;开辟新实践领域和应用场景等。

关键词： 人工智能   新型工业化   标准   治理  

摘要： 本文立足国际标准与法规视角,系统分析了国际人工智能标准体系与治理机制、欧美国家工业领域人工智能应用现状及未来趋势,围绕工业需求分析工业赋能人工智能的要求,研究提出我国推动人工智能与新型工业化融合发展的策略与路径建议。

关键词： 人工智能   疾病诊断相关分组   随机森林   预测模型   多源医疗数据  

摘要： 目的:探索人工智能技术在DRG预测模型中的应用,构建高效准确的DRG分组预测模型,实现医保支付的精细化和科学化管理。方法:从政策和技术两个角度,分析人工智能应用于DRG分组预测模型的可行性,通过整合某医院的电子病历文本、病案首页信息、患者基本信息、医疗费用、主要诊断等数据构建出一个多源医疗数据集,采用随机森林算法搭建DRG分组预测模型,并使用F1值对模型进行评价。结果:基于随机森林算法的DRG分组预测模型,预测准确度为85%。结论:基于多源医疗数据的人工智能应用在DRG分组预测模型可兼顾预测准确率和效率,为DRG分组智能化提供新范式。

关键词： S-A多重分形模型   局部奇异性分析   随机森林   矿产预测   机器学习   哈巴河金矿  

摘要： 大数据时代,基于机器学习的矿产智能预测方法得到了广泛的应用。基于分形与多重分形的非线性理论技术与矿产资源智能预测研究相结合,可以为矿产预测提供新思路与技术支撑。本文以新疆哈巴河金矿基地为研究对象,建立了以区域构造-矿化蚀变-磁异常-激电异常为基础的四要素信息找矿模型,实现了一种基于多重分形与随机森林算法的智能预测流程。运用S-A多重分形滤波技术和局部奇异性分析方法,分离区域物化数据变化背景与叠加异常,提取隐蔽的深部致矿弱信息;通过C-Nsum多重分形模型揭示钻孔Au指标含量隐藏的非线性特征,标定异常下限;使用随机森林与SHAP方法进行综合信息集成与特征贡献评价,实现了金矿产资源定量预测,圈定了3个成矿靶区且得到钻探验证,证明了多重分形理论在哈巴河金矿区矿产定量预测中的有效性,为后续的矿产勘查提供一定的依据。

关键词： 高阶思维能力   人工智能   技术赋能  

摘要： 人工智能时代对大学生高阶思维能力培养提出了新要求与新挑战。人工智能技术可促进学生深度学习和创新思维能力的培养,但过度依赖技术则易导致思维惰性和创造力抑制。文章基于布鲁姆认知分类理论和21世纪核心素养框架,探讨了高阶思维的内涵及其在人工智能背景下的培养路径。研究发现,当前培养模式存在师生认知偏差、学生自主性不足、传统方法滞后于技术发展三大困境。因此,提出通过课程重构和教学创新转变学习范式,运用智慧学习环境提供个性化支持,整合信息资源优化教学模式培养学生高阶思维能力。以期为人工智能时代高校推进教学改革、培养创新型人才提供实践参考,也为后续研究人工智能与教育的深度融合指明方向。

关键词： 人工智能   明末清初   江南园林绘画   意象构建   数字化  

摘要： 明末清初江南园林绘画作为中国古典绘画史上浓墨重彩的一笔,对还原自然风貌、展现历史人文底蕴有着不可忽视的研究价值,人工智能的应用更是对赋能明末清初江南园林绘画的意象构建与数字化生成有着重要意义。人工智能赋能明末清初江南园林绘画的意象构建与数字化生成在增强“意”与“象”的耦合以及促进“虚”与“实”的互动等方面均有着独到的优势特点。据此,可从数据采集与预处理、人工智能算法转化、数字化渲染生成等方面,逐步开拓人工智能赋能明末清初江南园林绘画意象构建与数字化生成的进路。最后,扩大影响力、提升智能化、增加预判性成为人工智能赋能明末清初江南园林绘画意象构建与数字化生成进一步的发展愿景。

关键词： 传统手工艺   非物质文化遗产   人工智能   经验   转译  

摘要： 传统手工艺类非遗保护传承与设计创新中的人工智能技术应用,已在“数字化”存储基础上进一步向“生成式”创新演进,通过语料库建设、模型训练以及具体“生成式”任务执行,在文物修复、创意设计、版权保护、教育传承等方面形成系列成果。这一应用层面上的发展,意味着作为具身经验的手工艺经过数理逻辑的“转译”,以数字形态经数据信息的算法统计被识别分析,并促成新的生成创造。对传统手工艺感性经验、自然背景、社群联系的数理“转译”,凸显出传统手工艺类非遗的经验本质,且只有从本质出发,才能在人工智能统计学习的“暴力美学”中尽可能保持手工艺的内涵和特色。