关键词： 人工智能   自主学习   《3D云设计》课程  

摘要： 本文的研究对象是以“自主学习”为中心的《3D云设计》学生学习模式的优化,主要探讨在数字化背景下,如何在认知负荷的理论基础上,优化课程教学界面以及评价机制,通过培养学生的自主学习能力,优化和改进在进行《3D云设计》的教育模式与课程体系。研究重点在于分析数字时代对艺术设计人才在终身学习与创新能力方面的具体需求,搭建研究框架,探索高职设计教育学生《3D云设计》课程创新的路径与对策。

关键词： 人工智能   高校   英语教学   改革实践  

摘要： 近年来,人工智能凭借高效、智能、数字化的优势在各行各业的应用中掀起了热潮,在人工智能背景下,高校进行英语教学改革实践,有助于丰富教学资源、更新英语教学方式,补充教学设备。通过对人工智能的创新性应用,能够有效提升高校英语专业学生的翻译能力,进一步优化高校的教学体检,提升整体教学质量,打造高校英语专业教学品牌,帮助更多高校学生提升竞争力,顺利实现就业目标。因此,在高校英语教学中充分融入人工智能力量是当前高校英语教学改革的一项关键举措,值得相关人员关注。

关键词： 肺动脉高压   体层摄影术,X线计算机   定量测量   人工智能   肺部结构  

摘要： CT定量测量是评价肺动脉高压(PH)的重要方法,其可提供肺血管的形态学、功能学参数并可获取血流动力学信息。人工智能(AI)技术更能提高PH评估的准确性及效率,而且可以更好地诊断并了解PH病人的病情进展,为临床干预提供可靠的预后依据。就PH的肺灌注定量评价、肺血管定量评价以及AI应用的研究进展进行综述。

关键词： 人工智能   法治   宣传教育   实践   大学生  

摘要： 人工智能的发展推动社会的进步,教育领域也同样受此影响在与时俱进,从教学模式到教育环节,无不体现着现代科技的进步带来的翻天覆地的改变。法治教育作为重要方面,也在科技发展进步的洪流中经历着挑战与变革,传统应试教育模式已难以适应在高校开展法治宣传教育,无法跟上时代的步伐,从结果导向来看不管是教师还是学生,都需要赶上科技进步的节奏,适应人工智能并学习、利用其多方面的优势,提升法治宣传教育的实效性。

关键词： 物联网   人工智能   新型网络技术   边缘计算   具身智能   低功耗通信  

摘要： 2024年6月21-23日,第十六期中国计算机学会(China Computer Federation,CCF)秀湖会议在苏州CCF业务总部&学术交流中心举办,就“智能时代的物联网发展前沿”进行深入交流和研讨。本次秀湖会议的执行主席为北京邮电大学马华东教授、清华大学刘云浩教授、北京大学张大庆教授。会议特别邀请军事科学院系统工程研究院尹浩院士、哈尔滨工业大学李惠院士、东南大学尤肖虎院士等20余位专家出席会议,围绕物联网在智能时代的发展与挑战,从“物联网智能感知”“新型网络与传输技术”“物联网人工智能融合”和“物联网新型应用”4个专题方向分享物联网领域的最新研究成果、技术进展和应用实践,展开深入讨论,形成初步共识,并就如何共同推动物联网的发展提出了建议。本文对该次秀湖会议的讨论观点进行了总结。

关键词： 机器学习   国际贸易   贸易高质量发展   宏观经济预测  

摘要： 传统的计量经济学模型偏重因果关系分析,在经济预测上的表现不佳,且高质量实时经济数据的大量出现,对经济预测不仅产生了更大的需求,也提出了更高的标准。相比传统计量经济学模型,机器学习方法,尤其是神经网络、随机森林和集成模型,展现出显著的预测优势,不仅提升了预测精度,同时还增强了模型的灵活性和鲁棒性,在经济预测中得到越来越多的应用。聚焦国际贸易领域,分别从宏观和微观视角出发,系统梳理了机器学习在汇率、通货膨胀、贸易流量、供应链管理等诸多与国际贸易密切相关领域的预测应用。随着机器学习相关技术方法的进一步发展,机器学习将在国际贸易领域发挥更大的作用,从而帮助政府、行业协会及企业等不同层级更好地推进贸易高质量发展。

关键词： 美国基础教育   人工智能   教学应用  

摘要： 人工智能在基础教育领域的应用已受各国的高度关注。美国作为人工智能基础研究和应用研究的先行者,采取诸多应对人工智能挑战的行动,包括重塑人才内涵与目标、重构培养内容与路径、重筑教学资源新生态和重建学术伦理的标准等。借鉴美国基础教育应对人工智能经验,我国需秉持大胆探索与守住底线的态度,推动基础教育战略转型,支持教师应对技术浪潮,构建多样化的试点机制,同时把握中国基础教育的比较优势。

关键词： 人工智能   主体   自我   技术行动者  

摘要： 传统主体性理论将自由意志、创造力和社会性视为人类主体的核心特征,但AI技术正在从多个维度动摇这些基础。在决策层面,算法通过推荐系统、路径规划等替代人类判断,压缩了自由意志的空间,形成“算法代理”现象;在创造力层面,AI生成内容使“原创性”和“作者身份”变得模糊;在社会性层面,AI情感陪伴和社交算法重构了人类互动模式。面对AI的冲击,人类主体性需要在三个关键维度上重新建构:首先是将主体性视为技术与社会网络中动态生成的过程,福柯的“主体化”概念和哈拉维的“赛博格”理论为此提供了重要启示;其次是从自主性转向协同能动性,承认人类能动性存在于人机协作中,而非孤立的自决能力;最后是重构责任伦理,建立适应技术复合体的责任分配机制,欧盟《人工智能法案》和“可解释性AI”原则体现了这方面的制度探索。未来的人文主体观需要超越人类中心主义,既承认技术的能动性,又守护人的伦理责任,构建一种开放、关系性与责任型的“后人类人文主义”视角。

关键词： 机器学习   大数据   电力通信网络   故障诊断  

摘要： 针对电力通信网络中多源异构数据复杂、故障传播路径隐蔽以及调度优化难度高的问题,提出一种基于机器学习与大数据融合的端到端分层混合模型。模型集成时序卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)时序建模、图注意网络(Graph Attention Network,GAT)图结构感知与基于Actor-Critic的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)优化策略,实现设备级故障检测、网络级关联分析与系统级决策调度的协同建模。在数据处理环节,引入时空矩阵分解(Spatio-Temporal Matrix Factorization,STMF)缺失值补全机制提升数据质量;在特征建模环节,构建多模态特征空间;在模型训练环节,设计Focal Loss与拓扑正则联合损失函数,并融合弹性权重保持(Elastic Weight Consolidation,EWC)策略保障模型稳定演化。仿真验证结果表明,模型在精确率、平均故障定位时间、业务中断恢复率等关键指标上优于传统结构,具备良好的部署适应性与推理稳定性。

关键词： 车载信息娱乐系统   人工智能   人机交互   语音识别  

摘要： 随着汽车智能化进程加速,车载信息娱乐系统逐渐从功能型设备转向智能交互平台。传统系统在用户体验层面面临交互效率低、个性化不足等瓶颈,而人工智能技术的融合应用为突破这些限制提供了新的可能。当前研究多集中于单一技术模块开发,对多模态交互模式的系统性整合及用户行为深度适配机制尚未形成完整理论框架。因此,文章就人工智能驱动下的车载信息交互技术演进路径展开探讨,分析语音识别、情绪感知等关键技术对用户体验的重构效应,以期为智能座舱的交互设计优化与生态体系建设提供新的方法论支持。