关键词： 人工智能   初中数学   错题诊断   个性化学习   路径优化  

摘要： 随着人工智能技术在教育领域的不断深入应用,个性化教学已成为提升教学效果的重要手段。本文聚焦初中数学学习中的错题分析与学习路径规划问题,提出一种基于AI的错题智能诊断系统,并结合个性化学习路径推荐算法,构建完整的教学辅助框架。通过对学生错题类型、知识点掌握程度、学习习惯等多维度数据的智能分析,系统能够精准识别学生薄弱点并推荐针对性的学习路径,从而提高学习效率,促进学生数学核心素养的提升。

关键词： 片剂生产   压片机   数字化转型   智能制造   生产效率   连续制造   模具   粉末直压工艺   压片机要求   优化适配  

摘要： 在新质生产力政策引领下,数智化转型正驱动制药行业片剂生产实现效率升级与工艺创新.面对带量采购、一致性评价与创新药研发等多重挑战,企业生产策略从规模导向逐步转向质量、成本与合规性的综合平衡.本文基于116份有效样本数据调研,分析了片剂生产效率提升关键路径、高活性制剂防护技术壁垒、连续化生产痛点等议题,并给出针对性建议,以期为片剂生产企业转型提供参考和借鉴.

关键词： 亚实性结节   肺腺癌   人工智能   影像征象   计算机体层成像  

摘要： 目的 构建人工智能(AI)定量参数与影像征象的联合模型预测亚实性结节(SSN)肺腺癌的浸润程度,并验证模型的预测效能.方法 回顾性收集243例患者共281个SSN肺腺癌CT图像,以不典型腺瘤样增生(AAH)+原位腺癌(AIS)+微浸润腺癌(MIA)(191个)为非浸润性腺癌(IAC)组,IAC(90个)为IAC组,按8∶2的比例随机分为训练集(224个)与验证集(57个).根据训练集AI定量参数与CT征象进行多因素logistic回归分析,获得IAC的独立预测因素,构建联合模型、列线图并验证.使用受试者工作特征(ROC)曲线、校准曲线、临床决策曲线分析(DCA)评价模型的诊断效能及临床适用性.结果 训练集的多因素logis-tic 回归分析显示,结节类型、毛刺征、血管异常征、长径＞11.5 mm、中位数CT值＞-426.25 HU、质量＞391.5 mg是IAC的独立预测因素(P＜0.05).基于独立预测因素构建的训练集模型曲线下面积(AUC)为0.915[95％置信区间(CI)0.875～0.954],验证集模型AUC为0.903(95％CI 0.824～0.982),说明训练集及验证集模型区分IAC效能均较高.列线图模型量化的独立因素预测IAC效果较明显.校准曲线显示预测模型具有较好的拟合度,临床DCA显示模型具有良好的临床适用性.结论 联合AI定量参数及影像征象建立的模型具有较高的预测IAC风险能力,优于单一指标,可帮助临床医师掌握手术时机、制订手术方案等,减少过度治疗的发生.

关键词： 人工智能   高校   思想政治教育   数字化转型  

摘要： 文章对人工智能赋能高校思想政治教育数字化转型的必要性进行了阐述，并分析了高校思想政治教育数字化转型的问题，在此基础上，从内容重构、方法创新、评价优化三个方面提出了人工智能赋能高校思想政治教育数字化转型的路径。

关键词： 高职英语   人工智能   数字化教学资源  

摘要： 随着人工智能的迅猛发展,其在教育领域的融合日益深入。本文将以《实用英语交际》课程为例,探究人工智能赋能下高职英语数字化教学资源的建设与应用,明确人工智能在该项研究中的应用优势,剖析数字化教学资源建设方案与实践对策,旨在借助技术手段,提供智能教学辅助,在教学中体现教学资源的针对性、交互性,有效提升高职学生的语言应用能力、知识转化能力,将英语与数字化思维联动在一起,实现课程教学从传统模式向智能模式的转型。

关键词： BOPPPS教学模型   数字图像处理   人工智能   教学设计改革  

摘要： 数字图像处理构成了人工智能、电子工程、计算机科学以及自动化等学科领域的基础课程。然而,在实际教学实践中,由于参与课程的学生数量庞大、知识背景参差不齐以及课时资源有限等多重因素的制约,往往难以充分满足学生对课程内容的学习需求。本文旨在以BOPPPS教学模型为范例,对数字图像处理技术课程的关键知识点进行阐释和教授,旨在激发学生的学习热情、促进其深入思考,并在自主学习的过程中提高其技术能力。

关键词： 人工智能   高校   思想政治教育   数字化转型  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,高校思想政治教育迎来了前所未有的机遇与挑战。本文深入探讨了人工智能时代高校思想政治教育数字化转型的现状、存在的问题以及应对策略,旨在为高校思想政治教育工作者提供有益的参考,推动高校思想政治教育在数字化浪潮中实现高质量发展,培养具有坚定理想信念、良好道德品质和创新精神的高素质人才。

关键词： 社会文化理论   二语教学   人工智能  

摘要： AI技术在二语教学中的广泛应用已成为不可逆转的发展趋势，为教学实践注入了新的活力。社会文化理论作为当代二语习得研究的重要理论范式也日益受到关注。将SCT与AI深度融合，用以指导AI赋能二语教学，具有重要的理论价值与应用潜力。基于国内外核心期刊中与SCT、AI和二语教学相关的研究成果，探讨了SCT指导AI赋能二语教学的理据，再依托SCT的三个核心概念（内化、中介和最近发展区）梳理其在AI赋能教学中的实施路径，并论证其可行性。在此基础上，结合教学实践，重点分析“AI驱动的交互式教学”“多模态内容辅助教学”和“实时动态评估与反馈”三种教学应用形态，展示SCT框架下AI技术的实践应用。最后指出当前实践过程中可能面临的挑战与问题，为后续研究与教学改革提供参考。

关键词： 联邦学习   人工智能   差分隐私   鲁棒聚合   安全防护   隐私保护  

摘要： 联邦学习作为一种分布式机器学习方法，能够在保证数据隐私的前提下进行模型训练，已经成为人工智能领域的研究热点。然而，联邦学习系统面临着多种安全威胁，包括数据投毒、恶意模型更新和对抗样本攻击等，这些威胁不仅可能破坏模型的性能，还可能导致隐私泄露。本文提出了一种结合差分隐私和鲁棒聚合的联邦学习安全方法，旨在提升联邦学习系统的安全性和鲁棒性。在客户端梯度更新过程中引入差分隐私机制，利用动态隐私预算调整策略为每个客户端的更新添加噪声，确保隐私保护的同时避免对模型训练性能的过度损害。同时，本文设计了鲁棒聚合机制，通过中值聚合和平均值聚合对客户端的梯度更新进行处理，剔除异常更新，防止恶意客户端对全局模型的干扰。实验结果表明，所提出的方法在抵御多种安全威胁方面表现优异，同时能在保证隐私保护的前提下，保持较高的模型性能。

关键词： 人工智能   人机协同   英语   教学  

摘要： 自1956年人工智能概念提出并经多阶段发展后,其在语音识别、自然语言处理等领域的突破,为英语教学、学习及科研提供了个性化体验、智能评测等支持.英国文化教育协会相关报告对118个国家和地区1348名英语教师的调研显示,语言学习应用程序、语言生成式人工智能等为教师常用工具,主要用于教学资料准备、学生练习辅助等任务.研究表明,在教学中,人机协同推动了教学理念更新、方法创新、教师角色转变、学习体验提升及评价体系优化;在科研中,人工智能提供了新技术途径、理论视角与研究方法,促进了科研方法创新、成果转化及跨学科团队建设.同时,其应用面临技术、伦理及资源整合等挑战,需通过提升师生人工智能素养、制定相关准则、整合教学资源等应对.研究认为,人工智能应与人协同共存,教师在学生美育、情感培养等方面不可替代,外语教育工作者需平衡技术应用与学科本质,推动大学英语教学与科研创新发展.