关键词： 人工智能   新质生产力   技术创新   就业市场  

摘要： 本文深入探讨了人工智能技术对新质生产力的影响。新质生产力作为以颠覆性技术和前沿技术创新为主导作用的先进生产力质态,与人工智能技术的融合日益紧密。本文界定了人工智能与新质生产力的定义,从技术创新与产业升级、生产效率与产品质量、就业市场与人才培养等方面,详细阐述了人工智能对新质生产力的积极影响。同时,指出人工智能在应用中存在的挑战和问题,以期为新质生产力的持续发展提供理论支持和实践指导。

关键词： 人工智能   算法   大数据  

摘要： 文章针对人工智能算法在大数据分析中的实时性进行了详细研究。首先综述了主要的人工智能算法类型,并对各种算法的性能进行了比较。接着,分析了大数据分析技术,包括数据预处理方法和数据挖掘技术。在此基础上,提出了提升算法实时性的研究方法,重点探讨了数据采集与处理效率以及并行计算在大数据分析中的应用。研究结果表明,通过优化算法性能与采用高效的数据处理技术,可以显著提升大数据分析的实时性。文章的研究为进一步提升人工智能算法在大数据分析领域的应用效果提供了参考。

关键词： 人工智能   意识形态   数字治理   网络安全  

摘要： 建设具有强大凝聚力和引领力的社会主义意识形态为推进强国建设、民族复兴伟业凝聚强大精神力量。生成式人工智能是信息化条件下掌握舆论主导权、广泛凝聚社会共识的核心要素,有助于增强、增进和提升网络主流意识形态的精准定位能力、有效供给准度和全面覆盖效率,为主流意识形态在网络空间的传播提供了新的发展机遇。生成式人工智能时代网络意识形态面临一系列现实挑战,主要包括数据库良莠不齐离散网络主流意识形态引导力,纯粹的技术筛选局限削弱网络主流意识形态传播力,信息安全与合规问题弱化网络主流意识形态凝聚力。要有效保障生成式人工智能时代的网络空间成为传播主流意识形态的坚实阵地,关键在于加强数字关键核心技术的创新,掌握网络意识形态主导权;构建规范生成式人工智能的法治体系,保障网络主流意识形态安全;强化主流意识形态传播的智能监管,营造风清气正的网络生态。

关键词： 大数据技术   经济预测   机器学习   数据挖掘  

摘要： 大数据技术的快速发展为经济预测分析提供了新的技术支撑和方法论基础。基于海量数据的采集与存储及处理能力,结合机器学习算法和深度学习模型,经济发展预测的准确性和时效性得到显著提升,大数据分析技术在宏观经济指标预测、产业结构优化及区域经济发展趋势判断等方面具有独特优势,通过构建多维度数据分析模型,融合时序数据挖掘与预测技术,可有效提升经济预测的科学性与可靠性,大数据技术在经济预测中的应用创新对提升经济决策的精准性具有重要的理论价值和实践意义。

关键词： 人工智能   高质量发展   融资约束   创新策略   产品竞争力  

摘要： “人工智能+”是人工智能技术与各行业或领域的深度融合,是赋能企业高质量发展的关键所在。本文基于2012—2023年中国沪深A股上市公司数据,采用双向固定效应模型实证检验“人工智能+”对企业高质量发展的影响及作用机制。研究结果显示:“人工智能+”能够赋能企业高质量发展,该结论在经过一系列内生性检验和稳健性检验后仍然成立;“人工智能+”对大企业、高管教育背景差异较大企业、行业竞争度较高企业、产业数字化水平较高地区企业、制度环境水平较高地区企业的高质量发展的赋能作用更显著;“人工智能+”通过缓解企业融资约束、优化企业创新策略和提升产品竞争力赋能企业高质量发展;不同底层技术作用下的“人工智能+”均能够赋能企业高质量发展,“人工智能+”还能够提高企业ESG水平。本文的研究不仅为从微观层面理解人工智能时代企业高质量发展战略提供了经验证据,也为推动“人工智能+”深度融入企业发展实践提供了重要的政策启示。

关键词： 机器学习   光催化   抗生素   废水处理   工艺优化  

摘要： 随着人工智能和数据科学迅速发展,工业智能化、自动化已成为必然趋势。根据新工科对工程技术人才的培养要求,结合“绿色发展”国家重大战略,针对“化学反应工程”课程教学中存在的理论知识晦涩难懂、计算公式推演繁杂等问题,设计了“机器学习辅助优化光催化处理抗生素废水”综合实验,借助理论与实验融合教学模式,旨在助力学生深刻理解化学反应机制及人工智能辅助优化反应工艺条件。首先,阐述了综合实验的实验原理、育人目标和考核方式;其次,描述了综合实验的实施过程;最后讨论了综合实验的模型训练、工艺参数优化和验证实验等实验结果。通过该综合实验,学生学习了化工、环境、计算机等学科领域知识,更好地掌握了利用新一代信息技术解决复杂化工问题的方法,加强了多学科交叉融合的科研素养和环保意识。

关键词： MODIS   湖冰物候   机器学习   CMIP6   蒙古高原  

摘要： 湖冰物候是气候变化的重要指示器,影响着湖泊与大气之间的能量交换以及湖泊的水文和生态过程.蒙古高原对气候变化高度敏感,但其湖冰物候变化尚缺乏系统研究.本研究利用2000~2023年的MODIS(中分辨率成像光谱仪)每日积雪产品,提取了蒙古高原61个湖泊的冰物候变化特征,探讨了其影响因素,并结合CMIP6(第六阶段耦合模式比较计划)气候模式数据,在不同排放情景下预估了未来湖冰物候的时空变化.结果表明,通过双星合成与临近日合成的方式去除云覆盖后,湖区MODIS数据的总体云量降低至13.77%,基于MODIS数据提取的湖冰物候与AMSR-E/2(先进微波扫描辐射计)产品具有较好的一致性. 2000~2023年蒙古高原大多数湖泊的冻结日期推迟、消融日期提前,湖冰覆盖时间缩短.湖泊属性主要与冻结过程相关,而气候因子对冻结和消融过程均有影响,且对消融日期的影响更为显著.基于随机森林模型的预估结果显示,相较于2022~2023年,在不同排放情景(SSP126、SSP245、SSP370和SSP585)下,平均冻结日期将进一步推迟,平均消融日期将提前,湖冰持续时间将继续缩短.随着辐射强迫的增强,不同阶段湖冰物候变化的差异将更加明显.研究结果对于蒙古高原适应气候变化及水资源合理利用具有重要意义.

关键词： 生物信息学   机器学习   阿尔兹海默症   诊断模型   腺苷酸环化酶激活多肽1基因  

摘要： 目的:利用生物信息学技术和机器学习(ML)算法筛选阿尔兹海默症(AD)相关基因并构建其诊断模型,探讨AD患者的免疫学特征,为AD诊断提供新的生物标志物。方法:从基因表达综合(GEO)数据库中下载AD相关的基因表达数据集GSE125583,通过差异分析获得差异表达基因(DEGs),借助基因本体论(GO)功能富集分析和京都基因与基因组百科全书(KEGG)信号通路富集分析探讨DEGs的生物学功能及信号通路,并绘制蛋白-蛋白相互作用(PPI)网络,采用Cytoscape软件和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归、极限梯度提升(XGBoost)和随机森林(RF)3种ML算法对枢纽(Hub)基因进行筛选,将筛选后的Hub基因通过RF构建AD诊断模型并进行特征重要性排序,以测试集评价AD诊断模型和关键基因的效能。采用单样本基因集富集分析(ssGSEA)对AD组与对照组进行免疫细胞浸润分析。结果:差异分析共筛选出1287个DEGs。GO功能富集分析,DEGs主要参与神经信号、突触和囊泡等相关的生物学功能;KEGG信号通路富集分析,DEGs主要在离子转运、神经递质和配体门控等通路上富集。3种ML算法共筛选出9个交集Hub基因。AD诊断模型,对AD诊断性能最高的前4个关键基因分别为腺苷酸环化酶激活多肽1(ADCYAP1)、脑源性神经营养因子(BDNF)、血小板衍生生长因子受体β(PDGFRB)和趋化因子受体4(CXCR4),对应受试者工作特征(ROC)的曲线下面积(AUC)值分别为0.852、0.795、0.820和0.756;模型的AUC值为0.828,准确率为81.25%,灵敏度为84.40%,特异度为71.43%。免疫细胞浸润分析,AD组织中巨噬细胞、单核细胞、各种自然杀伤(NK)细胞和淋巴细胞浸润程度较高,其中,NK细胞/自然杀伤T(NKT)细胞和浆细胞样树突状细胞与4个关键基因显著相关(P<0.05)。结论:基于生物信息学技术与ML算法筛选出的特征基因对AD具有一定的诊断能力,ADCYAP1等基因可能会成为AD诊断的潜在生物标志物,对AD的早期防治具有重要意义。

关键词： 网络药理学   机器学习   复方黄柏液   肛周脓肿   创面愈合  

摘要： 目的:通过网络药理学和机器学习算法,探讨复方黄柏液促进肛周脓肿创面愈合的关键靶点及作用机制。方法:利用TCMSP和HERB数据库筛选复方黄柏液的活性成分并校正其靶点基因;结合GeneCard和GEO数据库收集肛周脓肿创面愈合相关靶点。通过SangerBox在线工具筛选共同靶点并进行KEGG和GO富集分析,以探讨潜在生物功能。构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络分析核心基因相互作用,并采用CIBERSORT算法评估免疫细胞浸润情况。通过Boruta、随机森林、XGBoost和SVM-RFE等机器学习方法筛选关键基因,最后利用AutoDock Vina验证活性成分与靶点基因的结合能力。结果:4个关键靶点基因(CYP19A1、IL10RA、ALOXE3、EGFR)与槲皮素、黄柏碱等成分显著相关,参与PI3KAkt等信号通路,且与免疫反应和细胞分裂密切相关。PPI网络显示这些基因在血管生成和细胞黏附中起重要作用。免疫浸润分析表明关键基因与巨噬细胞等免疫细胞强相关。结论:复方黄柏液可能通过调控多条生物通路及免疫反应促进肛周脓肿创面愈合。

关键词： 高等教育   数字教材建设   人工智能  

摘要： 在人工智能驱动教育数字化转型与建设教育强国背景下,高等教育数字教材建设面临诸多挑战。本研究旨在厘清智能时代高等教育数字教材技术嵌入的实践特征,剖析其结构性挑战,提出推进路径,为构建中国特色数字教材生态提供理论支撑。当前,我国高等教育数字教材建设呈现“动态生成性—智能适配性—多维交互性—生态开放性”的四维实践图景。技术嵌入在释放数字教材建设创新效能的同时,也面临动态内容生成的适配困境、智能适配的育人价值消解、交互异化的育人效能弱化、生态开放的伦理失范等挑战。面向未来,智能时代的高等教育数字教材建设应以“构建人机协同的建设范式”破解数字教材建设适配矛盾,以“建立价值一致的技术赋能机制”矫正数字教材建设偏向危机,以“构建认知深化的智能交互机制”纾解数字教材交互异化,以“创建多元协同的生态治理体系”破除数字教材治理失范,实现立德树人根本任务与教育强国战略目标的深度融合。