关键词： 人工智能   高职院校   创新人才培养   教学模式  

摘要： 随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的快速发展,高职院校在“AI+教育”情形下迫切需要更新人才培养模式。文章依据国家政策以及高职院校现状,探讨“AI+教育”环境下高职院校在教育理念、课程体系、教学方法等方面面临的问题,并提出依托人工智能的创新人才培养途径。研究发现,在政策引领下的课程体系重构、智能化教学模式的运用以及校企合作关系的强化,是推进高职院校智能化转型的重要手段。

关键词： 意义建构者   新闻记者   人工智能   职能跃迁  

摘要： 新闻业在人工智能(AI)技术的影响下发生了深刻变革,给新闻记者带来诸多机遇的同时,也出现了一些挑战。本文对AI时代新闻记者能力转型与价值重塑措施进行了分析,以AI对新闻业造成的改变入手,提出新闻记者能力转型与提升价值的方法,旨在提高综合素养,推动新闻业的健康发展。

关键词： 人工智能   大学计算机课程   教学改革   普通高校  

摘要： 随着人工智能技术的快速发展,社会对信息技术人才的需求发生了深刻变化。普通高校作为人才培养的重要基地,其计算机课程的教学内容、教学方法和评价机制亟须适应这一变革。本文从人工智能时代对计算机教育提出的新要求出发,结合普通高校的实际情况,探讨大学计算机课程的教学目标、课程体系、教学模式以及评价机制等方面的改革思路,并通过数据分析和案例研究,提出切实可行的改革方案。

关键词： 教师发展   数字素养   人工智能   教育强国  

摘要： 面对人工智能等数字技术重塑教育生态的时代浪潮,教师正从知识传授者转型为学习组织者、价值引导者以及协同育人设计者等。角色的变化要求教师既能驾驭数字工具,更要以人文关怀坚守育人本质——技术可以做精准助手,而教师始终是启迪思维、塑造品格、守护成长不可替代的“园丁”。

关键词： 人工智能   冠状动脉变异   冠状动脉畸形  

摘要： 目的:探讨人工智能(AI)在冠状动脉变异与畸形中的诊断价值。方法:纳入2022年8月至2023年12月徐汇区中心医院行冠状动脉CT血管成像(CTA)检查的1 520例患者,利用AI和人工分别进行图像重建及分析,比较2组诊断冠状动脉变异与畸形的差异。结果:AI组与人工组对冠状动脉变异与畸形的总检出率分别为16.58%和15.33%,2组间比较差异无统计学意义(P>0.05)。2组在冠状动脉瘤、冠状动脉瘘及心肌桥的病例检出数量方面有差异,人工组检出冠状动脉瘤2例、AI组检出1例;人工组检出冠状动脉瘘7例、AI组检出4例;人工组检出心肌桥225例、AI组检出210例。结论:诊断冠状动脉变异与畸形方面,AI对个别复杂畸形及心肌桥病例的影像重建和分析还需进一步优化,AI重建与人工相结合分析冠状动脉CTA影像值得推广。

关键词： 人工智能   项目式教学   公安教育   高质量发展  

摘要： 实施人工智能驱动的项目式教学有助于推进公安教育的信息化建设、增强公安教育服务实战的能力以及提高公安教育的人才培养质量。公安院校实施人工智能驱动的项目式教学主要面临着以下三个方面的问题:其一,教师的能力不足;其二,教学实践和教学研究滞后;其三,教育评价方式陈旧。解决上述问题应当从三个方面入手:其一,组建课程团队,弥补个人能力的不足;其二,搭建跨学科教育平台,强化课程协同育人;其三,开发人工智能评价平台,优化教育评价方式。

关键词： 矿山   地质勘查   人工智能  

摘要： 在科学技术飞速发展的今天,矿井地质勘探也迎来了一次新的技术变革。近年来,尽管常规勘探手段得到了长足的发展,但仍存在着数据处理效率低、勘探精度不高和费用控制不当等问题。以机器学习、深度学习为代表的人工智能方法,可以实现对海量、多层次的数据进行快速、高效的挖掘,极大地减少了勘探费用。因此,文章从阐述人工智能新技术在矿井地质勘探中的作用入手,剖析了人工智能新技术的种类,并通过具体案例,深入探讨了人工智能新技术在矿井地质勘探中的运用方法。

关键词： 熔融沉积成型   表面粗糙度   机器学习   预测控制   优化  

摘要： 分析了表面缺陷产生机理及其影响参数,从过程预测控制模型构建和结果预测控制优化2个方面综述了机器学习在熔融沉积成型(FDM)各阶段的预测控制成效。最后,对目前亟待解决的问题和可能的发展趋势进行了讨论。

关键词： 人工智能   老龄化社会   智慧养老   主动健康  

摘要： 全球已经进入快速老龄化的社会,传统养老模式面临着巨大的挑战,急需创新性的解决方案。人工智能(AI)技术的高速发展为应对这一挑战提供了新的机遇。本文通过对AI在老龄化社会中的应用进展进行概述,结合最新的研究成果,综合了包括智能机器人、健康监测、教育培训、社区支持及伦理和政策等多个维度;通过大数据、物联网和机器学习等技术的整合,AI可以监测健康状况、促进主动健康,从而显著提升老年人健康管理效率和质量,也促进了社会资源的优化配置和老年人生活质量的改善;同时探讨了AI在推广应用过程中所面临的挑战,如技术的普及、伦理问题及政策支持等。最后,文章展望了AI在老龄化社会中的未来发展方向,旨在为相关领域的研究与实践提供参考与启示。

关键词： 矿区安全监控   人工智能   视频图像异常识别   深度学习算法  

摘要： 针对煤矿生产中视频监控系统存在的算法管理不统一、无法复用及人工监控效率低等问题,提出了一种基于“云、边、端”架构的矿区视频图像异常识别方法。构建了智能视频监控系统,采用深度学习算法对矿区视频图像进行实时分析,实现了对人员违规行为、设备异常和环境风险的智能识别。通过在大柳塔煤矿的实际应用,该方法能够有效识别未佩戴安全帽、吸烟、违规操作等多种异常行为;该系统告警准确率高、误报率低,实现了从人工监视到自动识别的转变,显著提升了矿区安全监管效率和风险预警能力。