关键词： 人工智能   文化遗产保护   文化传播   数字化保护   枢纽-学域  

摘要： 在人文湾区建设的战略背景下,文化遗产的保护与传承对数字化转型的需求日益迫切。本文以香港科技大学(广州)信息枢纽为研究对象,聚焦其研究项目及地方非遗合作案例,探讨人工智能在文化遗产“保护—传承—传播”路径中的作用和成效。研究发现,人工智能技术通过提高保护能力、创新文化传承方式和提升文化传播效能的应用路径,重构文化遗产保护和传播范式。实践表明,香港科技大学(广州)搭建的“枢纽-学域”组织架构,使其在超越传统架构、实现学科融合的同时,能够不断创新突破,满足社会和科技发展的需求。这一方式不仅为跨学科融合实践提供了知识互融互通的平台,也为未来高校学术组织的革新提供了可供借鉴的发展方向。

关键词： 人工智能   智能运维模型   医疗装备管理  

摘要： 针对当前医疗装备管理效率低下、管理难度大的问题,文章基于人工智能技术构建智能运维模型,并将其与医疗装备管理深度融合。在明确智能运维模型发展背景的基础上,分析该模型在医疗装备管理中的应用意义,阐述其功能与架构,并结合实例探讨模型应用效果,以供参考。

关键词： 文化IP   城市国际传播力   科技创新   人工智能  

摘要： 文化引领科技创新,科技赋能文化发展,两者的深度融合已成为推动城市高质量发展的重要引擎。作为我国重要的中心城市和国家历史文化名城,重庆在新时代展现出丰富的历史底蕴和独特的文化魅力。面对全球文明交流互鉴新趋势,重庆应坚持创新驱动,充分发挥文化与科技融合优势,积极培育和打造具有国际影响力的文化IP(知识产权),不断丰富城市形象内涵,讲好新时代重庆故事。

关键词： 机器学习   特征工程   成分设计   铝合金   力学性能  

摘要： 为开发基于数据驱动的高强铝合金成分设计方法,阐明6061铝合金成分和性能间的非线性构效关系,本研究基于高通量试验制备的154组样本数据,通过层级筛选的特征工程和算法与超参数优化,构建了预测铝合金硬度的机器学习模型,实现铝合金力学性能的初筛预测。通过特征重要性和“成分-硬度”映射关系等策略探讨合金成分对硬度的影响。在原始合金成分基础上引入309个初始基础性质特征,构建成分、性质、“成分-性质”三类特征空间。分析表明,基于耦合“成分-性质”特征构建的人工智能机器学习(ML)模型表现出最高的预测精度,其中最佳的随机森林模型的为4~8.5 HV。特征重要性分析表明,色散系数和原子半径差对硬度影响最大而Fe含量的影响最小。Si和Cu对合金硬度影响最大,但分别成正相关和负相关的关系。ML模型可揭示多种合金元素间复杂的协同作用:Si质量分数从0.4%增至0.7%引起的硬度提升可以弥补Cu质量分数从0.15%增至0.4%导致的硬度下降;Zn对合金硬度的改善作用依赖于Cr的含量,当Cr含量高于0.04%时,Zn和Cr的耦合作用使得合金硬度显著下降。

关键词： 人工智能   职业教育   课堂教学   AI风险  

摘要： 生成式人工智能深度赋能职业教育,既是技术革命的必然方向,又是职业教育数字化转型的内在要求。当前,生成式人工智能在职业教育课堂教学应用中存在一定的技术滥用、数据偏差、认知偏差及伦理失范等风险,其根源在于职业教育各主体对技术应用的无序跟风、对生成内容的盲目照搬、对技术使用的过分依赖。为有效防范这些风险,应以“人本理念”预防“技术滥用风险”,以“数据治理”降低“数据偏差风险”,以“认知提升”削弱“认知偏差风险”,以“伦理规范”约束“伦理失范风险”。

关键词： 人工智能   采矿方法   分类预测   智能模型   自动化   超参数   随机森林   Optuna  

摘要： 随着全球工业需求的增加,高效且可靠的采矿方法选择变得至关重要。研究通过结合先进的机器学习技术和自动化超参数优化框架,探索提升采矿方法选择的科学性和精确性。通过收集和分析多种采矿条件及技术经济指标数据,构建了一个基于Optuna的优化随机森林模型。该模型的优化过程专注于调整RF模型的4个关键超参数,旨在提高模型的预测准确率及其泛化能力。试验结果表明,优化后的RF模型在训练集和测试集的分类准确率均明显提高了,Optuna-RF模型优于未优化的RF模型。这一结果验证了自动超参数优化在提升机器学习模型泛化能力和预测精度方面的关键作用,为采矿方法的智能选择提供了一种有效的技术路径。

关键词： 新质生产力   人工智能   大学生思想政治教育  

摘要： 人工智能技术作为新质生产力的代表性技术,为优化大学生思想政治教育工作提供了崭新的思路与方法。利用人工智能助推大学生思想政治教育工作具有实践意义和应用价值,但在实施过程中不可避免会遭遇技术层面、教育层面和伦理层面的困难及挑战。文章针对挑战提出的相应解决策略,将助力大学生思想政治教育更好地发挥育人效能。

关键词： 医疗设备   质量控制   大数据   人工智能   物联网   设备管理  

摘要： 大数据、人工智能、物联网、区块链、虚拟现实等新一代信息技术在医疗设备管理中的应用不断创新,有望推动医疗设备质量控制模式变革、提升医疗机构质量管理水平。本文基于医疗设备质量控制现状与挑战,总结新一代信息技术在数据采集、智能分析、信息溯源、仿真优化等医疗设备质量控制关键环节的应用,剖析案例,展望趋势,以期促进医疗机构质量管理流程再造和变革,驱动医疗设备质量管理向智能化、网络化、精细化发展。医疗机构应加强合作,转化创新成果,建立全流程质量安全可追溯机制和共治体系,提升安全保障能力。

关键词： DeepSeek   生成式人工智能   法律合规   监管   人工智能  

摘要： 生成式人工智能的快速发展使DeepSeek的问世与开源备受关注。DeepSeek凭借对算法模式、知识蒸馏以及思维链技术的破局,实现了低成本训练与高效输出。技术的变革对生成式人工智能的监管具有两面性:一方面,思维链和模型开源缓解了“算法黑箱”困境,为监管审查提供便利;另一方面,对隐私保护和数据合规、知识产权、“幻觉问题”以及模型安全性隐患等带来新挑战。DeepSeek的爆火再度说明,生成式人工智能的监管应面向未来,将隐私保护与数据安全、技术创新与保护平衡、模型提示与反馈机制、模型安全性作为监管重点,避免技术滥用与恶意攻击,保障并促进生成式人工智能安全、良性发展。

关键词： 人工智能   医疗   隐私安全   数据安全   医学伦理  

摘要： 大数据时代下,人工智能(AI)技术发展迅速,医疗领域是其深入应用的领域之一。发挥大数据和AI优势需共享整合医疗数据,但平衡隐私保护和数据共享是重大挑战。本文从数据主权与跨境流动的合规性、患者隐私与数据泄露风险、知情同意与患者自主权的挑战、算法“黑箱”与数据滥用的监管问题、技术依赖与供应链安全风险、隐私保护与公共健康利益的平衡困境6个方面,分析了全球视野下医疗AI中患者隐私和数据安全的焦点问题,并提出应对策略。