关键词： 软件工程教育   人工智能   课程融合   教学模式   能力培养  

摘要： 人工智能技术的快速发展为高校软件工程教育带来新的机遇.软件工程导论作为计算机专业的基础课程,亟须将AI技术融入教学体系,以培养适应智能化发展趋势的创新型人才.通过分析当前软件工程教育面临的挑战,构建了AI融合软件工程的教学框架,包括课程内容重构、教学方法创新和评价体系优化三个维度.研究表明,AI技术在需求分析、系统设计、代码生成等环节的应用可显著提升教学效果,促进学生计算思维与工程实践能力协同发展.该教学模式有助于缩小高校教育与产业需求之间的差距,为培养新时代软件工程人才提供有效路径.

关键词： 人工智能   外语学习   应用现状   优势局限   未来趋势  

摘要： 在全球化与信息技术迅猛发展的背景下,外语学习愈发重要,人工智能也逐步融入其中。本文深入研究了人工智能在外语学习中的应用,分析了其应用现状,如智能语音识别等系统的革新,探讨了辅助外语学习的优势与局限,最后对人工智能辅助外语学习的未来发展趋势,人工智能与大数据驱动的精准分析等进行了展望。这对推动外语教学革新、提升学习效率、促进跨文化交流具有重要的现实意义,为外语学习领域的发展提供了新的思路与方向。

关键词： 胶质瘤   多学科诊疗   精准医疗   神经外科手术   分子诊断技术   人工智能   免疫治疗   患者医护团队  

摘要： 脑胶质瘤作为中枢神经系统最常见的原发性恶性肿瘤，其高侵袭性、高复发率及低生存率的生物学特性对临床诊疗提出严峻挑战。脑胶质瘤多学科诊疗（MDT）模式通过整合神经外科、影像科、病理科、放射治疗科、肿瘤内科、神经内科等核心学科资源，构建以循证医学为基础的规范化诊疗体系，已成为改善脑胶质瘤患者预后的关键策略。本文系统阐述脑胶质瘤MDT的组织架构与运行机制，深入解析多学科在精准诊断、个体化治疗及全程管理中的协同作用，结合最新临床证据与技术突破探讨MDT模式的创新方向，为优化脑胶质瘤诊疗策略提供理论与实践参考。

关键词： 机械设计   人工智能   自主学习   知识推理   计算机辅助设计  

摘要： 随着生成式人工智能的快速发展，机械设计领域迎来新的变革。设计理念正逐渐由传统的“计算机辅助+人工经验”发展为具备高级智能化的“历史设计数据与知识+生成式模型”，具体设计行为由“人工建模”发展为“生成式建模”，机械产品设计驱动由人工经验发展为数据知识。针对这一种发展趋势，提出了新的机械设计理念：智能生成式设计，阐述了智能生成式设计的内容组成、核心运行机制、设计特点、关键技术等。在此基础上，探讨了智能生成式设计在机械产品设计上的应用价值，为机械产品的设计指明新趋势和发展方向。

关键词： 人工智能   法律职业   范式变革   人机协同  

摘要： 以生成式人工智能为代表的技术浪潮，正引发一场深刻的法律职业范式变革，其影响已超越单纯的效率工具范畴。一方面，人工智能通过提升司法效率、增强裁判客观性与拓展法律服务普惠范围，为法律职业带来了历史性的发展机遇；另一方面，它也对程序正义、实体公正与职业伦理构成了系统性风险，具体表现为过程的不透明、算法的内在偏见、价值判断的悬置以及职业责任的虚化。这场变革的根本动因是技术逻辑与法理逻辑之间的深刻张力。在技术维度，人工智能存在着认知能力的极限、对数据的固有依赖以及“黑箱”特性等内在局限。在法理维度，法律职业对参与者的法律主体资格、推理模式的因果性以及裁判过程的交往性有着技术无法满足的根本要求。基于此，本文主张，应对之道在于超越“技术乐观”或“技术悲观”的简化论，主动地、系统性地重构法律职业中的人机关系。为此，本文构建了一个旨在促进深度人机协同的整合性治理框架。该框架是多层次的：在宏观层面，主张通过优化治理架构与创新法律机制，在坚持人类法官作为最终责任主体的同时，对其最终裁判权的行使，特别是对高置信度AI结论的否决，建立必要的程序性制约；在中观层面，主张通过风险的分类分级监管与包含“替代责任”和“受约束的优先责任”的新型权责配置，为人机互动划定清晰的规则边界；在微观层面，则主张通过法律人的角色重塑与法学教育的供给侧结构性改革，赋能法律职业者成为AI价值判断能力的积极塑造者。

关键词： 查询优化   人工智能   强化学习   数据库系统   数据管理  

摘要： 查询优化是数据库系统中至关重要的环节,查询优化器通过找出一条查询语句对应的最佳查询计划来减少查询执行的代价.传统优化器依赖固定规则或简单启发式算法加工并筛选候选计划.然而随着实际应用中关系模式和查询逐渐复杂,传统的查询优化器已经难以满足应用需求.智能查询优化算法将机器学习技术应用到查询优化领域,通过学习查询计划与复杂关系模式的特征来协助传统优化器完成查询优化.此类算法在代价模型、连接优化、计划生成和查询改写等方面都提出了创新有效的解决方案.梳理上述4类智能查询优化算法近年来的研究成果和发展脉络,并对智能查询优化未来的研究方向进行展望,希望研究者可以全面了解智能查询优化算法的研究现状,以助于其后续科研工作的开展.

关键词： 轻度认知障碍   机器学习   影像组学   磁共振成像   额叶   颞叶  

摘要： 目的 探讨基于额叶和颞叶的MRI影像组学联合多种机器学习算法诊断轻度认知障碍(MCI)的价值.方法 回顾性选取行颅脑MR检查患者,根据纳入与排除标准最终纳入受试者173例,按7∶3的比例随机分为训练集和测试集.在T2-液体衰减反转恢复(FLAIR)图像上勾画额叶和颞叶感兴趣区(ROI)后基于Pyradiomics数据包提取影像组学特征.通过组间和组内相关系数(ICC)、独立样本t检验以及LightGBM算法筛选特征.分别采用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、决策树(DT)、K最近邻(KNN)、梯度提升决策树(GBDT)、极端梯度提升树(XGBoost)结合10折交叉验证构建诊断模型.训练集进一步通过10折交叉验证分割为9份训练数据和1份验证数据,循环迭代优化超参数.采用受试者工作特征(ROC)曲线以及曲线下面积(AUC)评估模型的诊断效能,并应用DeLong检验比较不同模型间的差异性.结果 采用SVM、DT、RF、KNN、GBDT、XGBoost构建的影像组学模型在训练集中的 AUC 分别为 0.951、0.992、0.998、0.957、1.000、1.000,在验证集中分别为 0.890、0.843、0.934、0.878、0.930、0.945,在测试集中分别为0.902、0.711、0.899、0.849、0.889、0.882.结论 基于额叶和颞叶的MRI影像组学联合多种机器学习算法可以诊断MCI,且基于SVM构建的模型显示出最高的诊断价值.

关键词： 机械设计   人工智能   自主学习   知识推理   计算机辅助设计  

摘要： 随着生成式人工智能的快速发展，机械设计领域迎来新的变革。设计理念正逐渐由传统的“计算机辅助+人工经验”发展为具备高级智能化的“历史设计数据与知识+生成式模型”，具体设计行为由“人工建模”发展为“生成式建模”，机械产品设计驱动由人工经验发展为数据知识。针对这一种发展趋势，提出了新的机械设计理念：智能生成式设计，阐述了智能生成式设计的内容组成、核心运行机制、设计特点、关键技术等。在此基础上，探讨了智能生成式设计在机械产品设计上的应用价值，为机械产品的设计指明新趋势和发展方向。

关键词： 生物量估算   Sentinel-2遥感   机器学习   逐层分类   竹林  

摘要： 竹林作为重要的碳汇资源，其地上生物量的精准估算对碳循环评估、生态系统碳储量核算及区域碳中和目标落地具有重要意义。针对传统实地调查成本高、单一遥感模型精度不足的问题，本文提出了基于Sentinel-2时序遥感数据的竹林地上生物量估算方法体系。首先，通过分析竹林在红外、近红外等波段的时序光谱特征，筛选最佳特征变量，用于构建由随机森林（RF）、XGBoost等多种机器学习模型级联的逐层遥感分类方法，实现竹林与其他地物的高精度分离，为生物量估算奠定空间范围基础。然后，在竹林分布像元内，融合随机森林模型和异速生长方程，构建包含遥感指数、地形因子的地上生物量估算模型。该方法对福建省南平市延平区的竹林进行生物量估算，结果显示：竹林提取总体精度优于0.95，生物量估算精度(R2)达到0.82，显著优于单一遥感模型（精度平均提升28%），最终地上生物量估算总数为6.44×104t，高值区主要集中在延平区西南部、西北部和东部。该方法有效提供了竹林地上生物量低成本、高时效和可复制的技术方案，为区域碳汇清单编制、森林碳汇交易项目设计和竹林生态系统的精准化管理提供关键数据支撑。

关键词： 数智时代   社会主义核心价值观   人工智能   数字技术  

摘要： 进入数智时代，数字技术为大学生社会主义核心价值观教育带来了新的机遇和挑战。数智时代大学生社会主义核心价值观教育存在网络信息环境复杂、现有教育模式僵化、教育生态短板明显以及师生数字能力不足的现实困境。基于此，应从技术赋能、模式转型、生态重构和能力培养四个维度着力，不断提升大学生社会主义核心价值观教育的针对性和实效性，为培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人奠定坚实基础。