关键词： 人工智能   源数据治理   预训练数据治理   评测数据治理   微调数据治理   推理数据治理   运维数据治理  

摘要： 数据对人工智能的开发应用具有至关重要的作用,这已成为工业界和学术界的共识。基于人工智能与数据的互动关系,以及以数据为中心的开发实践,提出面向人工智能的数据治理框架,包含源数据治理、预训练数据治理、评测数据治理、微调数据治理、推理数据治理和运维数据治理6个方面,每个方面都有其重点任务和技术。同时,深入分析ChatGPT、Ziya2和能源领域部分人工智能模型的数据治理案例和成功经验,以验证该框架的有效性。结果表明,该框架在提高人工智能模型性能、优化数据管理流程等方面具有积极作用,对面向人工智能的数据治理的理论和技术创新具有参考价值。

关键词： 粤港澳大湾区   紧急医疗救援   信息化建设   大数据   人工智能  

摘要： 通过深度总结粤港澳大湾区紧急医疗救援信息化建设的现状,全面分析大湾区11个主要城市在紧急医疗救援信息化建设方面的共同点及各自特色,深入探讨大数据、人工智能(AI)、5G和物联网技术在提升急救效率、优化服务质量等方面的潜力,并结合当前技术发展趋势,提出具有前瞻性的未来发展方向以及切实可行的改进举措,旨在为粤港澳大湾区的紧急医疗救援信息化建设提供理论支持和实践指导,推动区域内急救服务的持续优化与创新。

关键词： 数字化转型   核心素养   因材施教   人工智能   虚拟现实   新课改   关键路径   融合应用  

摘要： 在当今教育领域,数字化转型已成为不可逆转的趋势。“大规模因材施教”是数字化转型的目标指向,然而,破解这一目标指向中质量、成本、规模之间的张力绝非易事。我们以往在教育数字化实践中看到更多的是在知识、技能传授方面的破解之法,而在新课改的背景下,我们必然要追求面向核心素养发展、面向综合能力提升的解决之道。这当然是难上加难的事情,但随着大数据、人工智能、虚拟现实等数字技术在教育中的融合应用,教学的生态环境和课堂的组织形式已在发生变化,而以ChatGPT、DeepSeek为代表的生成式人工智能的横空出世,更为指向核心素养的数字化转型按下了加速键。原本出现在转型愿景中的个性、优质、精准、灵活的学习样态似乎离我们越来越近了。

关键词： 人工智能   媒介融合   网络舆论   舆情治理  

摘要： 在人工智能技术与媒介融合趋势加速发展的背景下,网络舆情治理成为地方政府治理的关键一环。网络舆情对地方政府声誉、决策及社会稳定具有深远影响,因此有效应对和治理网络舆情至关重要。然而,传统的网络舆情治理方式在面对复杂多变的网络环境和媒介融合的新挑战时显得力不从心。为提升治理效果,地方政府亟须重塑网络舆情治理理念,转变治理方式;持续优化网络舆情治理机制,增强治理成效;构建科学网络舆情治理体系,强化监管效能;将技术化手段融入舆情治理,提升精细化水平,共同营造健康有序的网络舆论环境。

关键词： 人工智能   劳动教育   现实挑战   实践路径  

摘要： 劳动教育作为思想政治教育的重要内容,是培养“五育并举”新时代社会主义建设者和接班人的重要环节。在人工智能时代,高校劳动教育面临着前所未有的挑战与变革,如何借助人工智能技术,探索与劳动教育融合发展的可能是亟待解决的难题。从人工智能对劳动教育的时间、能力、发展的“三大挑战”着手,就此提出平衡时间、培养能力、全面发展三个方面的实践路径,以期推进人工智能时代高校劳动教育高质量发展,实现人工智能时代高校劳动教育的“超越”,为实现中国式现代化贡献教育力量。

关键词： 主导产业   县域经济   浙江工业大学   莫干山   智能制造   绿色技术创新   校地合作   生物医药  

摘要： 在浙江工业大学莫干山研究院的产业大楼里,一个个产业项目、一条条生产线正涌动着发展的生机与活力。作为校地合作的典型,浙江工业大学莫干山研究院(以下简称“研究院”)自成立以来,瞄准世界科技前沿,以绿色技术创新为特色,围绕地理信息、生物医药、智能制造三大主导产业,在碳中和、新材料、数字经济、人文社科等多个领域开展科技和人才服务。

关键词： 人工智能   治理研究   范式创新  

摘要： 我国人工智能治理虽有不少研究,但也遇到不少问题,如何突破?先运用人工智能进行文献分析厘清了问题,再通过路径创新和反向研究两方面,深入探讨人工智能治理研究的未来发展方向,即研究范式的创新。

关键词： 人工智能   生成式人工智能   交织的时间结构   伦理与人文问题   人工智能素养   新实践  

摘要： 在高等教育领域,人工智能的重要性已日益凸显。这不仅是对于志在成为工程师及人工智能专家的学生而言,所有希望发展面向21世纪信息社会素养的人都要学习人工智能基础知识和如何使用多样化的人工智能工具。只有熟悉掌握人工智能工具,才能适应未来社会发展。人工智能素养教育,既要求学生了解现有的人工智能技术及其应用,还应涵盖人工智能作为一门学科的历史脉络与发展趋势。鉴于此,本文阐述了如何在人工智能教育中,超越技术层面的局限,而旨在为学生应对未来信息社会做好准备。

关键词： 糖尿病   妊娠   早期预测   机器学习   预测模型  

摘要： 妊娠期糖尿病(GDM)是妊娠期常见的并发症,其增加了母婴不良妊娠结局的风险。目前,国内外GDM的确诊时间均在妊娠中晚期,此时GDM对胎儿的早期损伤已不可逆转。因此,GDM的早期预测成为了全球学术界关注的热点。机器学习(ML)作为一门新兴的人工智能科学,通过对临床资料进行分析,找出变量间的相关性并构建预测模型,已逐渐应用于GDM的早期预测领域。基于此,该文将就基于ML构建的GDM预测模型的建立、验证以及应用性能等多角度进行综述,以期为医师提供临床诊疗经验,同时也为ML的临床应用提供借鉴。

关键词： 地震带   易发性   机器学习   信息量法  

摘要： 为探究地震带的地质灾害易发性评价模型,本文以川西龙门山地震带的芦山县为研究区,基于区域地质背景及地质灾害发育特征的分析,从地形地貌、地质环境、人类活动、植被覆盖、气象水文、地震带发育特征中等方面选取16个地质灾害评价因子,采用信息量法与随机森林(RF)、反向传播神经网络(BPNN)、卷积神经网络(CNN)相结合的方法对区内地质灾害易发性进行评价,并选用ROC曲线对3种易发性评价模型进行精度分析。结果表明:基于信息量的卷积神经网络模型所获得的易发性分区AUC值为0.992,分区准确性最高、效果最好,最适用于研究区。评价结果对位于龙门山地震带的芦山县地质灾害易发性评价工作提供了参考与借鉴。