关键词： 人工智能   精准思政   教育数字化  

摘要： 在教育数字化背景下,人工智能在识别、分析、供给和评估四个精准思政核心环节中发挥了重要作用,推动精准思政朝着系统化、个性化、数字化和智能化方向不断发展。然而,这一过程中产生的矛盾同样不容忽视,主要表现为:技术资本逻辑与价值引领性之间的矛盾,技术依赖与教育双方主体性之间的矛盾,虚拟空间与现实空间之间的二元对立。因此,兼顾技术发展与价值引导,统筹技术赋能与主体性增能,构建虚实相融的育人空间,成为精准思政走出现实困境的必经之路,并以此保持精准思政的人文性与价值底蕴,实现技术与育人目标的内在契合。

关键词： 资本驱动   人工智能   殖民风险  

摘要： 人工智能是资本的物质载体,承载着资本逐利的逻辑与扩张的需求,在技术层面不断突破边界,为资本开辟新的价值增殖的殖民路径。资本驱动下人工智能延续了世界发达国家与发展中国家之间的权力不平等,对资本驱动下的人工智能殖民风险进行分析,有助于认识其中的剥削实质,并找到去殖民化的路径。首先,提出殖民性扩张是资本主义发展人工智能的必然趋势,揭示资本驱动下人工智能的殖民本质。其次,探讨资本驱动下人工智能的殖民表现,即劳动力剥削、资源掠夺、高科技人才掠夺和道德倾销,进而从经济、政治、文化、社会等领域探讨了人工智能殖民主义所带来的消极影响。最后,提出人工智能去殖民化的中国使命,以推动全球人工智能发展更加公平、普惠。

关键词： 声音权益   人工智能   人格权  

摘要： 《民法典》正式施行后,对于声音权益的保护工作也进入了全新时期。自然人的声音具备独特、唯一且稳定的特性,能够作为其身份的标识,不仅关乎人格尊严,还明显带有财产方面的属性,未经允许使用他人声音的行为已构成侵权。进入人工智能时代,声音处理技术日趋成熟,这使得声音的利用方式与侵权形式都呈现出多样化特点。目前,现行法律在声音权益保护方面还存在欠缺。因此,无论是相关法律还是行业规范,都迫切需要进一步健全,从而应对侵权行为日益复杂的现状。

关键词： 纺织行业   智能制造   喷印设备   数字技术   Adobe公司  

摘要： 数字技术和智能制造正在改变全球各行各业,纺织行业也不例外。近期图形设计软件开发企业Adobe公司和喷印设备制造商Kornit Digital、Brohter、Early Vision、Prinfab等公司均在各自产品领域推出了新的技术解决方案和喷印设备,以积极应对未来纺织行业智能化升级带来的机遇和挑战。一、Adobe公司树立纺织品数码印花设计软件新标杆近日,Adobe公司的Adobe PDF Print Engine 7软件发布了更新内容,该更新软件包含众多支持印刷行业的重要应用程序,并提供了一套强大的工具,更进一步辅助并实现了印刷生产中许多常规操作的自动化,在业内引起了极大地关注。凭借先进的自动化功能、增强的色彩管理以及对可持续实践的支持,该软件为数字印刷功能树立了新的标杆。

关键词： 电力现货交易   人工智能   辅助决策系统   多源数据  

摘要： 为解决电力现货交易中信息不对称、决策复杂等问题,本文设计了一种基于人工智能的辅助决策系统。系统通过四层架构整合多源异构数据,结合短期负荷预测、概率化出力预测和纳什均衡求解等人工智能技术,实现精准的策略推荐与辅助决策支持。实验结果表明,该系统在预测精度、市场效率和计算效率等方面显著优于传统方法,为提升电力现货交易效率提供了重要参考。

关键词： 人工智能   水下目标检测   深度学习   YOLOv8   注意力机制   特征金字塔  

摘要： 针对水下目标检测任务中小目标特征信息少和受水下环境影响导致检测精度低的问题,提出一种基于自注意力机制和改进金字塔的水下小目标检测算法,记为SF-Bi-YOLOv8.以YOLOv8为框架,设计一种加强全局特征提取能力的Swin-Fa模块对YOLOv8的骨干网络最后一个C2f层进行改进,提高了模型的小目标检测能力;将特征融合网络的特征金字塔结构替换为简化型加权双向特征金字塔结构(weighted bidirectional feature pyramid network,BiFPN)以更好地学习多尺度特征;采用线性区间映射Focaler-IoU的方式重构检测头的损失函数,从而关注难易样本,加速边界框回归.实验结果表明,在水下检测目标(detecting underwater objects,DUO)数据集上,SF-Bi-YOLOv8算法交并比(intersection over union,IoU)阈值为0.50时的平均精度达到0.862,较原YOLOv8提高了0.023,IoU阈值从0.50到0.95时的平均精度提高了0.036.研究结果可为水下目标检测任务提供参考.

关键词： 人工智能   贝叶斯深度学习   变分推理   概率建模   机动策略识别   梯度平衡因子   智能辅助作战系统  

摘要： 增强对敌方作战飞机机动策略识别能力是提升我方空战决策水平的关键因素之一.针对传统深度学习模型在复杂多变的作战环境中常表现出过度自信及不确定性评估困难的局限,提出一种基于贝叶斯深度学习的作战飞机机动策略识别方法,使用贝叶斯变分推理和多元高斯分布,构建基于多层感知机的贝叶斯深度学习(multi-layer perceptron-based Bayesian deep learning,BDL-MLP)概率化模型,并引入梯度平衡因子以缓解复杂性代价梯度和似然代价梯度不平衡的影响,再通过贝叶斯反向传播算法进行模型训练和参数优化.基于团队在Unity3D软件研发的虚拟空战仿真平台AirFlightSim,对比评估了BDL-MLP、多层感知机(multilayer perceptron,MLP)、AlexNet和LeNet模型在不同模糊程度(模糊半径分别为0、15、31、45和61像素)的作战飞机运动场景下的分类性能.结果表明,在由上述5种模糊半径构建的数据集上,BDLMLP模型的机动策略识别准确率较MLP、AlexNet和LeNet模型平均分别提升了0.43%、0.99%、1.19%、1.98%和2.36%,且在鲁棒性及复杂数据的特征提取能力方面均表现最优,能够量化不确定性.基于贝叶斯深度学习的作战飞机机动策略识别方法可为军事智能辅助作战系统的研发提供有价值的参考.

关键词： 人工智能   基础医学   数据分析   模型  

摘要： 近年来,人工智能技术迅猛发展,在基础医学数据分析中的应用日益广泛。人工智能经历从专家规则系统到数据驱动深度学习和多模态模型的快速演进,为基因组学、蛋白质结构预测、单细胞转录组研究、生物序列分析及微生物组学等领域的研究带来突破性进展。然而,这些技术也面临诸如数据隐私、资源限制和可解释性不足等瓶颈。本文主要探讨人工智能技术在基础医学数据分析中的应用现状、关键方法、面临的挑战及发展趋势。

关键词： 人工智能   车路协同系统   自动驾驶   虚拟现实   仿真分析  

摘要： 重点关注车路协同系统深度开发的测试验证环节,通过5G(5th generation mobile communication technology,第五代移动通信技术)、AI(artificial intelligence,人工智能)、云计算等新兴技术的交叉与融合,在解决高精度定位、智能车轨迹跟随、自动驾驶等系列关键技术问题的基础上,开展产品化、产业化研究。以车路协同自动驾驶科研平台作为成果呈现,为车路协同系统的深度开发提供仿真、测试、优化设计等解决方案,实现虚拟场景仿真与沉浸式体验。

关键词： 人工智能   品牌形象设计   设计策略  

摘要： 人工智能技术的快速发展对设计行业产生了深远影响。文章从品牌形象设计这一设计领域,探讨新技术对品牌形象不同设计环节的影响,剖析新时代对品牌形象设计的需求,探讨在人工智能背景下的品牌形象设计新路径。归纳总结融合人工智能技术的品牌形象设计新策略,提出人工智能技术与品牌形象设计融合的新范式,从而满足当前人工智能时代发展的需求,为品牌形象设计带来更多可能性。