关键词： 研究生   科研创新   人工智能   思政教育   DeepSeek  

摘要： 高校接入DeepSeek背景下解决研究生科研伪创新问题具有迫切性。基于软系统方法确立以守正创新为目的层，以“AI—科研—思政”教育融合为结构层，以主体、内容与方式协同共生为行为层的概念框架。守正创新有术、道两层释义：前者着重单一问题的技术性解决，即合乎伦理地使用智能技术辅助科研创新；后者指向超越单一问题解决的教育之道，强调以解决伪创新问题为契机推进研究生全面发展。伪创新问题是人技主体性失调、失稳的结果，加强“AI—科研—思政”教育融合是形成守正创新稳定态的关键。当下急需构建融入隐性思政的数智科研素养课程以培养“人—智—人”协同创新能力；以课程与课题为抓手形成常态化内容重构与有效供给；在引导在地化创新的过程中培养研究生自主创新能力。

关键词： 制造业   模式与业态创新   智能制造   服务型制造   增材制造   绿色制造  

摘要： 在工业化后期和数字经济时代，制造业模式与业态创新是制造业高质量发展的重要内容。制造业模式与业态创新包括智能制造、增材制造、服务型制造和绿色制造四种基本类型。推进制造业模式与业态创新，高端化是基本要求、智能化是关键支撑、融合化是重要内容、绿色化是内在诉求。近年来，我国制造业模式与业态创新取得了良好进展，智能制造确立为制造业高质量发展的主攻方向，智能制造能力成熟度水平显著提升；增材制造初步形成全链条技术创新体系，应用场景不断丰富；政策引领和示范引导协同发力，服务型制造快速增长；绿色政策推动和最佳实践引领，绿色制造加速发展。但当前仍存在关键技术领域亟待突破、数据开放度不足、高端人才缺口较大、政策支持不足等问题。展望“十五五”，我国制造业模式与业态创新呈现美好发展前景，人工智能和机器人深度结合使“黑灯工厂”型智能制造显著增多，数字化转型将推动服务型制造模式持续创新和提升供应链效率，增材制造技术与其他技术融合促进增材制造向纵深发展，“双碳”目标助力绿色制造大发展。为进一步推进制造业模式与业态创新，文本提出了相关对策建议。

关键词： 人工智能   劳动解放   中国特色社会主义   集体智力  

摘要： 人工智能的发展虽非以劳动解放为初衷，却为其提供了必要的技术准备，在物质和非物质生产领域提升了劳动者自觉、自愿、自主支配劳动的可能性。但人工智能通过研发、辅助、替代和隐性非物质劳动重塑劳动过程，压缩了活劳动空间，重构了剩余价值创造路径，催生出新型异化劳动，加剧了劳动解放的困境。人工智能推动一般智力向集体智力转化，开源社区等协作模式对资本的智力垄断形成抵抗，为劳动者重新掌握生产资料提供可能，但协作模式难以在根本上突破资本对技术的掌控。中国特色社会主义以其独特的制度和价值导向，为劳动解放提供全新实践场域，通过“以人民为中心”和新型举国体制破解技术异化困境，推动人工智能领域国际合作与人类命运共同体的构建，编织出人工智能时代劳动解放新图景。

关键词： 服务器内存   故障容错   故障检测   健康检测   机器学习  

摘要： 内存作为服务器中的核心部件，随着内存技术的持续迭代与性能的显著提升，其可靠性问题已成为影响服务器整体稳定性不可忽视的关键因素。该文回顾了内存技术的演进历程、结构特性及其发展对服务器性能的直接影响，深入剖析了内存故障模式的多样性与深层次复杂性。进一步地，文章详尽探讨了故障检测与处理的最新技术进展，特别强调了内存纠错码和内存故障容错技术的重要作用，并聚焦于内存风险单元预测技术的前沿探索，尤其是结合确定性规则或机器学习算法的内存故障预测方法。在此基础上，文章对当前内存可靠性领域面临的核心挑战进行了系统性分析，并前瞻性地展望了未来研究方向，涵盖内存老化精准预测、健康状态实时监测及机器学习在预测分析中的深度应用等关键领域。最终强调，在追求服务器内存性能极致化的同时，必须并行提升其稳定性与可靠性，以适应日益增长的服务器性能需求，为内存可靠性技术的未来发展提供了宝贵的实践指导与理论参考。

关键词： 胃肠道间质瘤   影像组学   超声影像学   人工智能  

摘要： 胃肠道间质瘤（gastrointestinal stromal tumors,GISTs）作为最常见的胃肠道间叶源性肿瘤，其早期诊断和精准评估对临床治疗至关重要。超声检查在GISTs的初步检测、血流动力学监测及预后评估中发挥着重要作用，但其表现复杂多样，增加了诊断难度。影像组学与人工智能（artificial intelligence,AI）技术显著提升了医学影像分析效率，有望提高诊断精度并为预后评估提供科学依据。本综述系统回顾了超声影像组学与AI技术在GISTs诊断及预后评估中的最新研究进展，重点探讨了其在早期诊断和危险度评估中的应用价值，希望能为优化临床决策提供理论支持。

关键词： 数字化设计   数字化制造   机械研发   智能制造  

摘要： 随着我国经济的蓬勃发展,工程机械行业正逐步迈向数字化。数字化设计与制造技术已成为机械研发的核心技术,其优势在于提高设计效率、降低制造成本并确保产品质量。本篇文章深入剖析了数字化设计与制造技术在工程研发领域的现实应用情况、发展动态以及前景预测,旨在为工程产品开发的数字化转型提供基准,推动工程行业的可持续发展与创新。

关键词： 低剂量CT   人工智能   早期肺癌   筛查  

摘要： 本研究评估了低剂量CT(LDCT)与人工智能(AI)辅助诊断系统在早期肺癌筛查应用中的效果,旨在为肺癌的早期诊断提供科学的支持和依据。方法 选取2023年2月至2024年2月期间在我院接受早期肺癌筛查的70例患者,按随机数表法分为对照组(传统的影像学诊断方法)和观察组(LDCT联合AI辅助诊断),各35例。分析2组诊断敏感性,特异性和准确性及假阳性率和假阴性率情况,对比患者诊断时间。结果 与对照组相比,观察组在诊断的敏感性、特异性和准确性上都有显著的提升(P<0.05);与对照组相比,观察组的假阳性率和假阴性率显著降低(P<0.05);与对照组相比,观察组的平均诊断所需时间明显减少(P<0.05)。结论 LDCT结合AI辅助诊断系统在早期肺癌筛查中可明显提高诊断效能、减少误诊率、缩短诊断时间、临床应用价值较大。

关键词： 人工智能   计算机系统   运维   应用研究  

摘要： 当前信息爆炸时代下,提升计算机系统性能至关重要。随着数据急速增长和计算需求持续上升,传统优化方法已不足以满足现代计算机高效运行需求。作为一种颠覆性技术,人工智能(AI)正在逐渐渗透各领域,为优化计算机系统带来新机遇。AI具有强大学习能力和自适应性,可处理复杂、动态优化问题,显著提升计算机系统性能和效率。基于此,本文就人工智能在计算机系统运维中的应用进行分析,供探究。

关键词： 板坯质量预测   冶金机理   机器学习   单一模型   神经网络   集成模型   随机森林   XGBoost  

摘要： 板坯质量预测是优化钢铁生产流程、提升产品性能的关键环节。传统基于冶金机理的预测模型主要依赖物理规律与经验公式，难以适应高自动化生产环境中的复杂非线性关系，存在预测精度低、泛化能力弱等固有局限。随着机器学习技术的快速发展，单一模型通过特征学习与复杂非线性拟合能力，在裂纹风险评估、偏析预测等具体任务中展现了良好的性能优势，但仍面临高维数据过拟合、样本类别不平衡等挑战。为了克服这些限制，集成学习模型通过多弱学习器协同优化，显著提升了预测系统的准确性与鲁棒性，尤其是在处理工艺参数强耦合及强噪声干扰的工业场景中表现突出。为此，本文概述传统质量预测模型的典型建模方法及其存在的应用局限，综述神经网络等单一模型与随机森林等集成模型在板坯质量预测中的研究进展，分析集成质量预测模型在预测精度和工程适用方面的优势。在此基础上，探讨动态建模优化、小样本增强学习、轻量化模型部署、可解释性提升及全流程协同预测等关键技术的未来发展方向，为构建具有高精度、强适应性的新一代板坯质量智能预测体系提供理论支撑与技术路径。

关键词： 人工智能   广播电视网络   智能化   深度学习  

摘要： 伴随现代信息社会发展过程中,广播电视网络技术对信息传播有着深远影响。首先,本文分析了人工智能技术在广播电视网络中的应用特征、现状及具体应用。其次,研究表明了人工智能技术通过智能化演进、智慧化共享和网络化互动,推动了广播电视网络智能化升级。最后,通过智能语音与自然语言处理、深度学习、网络安全、视频修复、智能剪辑、虚拟数字人和智能内容审核、待机交互等技术的应用,使广播电视内容生产质量及效率得到提高,同时还优化了用户观看体验,为广播电视行业智能化转型提供有力支持。