关键词： 大数据   人工智能   驱动机构编制  

摘要： 在数字化治理浪潮下,机构编制管理面临着许多深层矛盾。机构编制是国家治理体系的“资源底座”,其配置效率密切影响政府运行效能与公共服务质量。但是,传统管理模式长期处于信息孤岛的状态下,政府决策多依赖人工进行,编制分配依赖人工经验推演,所以极易供需错配。聚焦大数据与人工智能技术融合应用,探索编制效能跃升的创新路径,实现大数据与人工智能的双重驱动,使得机构编制效能跃升,为新时代机构编制管理提供技术赋能新范式。

关键词： 生成式   人工智能   中国式   法治现代化  

摘要： 生成式人工智能兼具技术属性和社会属性。技术属性是所有科学技术的一般属性,本质上是一种人造物。社会属性则是生成式人工智能的特有属性,其本质是在人类之外建构出新型的知识生产者。DeepSeek作为我国现象级的生成式人工智能产品,意味着通过生成式内生中国式成为可能。生成式人工智能可以在两个层面赋能中国式法治现代化:基于技术的赋能和基于知识生产者的赋能。技术赋能是人工智能赋能法治的基本模式,主要应用于人民法院、人民检察院等政法职能部门,建构的是“AI+法治”赋能机制。其可以在世界范围内普遍适用,一般不受法律文化、观念、价值的影响。基于知识生产者的赋能革新了赋能模式,建构的是“AI即法治”的赋能机制。其不仅可以推动AI赋能法治的路径从专业化走向大众化,而且可以通过AI内生法治知识体系,直接参与并助推中国式法治现代化的建设。若要生成式人工智能发挥双层赋能功能,前提是在法治规训和法治对齐两个向度对生成式人工智能进行双重塑造。

关键词： 数智技术   医学教育   人工智能   虚拟现实   大数据  

摘要： 随着科技的不断发展,数字化与智能化深度融合的数智技术在医学教育中的应用形式日益多样化,涵盖了人工智能、虚拟现实、大数据分析、混合现实等多种类型。不同的数智技术在医学教学中的应用各有侧重,既展现出在虚拟实验、个性化学习、临床模拟、教学资源优化等方面的潜力,也面临技术门槛高、伦理规范缺失、使用体验欠佳等限制与挑战。本综述以人工智能、大数据、虚拟现实、增强现实与混合现实等核心数智技术为切入点,系统梳理其在医学教育中的典型应用场景,并从适用对象、教学功能、融合方式等维度深入比较各技术的差异化定位与优势互补机制。通过构建“技术类型—教学环节—功能特征”三位一体的分析框架,本文进一步揭示多种数智技术在教学设计、实践训练与教学评估等环节的协同潜力,旨在为医学教育在数字化、智能化转型过程中实现技术的精准匹配与深度融合提供理论支持与实践路径。

关键词： 人工智能   陶瓷图案   数字档案   语义解读   文化遗产保护  

摘要： 本研究探索了人工智能技术在传统陶瓷图案数字档案构建与语义解读中的应用,旨在通过人工智能技术提升文化遗产的保护与理解,研究分析了当前陶瓷图案数字化面临的问题,如信息丢失和系统化整理困难等,提出采用深度学习的图像识别与分类方法优化数字档案构建过程,探讨了利用自然语言处理技术实现陶瓷图案语义信息自动化解读的方法。研究表明,结合人工智能技术不仅能显著提高数字化效率,还能深入挖掘陶瓷图案的文化价值,为文化遗产保护提供新的思路和技术支持。

关键词： 脱冰跳跃   机器学习   神经网络   广义回归神经网络   鲸鱼算法  

摘要： 为准确快速地预测输电导线脱冰跳跃的最大高度,运用灰色关联分析方法得到导线型号、分裂数、档距、覆冰厚度、脱冰率、档数等对跳跃高度峰值的关联影响,保留与跳跃高度相关性强的影响因素作为输入变量。融合鲸鱼算法(WOA)及遗传算法(GA)优化广义回归神经网络(GRNN),建立输电导线脱冰跳跃高度预测模型。结果表明:脱冰率相关性最高,其次是覆冰厚度、档距、导线型号、分裂数,档数最小,呈弱相关性;相比于现行规范、对比文献,建立的输电导线冰跳高度预测模型精度较高,其平均绝对误差仅为12.9%,均方根误差为1.45 m。

关键词： 水电站   耗水率   发电调度   可解释性   机器学习  

摘要： 耗水率的精确估算直接关系到水电及梯级发电调度计划的准确性和可操作性，而针对水电站水头-耗水率曲线随着电站长期运行与实际结果发生严重偏差导致耗水率的准确估算极其困难的问题，本文提出了一种基于可解释机器学习数据驱动模型的耗水率估算方法。首先，采用Pearson相关性分析方法对历史水电长序列实际运行数据进行分析，挖掘运行数据中的时序特征，确定库水位、水头、发电流量等影响耗水率的影响因子；接着以挖掘的因子作为输入，以处理非线性关系为优势的支持向量回归方法（SVR）构建了耗水率预测模型；最后，引入SHAP可解释性算法计算各输入因子的贡献值，根据贡献值对预测模型进行迭代校正。以长江流域某水电站进行模拟仿真，实例结果表明该方法预测耗水率的RMSE和MAE分别为0.0619 m3/kWh和0.0412 m3/kWh，相较于传统插值法的0.21 m3/kWh和0.18 m3/kWh分别降低约40%和60%，NSE值为0.9724相较于传统插值法的0.75提升约20%，有效克服了运行条件变化导致的耗水率偏差问题，同时使模型结构和预测结果的可解释性更强。

关键词： 人工智能   室内设计   数据驱动   增强现实   智能家居  

摘要： 人工智能技术的迅猛发展为室内设计各个环节注入了新的活力,有效满足了人们对智能化、多元化空间的需求。探讨了人工智能技术在室内设计领域的创新应用与发展趋势,重点分析了数据驱动技术、增强现实技术和AI协同技术在室内设计中的具体应用。结果表明,人工智能技术在优化设计方案、提升工作效率和拓展创新思维等方面发挥了显著作用,正推动室内设计向智能化、生态化和服务综合化的方向不断发展。行业在享受技术红利的同时,也面临着数据安全、创新局限等诸多挑战,研究结果可为室内设计行业的转型升级提供有益的理论参考和实践指导。

关键词： 人工智能   地理   项目化学习   珠江口东岸研学  

摘要： 在地理项目化学习中,教师可以充分利用人工智能(AI)技术突破时空局限、智能决策、高效精准、个性化服务等优势,将其应用在问题驱动、实践探究、成果汇报、多元评价等环节。文章以“珠江口东岸研学考察”项目化学习为例,探讨AI在地理项目化学习中的应用路径,即通过AI的数据收集、空间分析、个性化学习、评估与反馈等功能,激发学生的学习兴趣,提高地理教学效率,培养学生的地理实践力和综合素养。

关键词： 教育   护理   内科护理学   知识图谱   人工智能   精准化学习  

摘要： 目的 构建内科护理学课程知识图谱,并探究其在本科护理专业学生中的应用效果。方法 通过本体构建、知识抽取、知识融合、知识存储与可视化构建内科护理学课程知识图谱;2024年9月—2025年1月,将其初步应用于83名大学三年级护理本科生的内科护理学课程教学中。教学结束后,评估学生的自主参与率、知识点完成率和掌握率;以知识点完成率80%为界值,将学生分为完成度高组和完成度低组,比较两组的课程成绩。通过焦点小组访谈了解学生的知识图谱初步应用感受与建议。结果 构建的内科护理学课程知识图谱共包含知识点1 668个,融合教学视频70个、自测题364道。学生自主参与率为60.24%,知识点完成率与掌握率的中位数依次为47.10%、30.55%。从完成度低组(n=62)中选取与完成度高组(n=21)在前序课程成绩、一般资料情况上相匹配的学生21名,完成度高组内科护理学课程成绩高于来自完成度低组的21名学生[(77.35±8.94)分比(70.08±12.22)分,t=2.201,P=0.034]。从对23名学生(完成度高组11名和完成度低组12名)访谈资料中提炼出从参与中获益、阻碍参与的因素、知识图谱及其平台亟待改进3个主题。结论 内科护理学课程知识图谱可在一定程度上提升学生的学习效果,但仍需基于人工智能等技术对其进行进一步优化,以构建基于课程知识图谱的精准化学习模式。

关键词： 人工智能   高等教育   教育管理   治理模式   智能平台   教学机制   教师素养  

摘要： 人工智能赋能高等教育的探索,不仅是科技进步的必然回应,更是回应教育现代化、治理现代化和人才培养战略需求的关键举措。文章分析人工智能赋能高等教育改革的内涵价值及其应遵循的理论原则,并提出从管理、平台、教学、师资四个层面进行优化创新,即优化治理格局与管理模式、构建开放共享的智能基础设施、构建智能化“教-学-评”融合机制、转变教师角色定位与提升教学素养,从而为高等教育实现精准教学、科学决策、协同治理提供新思路和新路径。