关键词： 水泥   人工智能   工业数据模型   数字化转型   智能制造  

摘要： 水泥行业正在与新一代信息技术加速融合,以促进行业转型及高质量发展。本文基于人工智能及工业数据模型技术在水泥制造过程中探索,对相关技术的应用实效、前景、发展方向进行了分析与研究。

关键词： 人工智能   电子病历   质量控制   医院管理  

摘要： 随着人工智能在医疗领域的广泛应用,病历作为推动医学发展的核心数据来源,其质量管理模式逐渐从病历形式质控转向医疗数据应用。通过梳理相关文献资料,文章概述了人工智能在病历数据管理、辅助病历书写、医学研究、医疗管理等场景的应用情况,探讨了人工智能在病历质量管理、患者隐私保护和法律法规等方面面临的挑战,并分析了人工智能在病历质量管理领域的发展方向。

关键词： 人工智能   新闻传播   复合型人才   本硕博贯通培养   学科交叉融合  

摘要： 人工智能技术正在加速迭代,深刻改变人类生产生活方式、知识生产和传播模式,教育已经进入改变底层逻辑、重构素质能力的智能时代。本文从人工智能引发传媒人才需求结构变革、素质能力重构出发,提出人工智能时代复合型传媒人才培养命题。通过梳理当前高校新闻传播学科在人工智能课程设置、本硕博贯通培养、书院制、双学士学位等复合型创新人才培养方面的主要举措,进一步提出培养路径建议:优化调整学科专业布局,系统设置人工智能相关课程体系,深化本硕博贯通、书院制及双学士学位等人才培养模式改革,加强“AI+”教学改革项目建设,构建智能化教育教学环境。

关键词： 古籍数字化   数字人文   人工智能  

摘要： 在数字人文与人工智能技术的双重驱动下,我国古籍数字出版呈现新的演进方向。与此同时,古籍数字出版主体的角色格局也正在发生显著变化:公立图书馆通过强化古籍原始版本的公益化发布占据主导地位,古籍类专业出版社依托古籍整理本的数字化转制实现对传统数据库厂商的超越,而公益性众包发布平台则将成为重要的补充力量。未来,业界需重点解决数据质量、版权规范与行业协作等问题,遏制灰色产业链不良势头,共同维护古籍数字出版与纸质出版良性互动的健康生态。

关键词： 人工智能   高质量发展   公共图书馆   报刊工作   绩效管理  

摘要： 报刊文献是公共图书馆的重要馆藏,高质量发展背景下,西部公共图书馆实施报刊工作绩效管理,可提高工作效率和服务质量,激发员工积极性,优化人员配置。文章探讨运用AI技术赋能报刊工作的采选、编目、服务和库房管理等核心环节,构建“技术+管理”的绩效管理体系,为西部公共图书馆实现报刊工作高质量发展提供理论支撑与实践参考。

关键词： 质量管理   智能制造   智能质量管理   工业4.0  

摘要： 智能质量管理作为基于新一代信息技术的质量管理理念与方法论,其在智能制造中的应用潜力得到越来越多的关注。智能质量管理与当前的质量管理实践深度融合,并贯穿于企业全价值链。其显著特征体现在数字化、网络化和智能化方面,标志着质量管理领域的一次重要升级和转型。本文基于智能质量管理的研究现状,提出了面向新型制造的智能质量管理理论以及五条应用准则,并探索基于智能质量管理的六类应用场景。最后,展望了智能质量管理的研究趋势,为推动智能质量管理在未来更深入的应用与实施提供支持与参考。

关键词： 人工智能   公民信任   任务复杂程度   公共领域  

摘要： 人工智能的快速发展正在重塑公共管理的运作模式与职能范畴,但相关理论建构与实证研究的发展相对滞后。近年来,人工智能在公共管理领域的广泛应用引发了大量争议,其应用价值与潜在风险成为学界关注的焦点。目前,针对公民对公共管理中人工智能应用态度的系统研究仍较为不足。论文通过2×2×2调查实验,考察了公民在公共部门场景中对人类工作者与人工智能的信任差异,并分析了任务复杂程度与公共领域的调节作用。结果显示,公民普遍对人类工作者表现出更高的信任水平。进一步分析发现,在生命、安全等具有庄严价值的情境下,人类工作者的信任度显著高于人工智能;而在金钱、物质等世俗价值领域中,信任度差异则不显著。相关发现为人工智能在公共管理领域的科学应用提供了理论依据,也为其实践中的有效引导提供了参考。

关键词： 胡润研究院   苏州   全球独角兽榜   人工智能  

摘要： 近日,胡润研究院发布《2025全球独角兽榜》,列出了全球成立于2000年之后、价值10亿美元以上的非上市公司,苏州12家入选,总数继续位列全:国第六、全省第一。据介绍,苏州上榜的12家企业涵盖人工智能、生物医药、新能源、航空航天等多个行业领域,其中,人工智能领域企业达到8家。

关键词： 吸附剂   多孔材料   机器学习   数据驱动   预测   分离   算法  

摘要： 吸附剂研究是吸附分离研究的核心,加速新型吸附分离技术发展的关键在于多孔吸附剂的筛选。金属有机框架等新型多孔材料在吸附分离领域受到了广泛关注,近年其数量呈爆炸式增长,但这也给吸附剂筛选带来了压力。机器学习引领了多孔材料在发现、设计和应用上的创新突破,正推动多孔吸附剂研究进入数据驱动的全新范式。本文介绍了近年来机器学习在多孔吸附剂领域的研究现状,通过关键案例研究梳理了多孔材料数据库、吸附性能预测及其他相关机器学习任务上的进展,分析了在多孔材料机器学习中模型输入的原理和特点。最后总结出标准化数据库、促进知识迁移、弥合实验与模拟数据的差异及可解释模型是未来多孔吸附剂机器学习研究的发展方向。本文为使用机器学习开发新型多孔吸附剂的研究者提供了简明的资源。

关键词： 人工智能   基层治理   应用场景   风险规避  

摘要： 人工智能技术的快速发展为基层治理提供了新的机遇与挑战。人工智能技术通过优化公共服务供给、促进多元主体参与、提升政府治理效能等方式赋能基层治理。但人工智能赋能基层治理的同时,可能出现算法滥用、技术依赖、数字鸿沟等风险,建议从健全算法治理、优化技术应用、弥合数字鸿沟三方面系统构建风险规避机制,助力提升治理效能。