关键词： 人工智能   教师队伍   数字素养   人才培养  

摘要： 教育数字化转型正驱动教师角色从传统的知识传递者向多元复合型教育者演进。这一转变要求教师通过数字化学习,持续提升对数字技术的理解力、应用力与批判力,从而回应数字时代对“人的全面发展”的本质诉求。

关键词： 深度学习   术前规划   人工智能   全髋关节置换术  

摘要： 目的:通过测量髋关节常用参数判断人工智能系统(膝髋关节假体规划系统)识别髋关节解剖标志的准确性,比较采用传统胶片模板和膝髋关节假体规划系统在全髋关节置换术(THA)中进行假体规划的准确度,初步评估膝髋关节假体规划系统的有效性。方法:收集2020年2月至2023年10月于中日友好医院行初次THA的46例(46髋)患者的临床资料,分别采用传统胶片模板与膝髋关节假体规划系统进行THA术前规划,将膝髋关节假体规划系统中自动测量和手动测量的双下肢长度差值、股骨颈干角、髋臼外展角、髋臼前倾角进行相关性分析,并比较传统胶片模板与膝髋关节假体规划系统测量的假体型号的匹配情况。结果:膝髋关节假体规划系统测量中自动测量和手动测量的双下肢长度差值、股骨颈干角、髋臼外展角、髋臼前倾角测量结果存在显著相关性(r=0.881、0.833、0.947、0.988,P均<0.001)。传统胶片模板测量与术中实际使用的髋臼侧假体型号和股骨侧假体型号完全一致分别为20例(43.5%)和18例(39.1%);膝髋关节假体规划系统测量与术中实际使用的髋臼侧假体型号和股骨侧假体型号完全一致分别为38例(82.6%)和34例(73.9%);两组差异有统计学意义(χ^(2)=15.116、11.323,P均<0.001)。结论:膝髋关节假体规划系统可精确识别髋关节解剖标志点,应用于THA术前预测假体型号的准确度较传统胶片模板更高。

关键词： 储能系统   容量规划   需求预测   机器学习   数据驱动建模  

摘要： 随着新型电力系统的发展,储能系统的容量规划与电力需求预测面临着高度的不确定性与复杂耦合关系。为应对这一挑战,本文提出了一种基于机器学习的协同建模策略,从理论上构建了“估算-置信-反馈”三阶段容量规划框架,并结合深度学习与集成回归方法,构建多尺度、多分位的负荷预测体系。通过滚动优化与自适应更新机制,实现了容量与需求之间的动态联动与系统自学习。该方法强调数据驱动与策略闭环,提升了预测精度、容量适应性与模型稳健性,为储能系统在多变环境中的智能配置提供理论支撑。

关键词： 大数据   人工智能   天然气   开采集输   预算管理  

摘要： 文章探讨如何利用大数据和人工智能技术优化天然气开采集输的预算管理。结合先进的技术手段,本文提出了一种创新的预算管理模式,该模式不仅能够有效解决传统预算管理中存在的问题,还能够在实际应用中展现出显著的优势。文章首先概述大数据和人工智能技术的基本概念及其在能源行业的应用现状,然后详细介绍创新模式的设计与实现。期望本研究能为天然气行业的预算管理提供新的理论支持和实践指导。

关键词： 人工智能   数字人   智能教学场景  

摘要： 随着人工智能(AI)与数字人技术的快速发展,高职教育正经历从传统教学模式向智能化、个性化方向的深刻转型。本文以智能教学场景的构建为核心,通过构建“技术赋能—场景重构—模式创新”三维框架,探讨基于人工智能的数字人技术在高职教育中构建智能教学场景的关键路径,通过虚实融合实训、个性化学习支持、跨时空协作教学等模式创新,解决传统高职教育中实践教学资源不足、个性化指导缺失等问题,提出未来发展的挑战与对策,为职业教育数字化转型提供理论与实践参考。

关键词： 人工智能   儿科学   发展性评价理论   教学效果  

摘要： 目的本文旨在通过分析人工智能(AI)技术结合发展性评价理论在儿科学教学中的应用,探讨提升儿科学教育质量和推动医学高等教育模式的创新措施。方法以吉林大学应用发展性评价理论开展AI赋能儿科学教学的实践为例,通过梳理AI在虚拟仿真病例、个性化学习、情感模拟与沟通训练中的应用,探讨如何通过发展性评价理论实时动态评估、个性化教学支持和促进学生参与教学过程,推动教学模式的改革与优化。结果发展性评价视角下的AI融入儿科学教学显著提升了教学的效果和促进了学生的个性化发展。在教学过程中,学生对儿科常见病的诊断准确率比传统教学明显提高,实践技能测试的通过率也有显著提升。同时,发展性评价理论视角下的教学设计有效提高了学生学习的积极性和效率,增强了学生对儿科学学习的兴趣。结论AI赋能的儿科学教学模式通过发展性评价理论的持续反馈机制,有效提升了教学质量,促进了学生个性化发展,显现出在医学教育中的显著优势。然而,AI的应用也面临数据质量、信息安全和教师依赖等挑战。未来需在技术优化、教师角色转变和政策支持等方面持续探索,以确保AI技术在医学教育中的深度应用安全合规,为医学教育的创新提供有力支持。

关键词： 人工智能   食品安全   食源性疾病   公共卫生  

摘要： 本文概述了人工智能(Artifcial Intelligence,AI)在食品安全风险监测中的应用,详细综述了AI在公共健康系统改进、食源性病原体检测与鉴定方面的应用,提出了未来应通过数据共享和整合技术、人工智能与其他新兴技术融合等手段,推动AI在食品安全领域的发展,提高食品安全保障水平。

关键词： 液化天然气工程   物联网   智能建造   数字孪生   人工智能  

摘要： 在数字中国战略的推动下,为实现“双碳”目标,传统的液化天然气(LNG)工程设计与施工模式亟须转型升级,以应对新时代的发展挑战。当前行业面临诸多挑战,包括高空作业的高风险、物联网数据采集的不稳定性、组织与系统间数据传输的低效率、物联网数据治理的人工依赖性,以及管理层与班组间的数据孤岛问题。针对这些问题,提出了基于数字经济的“智慧建造技术”,旨在改进传统LNG工程建设项目的实施模式,对提升项目的整体效益具有重要的促进作用。

关键词： 蛋白质结构   科学数据审校与质量控制   人工智能  

摘要： 生物大分子的三维结构是理解生命现象分子机制和创新药物研发等生命健康产业与应用的核心基础之一。蛋白质结构数据库(Protein Data Bank,PDB)作为存储生物大分子三维结构的核心资源,自1971年创立以来,截至2025年5月数据条目已超过23万,年平均数据下载超30亿次。2022年,中国蛋白质结构数据库(Protein Data Bank China,PDB China)作为第四个国家和地区成员正式加入国际蛋白质结构数据库(Worldwide Protein Data Bank,wwPDB),截至2024年底已基本实现本土蛋白质结构研究结果的自主审校。未来将着眼于前沿数据审校技术研发、综合信息系统开发、原始数据整合及多学科交叉融合,强化其在人工智能(Artificial Intelligence,AI)时代支撑科学创新与产业发展的战略作用。

关键词： 人工智能   中医   消化系统疾病   机器学习  

摘要： 消化系统疾病(digestive system disease,DSD)为全身最大疾病群,其发病率高,给患者的家庭、社会及国家造成了重大负担。DSD中仍然存在诸多诊治不清的问题,传统的数据分析在预测DSD风险方面存在一定的局限性,中医结合人工智能(artificial intelligence,AI)技术在治疗DSD方面有着广阔的应用前景。AI可以基于大量的医疗数据和临床经验,辅助中医医生进行DSD诊断、分析病情发展趋势,并根据患者个体差异提供个性化的治疗方案。就AI在中医DSD诊治中的应用和展望作一概要。