关键词： 人工智能   故障诊断   农机电气   维修教学   中职教育  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,将其应用于职业教育领域已成为必然趋势。农机电气维修作为中职的重要专业之一,培养了大批农机装备的维修和管理人才。传统的农机电气维修教学模式已难以满足智能化农机设备维修的要求,本文探讨了人工智能故障诊断系统在农机电气维修教学中的应用。结果表明,该平台的应用有效提高了学生的故障诊断和排除能力,激发了学习兴趣,为学生毕业后从事智能农机装备维修工作奠定了基础。

关键词： 生物医学大模型   多模态   人工智能   范式变革  

摘要： 从信息时代到智能时代，以大模型为代表的人工智能技术具有划时代意义，其发展迅猛是全球科技研究的焦点。生物医学大模型(Biomedical Foundation Models，BFMs)作为人工智能与生物医学深度交叉的产物，依托于海量生物医学数据和大模型技术进步，通过整合多模态生物医学数据、创新算法架构与高性能算力，正在推动生命科学从传统实验驱动向“AI+”的智能范式转型。本文梳理了生物医学大模型的核心数据构成、协同技术发展、多元化场景应用、带来的范式变革以及技术挑战难题和当前研究方向。生物医学大模型的持续进化有望实现从“辅助工具”到“智能协作者”的跃迁，引领生物医学传统研究工作的智能化变革。

关键词： 大数据   人工智能   企业财务管理   数字化转型   智能财务  

摘要： 在大数据与人工智能技术深度融合发展的背景下,企业财务管理面临数字化转型的迫切需求。本文系统探讨了大数据背景下人工智能技术在企业财务管理中的应用,分析人工智能技术在财务数据处理、预算管理、成本控制、风险预警等核心领域的具体应用场景,阐述应用过程中存在的数据安全、技术适配等问题,并针对性地提出优化策略。研究表明,人工智能技术的应用能够显著提升企业财务管理效率与精准度,助力企业实现数字化、智能化转型,但需要通过完善数据治理、加强技术创新、培养专业人才等措施,保障其有效应用与持续发展。

关键词： 前列腺   低体温   危险因素   机器学习   预测模型  

摘要： 目的 运用逻辑回归、决策树和支持向量机构建经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温风险预测模型并比较性能，为评估及预防经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温提供依据。方法 回顾性收集本中心403例、另一中心（潍坊市人民医院）120例经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温患者的临床资料，采用逻辑回归、决策树和支持向量机3种机器学习方法构建经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温风险预测模型，采用准确性、召回率、精确率、F1指数和受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评价模型性能。结果 纳入患者的手术时长、前列腺重量、术中冲洗量和偏瘦，共4个变量。本中心选择70%的数据集（283例）作为训练集，30%的数据集（120例）作为验证集，另一中心数据（120例）作为外部验证集。在训练集、验证集及外部验证集中，支持向量机的精确率及准确率均为最优，在训练集与验证集中支持向量机的ROC均为最优，逻辑回归次之，且二者在2个数据集中的AUC差异不大。对比支持向量机（SVM）模型与逻辑回归和决策树模型发现，SVM在验证集上的精确率、准确率、召回率、F1指数和AUC值方面均超过其他2种模型。SVM在外部验证集上的精确率、准确率均优于逻辑回归和决策树模型，召回率、F1指数、AUC值略低于决策树模型。SVM在训练集上的精确率、准确率、F1指数和AUC值均优于逻辑回归和决策树模型，尽管其召回率略低于决策树模型。结论 支持向量机在构建经尿道前列腺钬激光剜除术后低体温风险预测模型中具有较高的性能及较好的泛化能力，可为相关临床决策提供指导建议。

关键词： 海上稠油油田   蒸汽驱汽窜   汽窜预警   机器学习   人工神经网络模型  

摘要： 针对海上稠油油田蒸汽驱缺少观察井、监测手段有限、难以及时发现汽窜风险井的问题，基于A油田蒸汽驱试验区的生产动态资料，结合灰色关联分析和模糊评价模型，在筛选出5个汽窜评价指标的基础上，建立了海上蒸汽驱汽窜综合评价体系，并借助人工神经网络模型，对目标井组的蒸汽驱汽窜程度及汽窜风险进行了评价和预警。应用结果表明：A油田B3H井的汽窜程度相对较为严重，已经初步达到汽窜界限；B2H井处于汽窜发育状态且有进一步加剧的风险，需要重点关注；B4H井（汽窜发育）、B5H井和B6H井（未汽窜）目前状态较为稳定，需要密切关注各项汽窜指标的变化。研究成果可为制定相应治理措施和保障蒸汽驱井组高效开发提供理论指导。

关键词： 人工智能   影视产业   风险管理   人机共创  

摘要： 人工智能技术正深刻重塑戏剧影视产业的创作生态与管理范式。在数据算法驱动下，剧本生成、虚拟制片与影像合成效率加速提升，但数据依赖也引发版权归属不清以及隐私易泄等管控风险。针对此，文中提出了建构以人为本、责任明晰、动态均衡的人机共创治理模式。在数据输入阶段，强化伦理筛选与偏见校正；在创意生成阶段，建立人机协同创新机制；在伦理审核阶段，实施多层级价值评估与算法透明化；在艺术升华阶段，确保人类创作者的情感注入与文化诠释权。以此化解人工智能存在的伦理风险，构建制度约束、组织协同与技术赋能三位一体的治理体系，推动戏剧影视行业在效率跃升与人文价值坚守之间实现动态均衡发展。

关键词： 人工智能   意识   人机关系   劳动异化   技术伦理  

摘要： 基于马克思主义哲学视域,本文研究人工智能(AI)与意识的关系本质、挑战及进路。AI是人类劳动工具的新形态,是“对象化的知识力量”在数字化时代的延续,本质是对人类智能的部分模拟而非意识主体。人类意识则是社会实践基础上形成的知情意统一体,具有生物基础性、社会历史性和创造性。面对AI引发的劳动异化新形态、认知重构与伦理困境,需通过人本导向的技术创新、协同制度设计及守护人类意识独特价值,构建“以人为本、人机协同”的发展范式。马克思主义哲学为此提供了理论基石与实践指引。

关键词： 聊天机器人   人工智能   大语言模型   ChatGPT   医疗保健   临床诊断   医疗咨询   医疗信息学  

摘要： 自2022年11月ChatGPT问世以来，针对医学应用场景的大语言模型（Large Language Models， LLMs）相关研究逐渐成为热点。然而当前缺乏对医学大语言模型研发以及应用现状的系统分析。为了更好地理解这些专门为医学领域设计的LLMs并评估其应用价值，本综述系统分析了截止至2024年6月11日，在PubMed、Google Scholar、arXiv、bioXiv和medRxiv等数据库中发表的为医学领域开发的专有LLMs，同时对LLMs在临床应用场景中的相关应用研究进行了梳理。研究结果表明，当前共计129项研究提出了基于医学相关语料研发的医学LLMs，而基于LLMs在临床应用场景中的应用涵盖了LLMs对医疗咨询的回应、不同模型间的比较、与专业医生的性能对比，以及医疗从业相关人员对LLMs的观点等四类研究内容。综述结果表明，通用型LLMs，如ChatGPT、GPT-4等在生成医疗记录时的准确性和完整性较高，而专门针对某些疾病所研发的LLMs则更擅长回答特定病症的问题，尽管它们的答复在全面性方面可能有所欠缺。医疗专家在辨别LLMs生成的文本与人类医生的文本时可能面临困难，但LLMs对重复提问的回复存在变异性。此外，从医学伦理角度看，LLMs在易读性和可能涉及种族及地域偏见的传播方面存在挑战，而且缺乏从患者或医疗保险提供商视角对LLMs可信度和责任等问题进行评估的研究。

关键词： 虚拟仿真   智能制造   实践教育  

摘要： 智能制造专业知识体系宽广且实践性强,然而其实践教育面临设备投资大、灵活性不足、教学效能低等瓶颈,制约了实践教育的有效开展。虚拟仿真技术可有效弥补上述不足。本研究整合现有虚拟仿真软硬件资源,结合WEB 3D图形技术、VR技术及虚拟制造仿真技术,研发并集成已有虚拟仿真实验项目,构建了基于虚拟仿真的智能制造高等工程实践教育体系。该体系包含虚仿基础实践平台、虚实融合实践平台、云产教虚拟仿真产业三大实践平台,涵盖智能制造基础知识虚拟仿真、专业技术虚拟仿真、虚实结合实践、融合产业案例虚拟仿真等多维度、多类型的实践项目群,能够灵活开展不同类型不同层次不同维度的实践教学与教育培训。本研究成果可为其他行业的实践教育的参考范式。

关键词： OBE理念   人工智能   Python 语言程序设计   课程改革   高校教学  

摘要： 本文基于OBE(成果导向教育)理念,结合人工智能快速发展的时代背景,针对高校“Python语言程序设计”课程展开改革探索。通过分析当前课程在教学目标、内容体系、教学模式及评价机制等方面存在的问题,以学生能力产出为核心,重构课程目标、优化教学内容、创新教学方法,并建立多元评价体系。文章旨在培养符合人工智能时代需求,具备Python编程实践能力与创新思维的高素质人才,为高校计算机相关课程改革提供理论参考与实践路径。