关键词： 纳斯达克指数   人工智能   资产泡沫   金融危机   金融监管  

摘要： 在全球化和技术革新的背景下,纳斯达克指数作为全球“新经济”的风向标,其波动性对全球金融市场具有重要影响。本文分析了新冠疫情以来纳斯达克指数的波动,探讨了AI技术进步如何引发投资热潮并推动指数上涨,同时评估了资产泡沫风险和金融危机的潜在威胁。研究发现,纳斯达克指数的上涨与市场集中度提升、对美联储货币政策的敏感性以及大型科技公司股价上涨密切相关。泡沫持续的三大支撑条件为AI技术的持续创新、宽松的货币政策和美国经济的软着陆,但这些条件存在不确定性和风险,建议我国加强监管、实时调整货币政策、强化国际合作,以应对金融市场复杂性和波动性,防范系统性金融风险,保障金融安全。

关键词： 共享经济   就业模式   人工智能   社会保障制度完善   大数据   云计算   零工经济   加快推进  

摘要： 随着互联网、大数据、云计算、人工智能等数字技术的广泛应用,平台经济、共享经济、零工经济迅猛发展,使传统工业时代形成的就业模式、劳动关系、服务方式和治理逻辑均发生深刻变革,需要持续推进数字经济、数字社会发展和数字政府建设,回应和解决各类新型问题。其中,加快推进数字时代的社会保障制度完善尤为重要。

关键词： 大模型   传媒业   人工智能   大模型的幻觉  

摘要： 通过分析大模型在使用过程中会产生的一系列不准确或编造事实的现象,推理出大模型“幻觉”的概念及种类。为了深入理解大模型的“幻觉”在传媒业中的应用及其潜在影响,对全国不同级别媒体中不同岗位的工作人员进行深度访谈,旨在全面了解大模型在媒体实践中的应用情况。结果发现,大模型的“幻觉”给传媒业带来的挑战包括信息偏差、虚假新闻和隐私泄露等。为此提出多方面的平衡措施,包括训练专用大模型、提升智能素养以及建立全面的审核体系。

关键词： 思政引领   教研结合   教学相长   跨学科课程   人工智能  

摘要： 该文针对电气工程专业本科跨学科教学面临的教学内容选择困难、学生跨学科壁垒强、实践能力提升难和负面情绪影响大等问题,提出思政引领、教研结合、教学相长的特色教改方法,并以华南理工大学人工智能课程为例进行详细介绍。连续两学年学生课程考核成绩对比、匿名问卷调研结果分析和督导机构评价表明,采用所提教改方法可直击学生跨学科学习关切,破解跨学科学习难题,持续提升课程目标达成度。

关键词： 高中物理   可视化教学   图像识别技术   自然科学基础   人工智能   信息技术   物理概念和规律   提升教学效果  

摘要： 高中物理作为一门重要的自然科学基础学科,对于培养学生的科学思维、逻辑推理和实践能力起着关键作用。然而,由于物理知识的抽象性和复杂性,许多学生在学习过程中面临理解困难的问题。可视化教学作为一种有效的教学手段,能够将抽象的物理概念和规律以直观的图像、图形等形式呈现出来,帮助学生更好地理解和掌握知识。随着信息技术的飞速发展,人工智能图像识别技术逐渐成熟,并在多个领域得到广泛应用。将人工智能图像识别技术引人高中物理可视化教学,为解决传统可视化教学的局限、提升教学效果提供了新的途径和方法。

关键词： PASS系统   药物不良相互作用   人工智能  

摘要： 目的通过优化合理用药监测系统(PASS)规则库,增加药物相互作用警示,减少药物治疗中的不良相互作用,提升药学服务能力。方法依据医院近年常见的联合用药不合理情况,确定需优化的药物相互作用内容。通过自定义优化PASS系统,利用人工智能实时审核用药合理性。通过比较优化前后存在药物不良相互作用的医嘱病案的占比,评价PASS系统的优化效果。结果共自定义维护1112条关于不合理联合用药的警示信息。系统优化后,药物不良相互作用医嘱病案占比显著降低,由4.483%降至2.040%。结论PASS系统的优化可显著减少存在药物不良相互作用的医嘱,提高药师服务能力。

关键词： 小学科学   人工智能   教学  

摘要： 在小学教育阶段融入人工智能教学,对于增强学生综合素质、促进教师职业成长以及推动教育方式和形态的革新具有至关重要的作用。本文对人工智能为教学活动带来了新的活力与可能性进行了探讨。

关键词： Sora   世界模型   人工智能   媒介考古  

摘要： 2024年2月15日,Open AI(美国开放人工智能研究中心)发布视频生成模型Sora,演示了技术如何通过大量的数据训练来模拟人类的认知与创造力。Sora通过输入文字语言生成高度仿真的意向图像与视频,是对Chat Gpt技术的进一步衍生,因此,Sora又被定义为“世界模拟器”。这一定义暗含着一种技术伦理倾向,即承认柏拉图的“洞喻”假说或者认为人的自主意识仅为“缸中之脑”。该技术不仅面临着现代技术过量增殖的反思批判,还触及到了关于人类的主体地位在数字世界的重新评估。未来Sora的广泛应用也可能导致传统媒介属性的变化,使媒介更加倾向于表征而非真实反映现实。

关键词： 数智时代   算法建模文化   预测式研究   机器学习   管理学研究方法  

摘要： 经典管理学理论以逻辑实证主义的解释式研究为基础。然而,作为解释式研究前提的“假说演绎”,不仅存在虚无假设检验的逻辑层面问题,而且由于数据建模方式的局限性以及在数据利用方面的有限性,极大限制了其解释能力,尤其是在大规模和个性化的环境中难以提供精准解释和理论指导。数智时代的到来使管理学的研究方法发生深刻改变,数智化发展不仅产生了大规模、实时性数据,而且随着生成式人工智能的崛起,数据分析、机器学习和模型构建能力得以飞速发展,从而使实时科学决策成为可能。智能革命、人工智能的技术发展同社会科学的深度融合,为预测式研究提供了良好条件和巨大潜力,管理研究方法正经历一场由解释向预测的转型与迭变。

关键词： 地铁通风空调   节能调控   优化策略   人工智能   技术应用  

摘要： 地铁作为现代城市交通体系的重要组成部分,不仅承载着大量乘客的日常出行需求,更是城市形象与功能的重要体现。然而,随着地铁系统的不断扩展和运营时间的增长,其通风空调系统的能耗问题也日益凸显,成为制约地铁可持续发展的重要因素。地铁通风空调系统不仅关乎乘客的舒适度体验,更直接影响地铁运行的安全性和经济性。因此,如何在保证乘客舒适度和地铁正常运行的前提下,有效降低地铁通风空调系统的能耗,成为当前地铁运营与管理领域亟待解决的问题。文章旨在深入探讨地铁通风空调节能调控的优化策略,并着重分析人工智能技术在其中的应用潜力。