关键词： 循道地理   人工智能   多元空间融合   实践育人   核心素养  

摘要： 人工智能时代,传统地理育人模式亟须变革。“循道地理”多元空间融合的实践育人模式以“遵循自然规律、实现人地和谐”为理念核心,将教室、校园、研学场域以及数字空间转化为实践的载体,构建了灵动课堂交互探究、校园工具观测、跨学科研学、线上线下融合等四大实践路径。通过人工智能技术的赋能,该模式促进了思维进阶、概念具象、学科实践以及评价体系的优化。经过多校实践验证,其在全面提升学生地理核心素养方面成效显著,是地理教育数字化转型的有效案例。

关键词： 人工智能   赋能教育   医学师资   师资重塑   数智泛在教学模式  

摘要： 当下中国教育数字化战略行动正在从“3C”走向“3I”,数智时代未来已来,高等医学教育变革面临机遇和挑战,其中医学院校师资建设是重中之重。目前,医学院校师资存在教育理念亟待更新、专业化发展不足、数字素养亟待提升和结构失衡等问题。人工智能赋能医学院校师资建设可以通过强化思政引领与数智教学融合、完善师资发展规划、提升数字素养形成数智思维和优化结构等措施,推动医学教育师资建设变革,以实现数智时代医学院校师资建设与时俱进,进而推动医学教育在变革中持续高质量发展。

关键词： 红土型铝土矿床   协同反演   机器学习   深部找矿  

摘要： 针对铝土矿深部勘查中矿体定位精度低、预测方法单一等问题,本文以地球物理场特征为基础,融合地球化学参数和地质要素,建立了基于多源信息协同反演的深部预测方法。通过物性约束反演与机器学习相结合,实现了对隐伏矿体的精确刻画和靶区优选。研究证实,该方法能有效提升深部矿体空间定位精度,在实际勘查中取得显著效果,为深部铝土矿找矿实践提供了新的技术途径。

关键词： 人工智能   中职语文   教学融合   个性化学习   教育创新  

摘要： 人工智能技术的发展不仅为教育创新注入新动能,也为中职语文教学的转型升级带来新机遇。在此背景下,文章基于人工智能对中职语文教学融合模式与策略展开探索,阐述人工智能与中职语文教学融合的理论基础,分析中职语文教学现存的问题,并给出中职语文教学中人工智能融合模式的实施策略,旨在通过文章的研究,为中职语文教学提供更加科学、高效的教学路径,推动教学模式的智能化转型,提升中职语文教学质量。

关键词： 人工智能   道德建设   显性赋能   隐性挑战  

摘要： 在人工智能面前,乐观主义者看到并放大了人工智能中“眼前”“好”的功效,即“看得见的”显性赋能,倾向于认为人工智能使得人类的道德建设迎来了“转机”;悲观主义者看到并放大了人工智能中“背后”“坏”的风险,即“看不见的”隐性挑战,倾向于认为人工智能使得人类的道德建设面临“危机”。从整体上看,人工智能对人类的道德建设既有显性赋能更有隐性挑战。只是人工智能对人类的道德建设的隐性挑战,容易被“看得见的”显性赋能遮蔽,往往“看不见”。从原则上看,作为技术的人工智能不可能成为道德建设的主体。道德建设既“不该”是技术性行为,也“不该”止步于技术化普及,更“不该”拥有多元化主体。

关键词： 心血管手术   术后呼吸衰竭   机器学习   预测模型  

摘要： 目的基于机器学习算法识别心血管手术患者术后呼吸衰竭(postoperative respiratory failure,PORF)的危险因素,并构建特异性的风险预测模型。方法回顾性的纳入INSPIRE数据库2011到2020年间行心血管手术的1623例患者,进行数据质量分析后,使用多重插补处理缺失数据,并采用Boruta筛选相关特征变量。基于筛选指标构建8种机器学习模型,包括GBM、GLM、XGBoost、KNN、NNET、NB、SVM及RF,以曲线下面积(area under the curve,AUC)、灵敏度、特异性等指标评估模型性能,并基于排列重要性算法识别对PORF有重要影响的变量。结果PORF总体发生率为27.05%(439/1623),PORF组患者院内死亡率显著高于非PORF组(12.98%vs.1.60%,P<0.001)。建立的预测模型中,SVM模型效果较好,在测试集中,该模型AUC达到0.705,其灵敏度、特异度、阳性和阴性预测值分别为0.481、0.825、0.504、0.812。根据特征重要性计算,对术后呼吸衰竭预测影响最大的前十个变量为麻醉时长、动脉血二氧化碳分压、钙、淋巴细胞百分比、体外循环时长、术中出血量、年龄、肌酐、天门冬氨基酸氨基转移酶和活化部分凝血活酶时间。结论本研究成功构建了预测心血管手术患者术后呼吸衰竭的模型,该模型可以识别出高危患者及其发生呼吸衰竭的概率,促进数据驱动的临床决策。

关键词： 人才培养   文化产业管理   人工智能  

摘要： 现聚焦人工智能技术对文化产业管理人才培养体系的影响与变革路径,阐述了人工智能为文化产业管理专业带来的双刃性。在此基础上,提出了以人工智能为杠杆,重构人才培养体系,实现从知识传授到能力培养、从标准化到个性化、从封闭到开放协同的范式转型策略。研究认为,明确定义人工智能时代文化产业管理人才独特的核心能力框架是关键,并提出“数智人文”理念,旨在为文化产业管理专业在人工智能时代的转型发展提供理论依据与实践参考。

关键词： 初中物理   人工智能   项目化教学  

摘要： 项目化教学是以学生为中心,以真实问题为载体,通过真实地体验、探究和解决问题来获取知识与技能的一种教学模式。在教育数字化转型的背景下,将人工智能技术应用于项目化教学中,可以促进教师的专业发展,提升学生的物理学科核心素养。为此,文章以核心素养为导向,以“连接串联电路和并联电路”教学为例,从教学目标、核心任务、教学活动等维度,探讨了人工智能应用于项目化教学的路径,以期进一步丰富初中物理的教学内容和手段。

关键词： 天然气压缩机组   异常状态识别   故障溯源   机器学习  

摘要： 为了提高天然气压缩机组的智能运行维护水平,减少安全生产事故的发生,基于PCA算法、机器学习模型开展了机组早期异常状态识别与故障溯源研究。基于PCA算法对预处理后的机组运行监测数据进行了特征提取,搭建了SVM机组状态识别模型来预测异常决策边界,提出了传感器故障程度判据来定量计算传感器的异常偏离程度,并基于统计分析溯源出机组异常状态的故障传感器。现场压缩机组监测数据的实例验证分析表明:PCA算法对于现场压缩机组监测数据具有较好的特征提取性能,前两维主元成分能够包含超过70%的数据特征。通过对比分析,基于非线性映射与距离量度的径向基核函数对于复杂监测数据具有更好的边界决策性能;SVM机组状态识别模型能够准确地预测出异常决策边界,识别出机组传感器发生早期故障时的异常状态,能够从数据驱动的角度为现场工程师的运行维护提供决策依据。

关键词： 人工智能   人形机器人   治理体系  

摘要： 2025年,全球人形机器人产业已进入规模化量产前夕,我国凭借政策支持与产业链优势成为核心增长极,然而人形机器人产业爆发式增长的背后,隐藏着核心零部件进口依赖、技术标准化不足、应用安全伦理挑战以及资本泡沫化倾向等多重风险。本文系统分析产业现状与风险结构,提出通过强化政策与标准引导、完善合格评定机制及推动产业创新的协同治理路径,为人形机器人产业健康可持续发展提供风险应对框架。