关键词： 稻米粉   近红外光谱   机器学习   随机森林   特征波筛选  

摘要： 利用近红外光谱技术建立稻米粉种类快速准确鉴别方法,采集149份稻米粉样本的近红外光谱数据(4000~12000 cm^(-1)),构建偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)3种预测模型。全波段的测试集结果显示,一阶导数预处理的RF模型准确率达98.06%。采用4种特征波长筛选算法分别优化PLS-DA、SVM和RF模型。测试集结果显示,SVM模型结合标准正态变量变换和无信息变量消除算法,RF模型结合标准正态变量变换和最小角回归算法的准确率、召回率和精确率均达到100%。表明利用近红外光谱技术结合机器学习模型是一种有效的稻米粉种类鉴别方法。

关键词： 人工智能   律师   深度伪造   风险  

摘要： 人工智能技术的发展深刻改变了律师行业的服务模式与业务生态,提升效率的同时亦带来诸多法律风险,尤以深度伪造技术的滥用最具挑战性。该技术能够生成高度逼真的虚假视频、音频、文本等内容,可能对诉讼证据的真实性、法律条文的适用性、案件事实的认定及法律推理过程产生实质性干扰。为有效防范相关风险,需构建多维防控机制,包括区块链存证、多模态鉴伪、权威法条数据库、专家辅助人制度与算法逻辑可解释性规范等举措。通过制度建设与技术治理,律师不仅要提升技术素养、承担更严谨的审查职责,更要在制度与伦理层面强化约束,维护法律服务的真实性和公信力。

关键词： 人工智能   中学语文教学   应用  

摘要： 人工智能赋能中学语文教学有其独特的教育环境和理论基础,其具体应用主要体现在人工智能教学系统、自然语言处理技术和学习分析技术等三方面,它们在一定程度上已融入教师的日常教学中,成为提高教学质量、实现教学目标的重要助力。但也存在许多中学语文老师对人工智能应用能力有限、人工智能技术本身还不够成熟和完善,以及人工智能资源分配不均衡等诸多问题。因此,应通过重塑新时代中学语文教师角色并让语文教师学会运用人工智能新科技辅助教学、完善人工智能各大系统在中学语文教学中的具体应用、改善教学硬件设施与均衡人工智能教育资源配置等方面的优化,实现人工智能在中学语文教学中具体而高效的应用,从而达到提升语文教学质量的效果。

关键词： 人工智能   乐感教学   高校音乐教育   个性化教学   智能辅助  

摘要： 随着人工智能技术迅速推进,其于教育领域的应用深入态势凸显。音乐教育中的乐感教学环节有一定特殊性,其作为提升学生音乐素养及艺术感知能力的重要一环,常规教学手段难以满足教学的个性化、多元化需求,文章从AI技术赋能的视角出发,研究其在高校乐感教学中的价值体现与契合度,以及智能化乐感教学的实践推进路径,涉及个性化诊断、智能练习与实时反馈等主要环节,且就典型案例开展深入分析,评估其应用效果及存在问题。文章发现,AI技术显著提升了教学高度与学生积极性,为高校音乐教育革新供给了全新思路与技术支撑。

关键词： 新大众文艺   人工智能   文艺商品  

摘要： 新大众文艺已经成为近年文艺创作和研究的热点,本文归纳、阐述了有关新大众文艺研究的六大路径:提出并阐释标识性概念、创作与传播的市场增值、价值观的主流导向、文艺系谱流变中的位置、生产性及其机制特征、高科技和复杂因素的影响。在此基础上,进一步探讨新大众文艺所面临的两大现实挑战:一是科技伦理问题,二是商品逐利取向问题。前者的核心在于评估人的主体性价值地位,后者重在警惕低质化、低俗化、同质化、仿制化以及各种恶性竞争的侵害。只要坚持以人民为中心的原则,新大众文艺的繁荣发展就能真正成为“一代文艺之胜”。

关键词： 技术概述   劳动教育   创新模式   高职院校   人工智能  

摘要： 随着人工智能技术的广泛应用,劳动领域发生了深刻变革,传统的劳动教育模式已难以适应新时代的需求。因此,研究人工智能背景下高职院校劳动教育模式的创新具有重要的现实意义。人工智能技术的概述人工智能技术是通过计算机算法和模型模拟、延伸和扩展人类智能,并赋予机器感知、思考、学习和决策的能力,从而完成复杂的工作任务并提升工作效率。其特点包括高度自主性、学习能力、算法驱动力、可扩展性和灵活性,能够适应多变的环境和任务需求。

关键词： 谷歌   上下游博弈   内容产业   人工智能  

摘要： 2024年5月,谷歌在其搜索结果中提供由人工智能生成的关于用户所搜索主题的综述(AI Overviews)这一功能。这个看似不起眼的人工智能工具,却对用户新闻消费模式和各大在线新闻出版商的流量带来了切实且可能不可逆转的影响。2025年7月31日,美国国家公共广播电台(National Public Radio,NPR)在其网站发布了一篇题为《谷歌AI搜索引发“灭绝级事件”,在线新闻出版商面临存亡危机》(Online news publishers face‘extinction-level event’from Google’s AI-powered search)的报道。

关键词： 人工智能   法律数字化   司法裁判   法律推理   价值判断  

摘要： 法律数字化的迅猛发展,使人工智能前所未有地改变了法律实践,特别是在司法中得到广泛应用。从智慧法院建设到数字司法的变革,司法变得越来越智能化和信息化。从整体上看,目前人工智能在司法裁判中的运用主要是辅助性的,并未从根本上改变司法权的运行逻辑。从概念的性质上看,法律自身的规范性品质决定其难以被完全数字化,“法律即代码”的主张无法在普遍的意义上成立。同时,裁判是整个司法的核心环节,法律推理又是司法裁判的基本运作方式。人工智能基于规则和基于案例的两种推理系统,均未从根本上突破传统的法律推理方式,因而无力改变司法裁判的基本结构。基于计算主义的裁判预测论,法体系中不可避免的裁量及价值判断,均为司法裁判数字化制造了理论和实践上的困难,从而使得计算法学想要建构的那种标准程式的裁判难以实现。我们既要正视人工智能带来的法律数字化现象,又同时警惕它可能带来的各种消极影响,尤其是认识到法律数字化力图构建的标准化裁判模式并不符合客观现实。

关键词： 雷暴风   实测风速   短时预测   机器学习   双重修正  

摘要： 为开展雷暴风速的有效预测,研究了时序差分与双重修正联合驱动的风速短时预测方法。首先,对原始实测风速开展差分,将风速的时序差分作为预测对象;其次,通过长短期记忆网络建立风速差分序列的预测模型;然后,考虑预测误差与预测风速的相关性,对实时预测的结果进行双重修正;最后获得雷暴风速的最终预测结果。以苏通大桥的实测雷暴风速为背景,对该方法在单步预测和多步预测中的有效性进行了验证。研究结果表明,对原始风速进行差分可考虑风速的非平稳特性,其预测效果优于将风速直接作为输入的情形。双重修正可对初始预测结果进行误差补偿,进而能够提升局部极值和全局风速的预测精度,并在单步预测与多步预测中均表现出较好的预测效果。

关键词： 人工智能   政府监管效能   技术赋能   制度重构   耦合机制  

摘要： 人工智能技术的深度演进正深刻重塑政府监管的底层逻辑,其影响已超越传统工具优化范畴,形成数据驱动、算法支配、智能融合三重技术逻辑与监管体系的多维耦合。数字时代监管环境持续变革,技术应用推动监管从被动响应转向主动预判,从分散管理迈向协同治理,从经验决策升级为数据支撑决策。本文系统阐释人工智能作用于监管效能的内在原理,揭示技术与制度的多层次耦合机制,分析人工智能应用于政府监管时面临的问题,并提出针对性的对策建议。旨在为智能监管体系构建提供理论支撑与实践参考,助力破解技术应用与监管变革的适配难题,推动形成兼具效能与公平、创新与规范的新型监管范式,适应数字文明发展需求。