关键词： 人工智能   审计伦理   穿透式监管   道德代码化  

摘要： 人工智能融入审计领域,在显著提升效率的同时,凸显了独立性维护、算法偏见防范与责任清晰界定等审计伦理领域的新挑战,对审计公信力构成潜在风险。文章系统分析人工智能应用下审计伦理风险的具体表现与影响机理,并提出创新性的治理方案。研究核心在于构建了“原则—技术—制度—组织”四位一体的协同应对范式:在原则层面,锚定人本优先、算法正义与责任刚性基准,奠定伦理根基;在技术层面,通过道德代码化与区块链存证实现伦理内嵌;在制度层面,创新动态化标准制定、穿透式监管与惩罚性赔偿机制,强化制度约束;在组织层面,推动跨领域协同、公众参与及审计人员伦理能力跃迁,激发内生动力。这一范式突破了单一维度局限,通过价值引领、技术赋能、制度约束多维协同,为建立可信、可控、可持续的人机共生审计伦理新秩序提供了系统性路径。

关键词： 人工智能   电子商务   营销策略   教学创新   高职教育  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,电子商务营销领域正在发生革命性变革,智能推荐、自然语言处理、计算机视觉等人工智能技术在营销实践中得到广泛应用,推动了电子商务个性化推荐和精准营销。面对行业变革,高职电子商务专业亟须革新教学内容和方法,培养契合智能时代需求的营销人才。文章在分析人工智能技术应用现状的基础上,剖析高职院校电子商务营销策略教学中存在的问题,并从教学目标、教学内容、教学模式、实践教学、考核评价等方面探索人工智能赋能的教学创新路径,以期为新时代高职营销人才培养提供参考。

关键词： 神经法学   人工智能   算法转向   数字法学  

摘要： 作为一种认知心理学与法学研究的交叉学科,神经法学以心理认知理论为主要内容、以神经科学方法研究各类人文社会科学基础性问题,体现了法学理论与神经科学、脑科学心智理论交织,实验性和技术性相互交融的特性,并成为兼具认知科学和法律行为科学研究特征的学科。当前,随着人工智能技术的不断发展,以数字神经网络为分析方法的脑神经科学研究不断深入,“脑科学与人工智能”所涉及的脑机接口、人脑仿生、神经网络算法运用等成果不断涌现,基于人工神经网络的算法化研究异军突起,成为当前人工智能理论研究的核心。正是在此背景下,神经法学研究迎来了算法转向的重要契机。因此,对于相关问题的研究能够进一步夯实数字法学理论基础,并为人工智能在法律科学中的应用提供重要参考。

关键词： 人工智能   蒸馏数据   DeepSeek   风险治理   法律合规  

摘要： 训练数据的数量和质量成为人工智能技术发展的关键要素。伴随DeepSeek爆火的人工智能蒸馏数据技术不仅能满足不同人工智能发展的数据需求,而且可以降低训练成本,彰显算法创新价值;但也引发争议,存在涉及反向工程的软件著作权风险和侵犯商业秘密的不正当竞争等新挑战,风险治理机制亟待完善。考虑到各国缺乏明确法律依据,需基于规范分析等方法调整现行监管框架。一方面,贯彻系统观念全面梳理外部监管要求,除落实数据安全要求之外,也要纾解反向工程涉及的著作权风险,且理清不正当竞争规制边界。另一方面,落实激励相容理论完善内部合规机制,强化刚性约束以压实企业数据治理责任,通过完善正向激励制度促进企业主动参与风险治理。

关键词： 无人机   多光谱   玉米   SPAD值监测   机器学习  

摘要： 为探究无人机多光谱遥感技术监测玉米SPAD值的可行性。研究采用无人机搭载五波段多光谱相机,在采集拔节期玉米光谱影像后,根据提取的反射率特征参数构建了多种植被指数,结合地面调查叶绿素相对值,分别采用一元线性回归、支持向量回归及遗传算法优化支持向量回归的方法建立SPAD值的反演模型,并采用决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)指标对模型进行综合评价。结果表明:玉米冠层、穗位的SPAD值与植被指数的相关性较强;遗传算法优化支持向量回归方法建立SPAD值反演模型的预测能力最强,其决定系数和均方根误差分别为:0.886,1.067。该研究可为无人机多光谱遥感监测作物长势、实现精准农业生产管理提供技术依据。

关键词： 人工智能   企业竞争力   技能溢价   人力资本结构  

摘要： 本文基于2011~2020年我国沪深A股上市公司数据,利用机器学习方法刻画人工智能指标,并在构建模型的基础上实证考察人工智能对企业竞争力的影响及其作用机制。研究发现,人工智能显著提升了企业竞争力。影响机制检验表明,人工智能通过提升技能溢价、优化人力资本结构提升企业竞争力。进一步分析发现:在企业特征层面,人工智能对企业竞争力的影响在全要素生产率、数字化转型程度和技术创新水平较高的企业中更为明显;在地区特征层面,位于我国东部和中部地区的企业运用人工智能更有利于企业竞争力的提升,西部地区的企业则效果不明显。本文的研究为企业差异化部署人工智能战略以及政府部门制定区域性、分层化的数智化支持政策提供了实证依据。

关键词： 工业化教育体系   教育异化   独异性   人工智能   教育转型  

摘要： 工业社会中教育不可避免地被工业化。工业化教育的繁荣造就了工业文明,但生产主义、经济主义导致了教育本身的异化,并因即将来临的工作危机而失灵。近年来,生成式人工智能技术的加速进步,使工业化教育体系培养的人越来越难以满足经济社会高质量发展的需要。随着社会结构中独异性逻辑对普适性逻辑的取代,适应工业社会的普适性教育体系需要向适应数字社会的独异性教育体系转型。需要注意的是,独异性逻辑虽为工业化教育的转型提供了可能,但独异性教育本身并不必然意味着是好的教育。独异性逻辑自身的悖论可能加剧教育的新异化和社会的两极化。在未来的社会转型中教育改革发展既要克服工业化教育带来的异化,也要警惕正在兴起的独异性逻辑给教育带来的新异化。

关键词： 速度建模   结构相似性   Dix激活函数   叠加剖面   人工智能  

摘要： 速度建模是地球物理勘探中的重点和难点之一。现有的人工智能方法虽然能高效建模,但往往缺少领域知识引导,没有考虑成像结果与速度模型的结构相似性,导致地质结构刻画不准确。为此,提出基于Dix引导的智能速度建模方法,在时间域结合成像剖面与层速度的结构相似性以及Dix物理关系,优化神经网络建模过程。首先,以共中心点(CMP)道集和速度谱作为输入,提取反映相对大小和变化趋势的速度特征。其次,再输入叠加剖面,通过均方根(RMS)速度标签和Dix激活函数,引导速度特征转换成与叠加剖面结构相似的层速度(隐藏层)。测试结果表明,Dix激活函数能够引导网络利用地质结构优化速度模型,学习形态上的简单映射关系,提升泛化能力。预测的速度模型能够准确刻画地层边界且具有良好横向连续性。

关键词： 人工智能   科技查新   知网   对比分析法  

摘要： 为综合评价人工智能技术在科技查新效率、查全率及精准度中的实际应用效果,运用对比分析法,通过主题检索字段且不设年限限制对知网传统查新手段与知网总库AI增强检索在检索输入方式、文献召回数量及查准率三个关键维度上的差异进行量化分析,系统评价人工智能在科技查新服务中的实际应用效果。研究结果表明,人工智能技术的引入显著缩短了科技查新周期,提升了查新工作的准确性与全面性,但也存在数据质量参差不齐、算法模型适应性有限、未建立检索溯源等问题。建议优化算法及提升数据质量,建立健全用户检索反馈机制,完善相关法律法规,明确数据使用权限,加强隐私保护及知识产权管理。

关键词： 采编图灵   智能编目   人工智能  

摘要： 随着大语言模型和硬件支持快速发展,图书采分编智能化成为趋势。文章聚焦广东省立中山图书馆“采编图灵”项目,简述采分编从自动化到智能化的过程;分析采编图灵中的人工智能实践;探讨图书采分编人工智能探索的基本原则、基本策略、核心功能、关键要素和预期效能。