关键词： 人工智能   DeepSeek   高等教育   数字化转型  

摘要： 随着科技的快速发展,人工智能水平在飞速提升。2025年初,由我国自主研发的开源大模型DeepSeek成为了全球的焦点,该模型使得我国人工智能水平大大提高,给各行各业的发展带了新机遇。文章主要分析了在DeepSeek引领下的人工智能技术对于高等教育数字化转型的重要性,多维度探讨了人工智能驱动下高等教育数字化转型过程中存在的困难与路径。文章对于人工智能时代的高等教育数字化转型发展具有较高的借鉴意义以及推广应用价值。

关键词： 研究生   就业指导   案例分析   人工智能  

摘要： 在人工智能技术飞速发展的时代,学生工作领域正面临着全新的机遇与变革。北京邮电大学积极探索AI赋能辅导员工作的新路径,在学生管理与服务方面取得了显著成效。该校辅导员勇于尝试,将AI技术融入就业指导、网络舆情管理等日常工作,从智能监测预警到精准研判干预,从个性化职业规划到全方位能力培养,形成了一套行之有效的创新模式。本期刊发3篇北京邮电大学辅导员在相关工作方面的案例,供大家学习交流。

关键词： 人工智能   美国军备   新兴技术   军事安全   战略稳定  

摘要： 人工智能技术于近年来迅速发展,加快影响塑造国家军事体系。作为全球军事强国,美国将人工智能视为赋能自身军事力量以及强化大国战略竞争能力的关键抓手,同时基于该逻辑加紧强化自身人工智能军备。从态势上看,美国持续构建人工智能军备发展的战略部署和机制设置,尝试为军事改革提供制度及资源保障。在此基础上,美国积极推动人工智能融入军事决策进程,寻求通过该技术优化指挥控制效能和作战效率,同时亦以低调审慎姿态推进致命性自主武器的开发,聚焦利用该技术提升在新兴域中的行动空间、强化诉诸“混合战争”的能力。美国人工智能军备以维护国家安全利益和军事霸权为目标,在战略指向上服务于大国竞争,在获取路径上依赖“硅谷军工体”,在操作方式上结合“介入战争”与“融入演习”两种具体路径,或将催生新型军备竞赛,侵蚀大国战略稳定性,并加剧致命性自主武器治理的困境。未来,美国仍将持续致力于推进人工智能军备,同时这一进程也将面临多方面挑战。

关键词： 人工智能   教育游戏开发   电解质   化学消消乐  

摘要： 以自然语言开发一款电解质相关概念的“化学消消乐”游戏,介绍运用生成式人工智能DeepSeek开发简单教育游戏的一般流程,旨在为化学教师开发个性化电子教育游戏提供参考。开发具体流程包括明确开发目的、选择游戏载体、构思游戏规则、输入提示语、检验游戏效果以及多次调整和优化等。

关键词： 肝硬化   预后预测   计算机断层扫描   脂肪组织   机器学习  

摘要： 目的探讨CT图像的人体脂肪成分分析在肝硬化患者中预测不良结局的价值,并联合肝脾影像组学模型,以提升风险评估能力。方法回顾性纳入243例2016年9月至2020年12月来自新疆维吾尔自治区中医院(184例)与香港中文大学(深圳)附属第二医院(59例)的肝硬化患者,其中包括153例病毒性肝炎相关肝硬化。所有患者根据随访期间(≥3个月)是否发生自发性细菌性腹膜炎等严重并发症分为无不良结局组(n=119)和不良结局组(n=124);在第三腰椎水平定量测量脂肪成分,并提取肝脾区域的影像组学特征,构建多种机器学习模型评估其预测性能。结果脂肪模型在新疆维吾尔自治区中医院与香港中文大学(深圳)附属第二医院的受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.804和0.749,优于影像组学模型(AUC=0.767和0.712);沙普利加性解释法(Shapley additive explanations,SHAP)结果显示,肌间隙脂肪体积比例和皮下脂肪体积是主要预测因子;联合模型的预测效能则有显著提升(AUC=0.856和0.780;综合判别改善指数=0.125,0.163,P<0.05)。结论人体脂肪成分在肝炎相关肝硬化患者中可有效预测发生不良结局的风险,结合肝脾影像组学特征可进一步提升评估准确性,有望为病毒性肝病的个体化管理与早期干预提供新策略。

关键词： 单目标追踪(SOT)   对抗攻击   深度学习   人工智能  

摘要： 单目标追踪是计算机视觉中的关键任务之一。随着人工智能技术的发展,基于深度学习的追踪方法已经成为单目标追踪的主流,显著提升了追踪的精度和可用性。然而深度学习方法易受到对抗攻击威胁,攻击者能够诱使深度追踪模型产生错误的追踪结果,严重影响追踪的鲁棒性和安全性。综述了近年来单目标追踪领域对抗性攻击技术的研究进展,揭示了深度学习追踪模型所面临的潜在安全风险,并分析了该领域所面临的挑战和难题。依据攻击方法是否与视频追踪的在线特性相适应,对现有的单目标追踪对抗性攻击技术进行了分类总结,阐述了基本原理、特征以及代表性工作。最后从构建安全可靠的追踪模型和面向实际应用的追踪攻击等视角,对追踪对抗技术的未来发展趋势进行了展望,探讨了当前追踪攻击研究中的关键问题,包括追踪对抗防御、多模态追踪攻击、物理可实现追踪攻击及非合作追踪攻击等,以推动该领域创新与进步。

关键词： 风电设备   远程运维   人工智能   大数据  

摘要： 本文主要分析风电场运维中出现的问题和运维方式,探讨生成式人工智能(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)在风电装备运维领域的应用。融合多项技术,例如生产式对抗网络(GAN)、CLIP(Contrastive Language-image Pre-Training)模型、Transformer模型等,在故障诊断、运行优化、维护计划等场景构建高效预测模型,提高运维水平。此外,从数据集成管理、装备和技术赋能、人才培养三大方向提出提升风电智能运维水平的发展建议,以期为风电产业智能运维提供参考和借鉴。

关键词： 人工智能   临床辅助决策支持系统   医疗责任   问责   医疗伦理  

摘要： 随着人工智能(AI)在医疗领域的快速发展,临床辅助决策支持系统(CDSS)逐步融入临床诊疗流程。然而,CDSS在提升诊疗效率与精准性的同时也引发了复杂的责任归属界定问题。本文围绕CDSS问责困境的国内外现状展开系统讨论,从责任主体模糊、算法“黑箱”特性、数据偏倚、法律与监管制度落后与部署环境异质性5个方面深入剖析了CDSS问责困境的形成机制,并提出以全生命周期治理为核心的协同治理框架:主张通过技术路径增强AI的可信度,通过法律与监管路径构建风险分级监管与无过错赔偿基金等创新机制,通过组织路径强化机构内控,通过伦理与教育路径重塑“人机协同”的职业新范式。破解CDSS问责困境既要保障患者安全与医疗公平,也要为身处技术变革中的医务人员提供清晰的责任边界与坚实的职业保障,从而推动医疗AI技术健康发展。

关键词： 人工智能   单片机原理与应用   教学改革   STM32  

摘要： 随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的快速发展,传统的以51系列单片机为主的“单片机原理及应用”课程教学已难以适应人工智能技术发展和广泛应用的需求。文章分析了STM32(STMicroelectronics 32-bit series microcontroller)的性能特点,通过引入STM32芯片改革单片机课程教学内容与方法,提升学生对计算机硬件结构的理解、软件开发能力及人工智能技术的实践应用能力。文章所提出的引入STM32后的单片机原理课程内容组织方式及教学难点解决方案,为人工智能背景下的单片机课程教学改革提供了可行路径与方法。

关键词： 功能陶瓷   课程思政   人工智能   功能材料  

摘要： 专业课程教学是意识形态交锋的重要场合,在《功能陶瓷》课程教学中融入课程思政,对于功能材料专业学生的培养十分重要,能够坚定他们的爱国信念和远大理想。在应用型本科院校的课程思政实施过程中,传统教学观念制约其深入贯彻,课程思政缺乏顶层设计,思政元素融入过于生硬,思政贯彻效果评价机制不够完善。基于此,本文探讨了以新工科建设与功能陶瓷课程思政建设作为两个基本出发点,通过寻找功能陶瓷课程思政元素与专业内容的结合点来重构课程体系,充分运用网络信息资源与AI与AIGC工具,提高思政元素挖掘与生成效率,润物细无声地融入课程教学,并通过软件智能分析课程思政实施效果,建立全面便捷的课程思政考核评价机制。经过教学实践总结反馈课程体系构建不足,进而持续改进,这些总结提炼对于功能陶瓷的课程思政建设具有重要的指导意义。