关键词： 人工智能   事实核查   人机协同   虚假信息  

摘要： AIGC生成的虚假信息制作成本低、高度逼真，能够高效快速迭代，攻击性非常隐蔽。但目前鉴伪技术滞后，恶意利用的空间很大。尤其在国际舆论领域，AIGC虚假信息以多模态形式广泛传播，易被恶意势力利用以操纵公众认知、干扰政策决策，增加了信息治理的复杂性和紧迫性。本文分析了人工智能技术在多模态网络虚假信息识别、溯源和治理中的应用。通过自然语言处理、图像识别和数据多模态分析技术的综合运用，以及针对不同模态类型信息的交叉印证和识别，人工智能可以对多模态内容进行分析和验证，并追踪其传播路径，从而实现对虚假信息的溯源和防治。构建多层次、多维度的信息验证体系，加强技术监管，并以技术对抗技术，融合人工智能技术与事实核查手段，通过信息搜集、分析验证和反馈学习三个层面的人机协作，构建新型的事实核查模式以验证虚假信息。

关键词： 应急评估方法体系   2022年泸定地震   地震滑坡   机器学习模型  

摘要： 快速准确地获取地震滑坡分布和评估灾害损失，对应急救援和安置规划至关重要。该文提出了一种针对应急响应、中期安置和重建三个阶段的地震触发滑坡应急评估方法，并以2022年Ms 6.8泸定地震为例验证其适用性。在震时响应阶段，应用全国模型进行快速评估，AUC值为0.80。第二阶段，基于不完整数据构建评估模型，AUC值提升至0.88，但震中西侧滑坡多发区被低估。第三阶段，融合完整数据，模型AUC值超过0.94，高危险区域预测与实际高度结果一致。结果显示，该方法能够迅速地为地震灾区提供滑坡信息，满足应急响应与灾民安置的实际需求。

关键词： 新质生产力   新质编辑力   科技期刊   人机智能协作体   人工智能   大数据  

摘要： 在新质生产力加速演进的背景下，科技期刊的编辑流程正由传统范式向智能协同的新型模式转型。本文旨在提出契合新时代需求的“新质编辑力”理论模型，推动建立“人机智能协作体”机制，探索科技期刊编辑力重塑的实现路径，助力人机共融的智能出版体系的构建，赋能科技期刊高质量发展。文章系统分析了人机智能协作体相较传统人机交互系统的关键特征，梳理了支撑新质编辑力构建的核心技术体系，并从实践层面总结出科技期刊编辑需具备的五项核心素养：技术运用能力、问题提出能力、批判验证能力、跨域协作能力与学术诚信意识。

关键词： 高等教育   人工智能   教师专业发展   能力评价  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展，为高等教育教师专业发展能力评价范式革新提供了创新路径。现有高等教育教师专业发展能力评价研究面临指标静态且单一化、数据碎片化和反馈滞后等问题，缺乏有效的系统性建模。因此，本文突破传统评价范式，构建一种支持数据自动采集、分析与及时反馈的智能评价系统，引入多模态数据聚合机制与动态指标体系配置策略。系统整合教学行为、科研成果、学生反馈等12类多模态数据源，采用XGBoost-BiLSTM混合模型实现教师专业发展能力画像建模，并结合SHAP可解释性算法生成个性化发展建议。研究表明，系统评价效率较传统模式提升5.52倍，与专家评审一致性达Kappa=0.78(P<0.01)。评测对象中，有83%教师认为系统建议具有可操作性。本文为高等教育高校教师专业发展能力评价提供了创新技术框架与实施范例，对推动高等教育数智化转型具有参考价值。

关键词： 洪水易发性   机器学习模型   采样方法   逆频率比   伊河流域  

摘要： 为提高洪水易发性建模精度,针对非洪水点样本选择问题,提出一种考虑空间依赖性的非洪水点采样方法(逆频率比采样法)。以伊河流域为例,首先将逆频率比采样法与两种传统采样方法(随机采样法和分层采样法)进行比较;然后将其分别应用于随机森林(RF)和多层感知机(MLP)两种机器学习模型进行洪水易发性建模。结果表明:1)与随机采样和分层采样相比,基于逆频率比采样法生成的非洪水点空间分布格局出现显著差异,与高程呈现反向梯度关系;2)基于逆频率比采样法的机器学习模型精度皆高于分层采样与随机采样。对于RF模型而言,基于逆频率比采样、分层采样和随机采样构建模型的ROC曲线下面积AUC值分别为0.97、0.94和0.90;而对于MLP模型,其值分别为0.90、0.87和0.86。提出的非洪水点采样方法一定程度上提升了基于机器学习洪水易发性建模精度。

关键词： 大数据   人工智能   心理健康   教学模式  

摘要： 《国家中长期教育改革和发展规划纲要》提出加快职业教育信息化,提升教师信息技术应用能力,以改进教学方法提升效果.山东省教育厅与省卫生健康委员会联合发布《意见》,强调心理健康教育需学校、家庭、社会共同参与,要求学校建立完善的心理健康制度.面对中职生心理压力,传统教学模式不足,需借助信息化和大数据技术改革.提出"1+2+N"教学模式,旨在重构心理健康教育,促进中职生心理发展.该模式结合大数据,解决理论实践脱节、方法单一、忽视个体差异等问题,确保心理健康教育全面融入教学过程.

关键词： 人工智能   法律解释   语义识别   价值判断  

摘要： 人工智能在法律解释中的应用逐步扩展,引发对法律语言理解、价值判断参与、算法可解释性与责任归属等核心问题的系统反思。本文从技术与法理双重角度,剖析了人工智能在处理法律解释任务中面临的语义复杂性、价值多元性与制度边界问题,指出其在司法实践中的风险与局限。提出优化模型结构、嵌入价值规则、增强可解释能力、明确责任分配等策略,为人工智能在法律解释领域的稳健发展提供理论依据与制度支撑。

关键词： 人工智能   高校   学生党建   管理现代化   辅导员  

摘要： 人工智能技术的快速发展为高校学生党建管理带来深刻变革,推动其向智能化、精准化方向转型升级。本文聚焦人工智能时代高校学生党建管理现代化路径及趋势,通过实践案例分析人工智能时代高校学生党建管理现代化的实践成效、现存挑战及未来方向。未来,技术赋能需与党建育人规律深度契合,在提升管理效能的同时坚守“以生为本”的教育初心,最终实现党建工作科学化与人性化的平衡发展。

关键词： 工业物联网   智能制造   汽车机电部件   优化策略  

摘要： 本研究旨在探讨基于工业物联网的汽车机电部件智能制造系统的优化路径。通过对现有制造系统中信息交互、设备互联及数据处理等方面的分析,识别出制约效率提升的关键因素,并提出相应的优化策略。通过加强物联网技术在生产流程中的应用,可以显著提高生产线的智能化水平和响应速度,从而增强产品质量与生产效率。本文主要探讨实现上述目标所需克服的技术挑战和管理变革。一个高效集成的智能制造系统对于推动汽车产业升级具有重要意义。

关键词： 工业软件   人工智能算法   优化设计   机器学习   资源管理  

摘要： 工业软件作为现代制造业的核心,其性能的优劣直接影响到生产效率与产品质量。本文探讨如何利用人工智能算法对工业软件进行优化设计,以提升其运行效率、准确性和智能化水平。分析当前工业软件面临的挑战,包括处理复杂数据集的能力不足、实时性差等问题。提出一种基于机器学习的人工智能优化方法,该方法通过训练模型来预测和调整工业软件的行为,从而实现更高效的资源管理和任务调度。所提出的算法能够显著提高工业软件的性能,具有广泛的应用前景。