关键词： 人工智能   牙周病   机器学习   深度学习   神经网络  

摘要： 人工智能（AI）技术在牙周病学领域快速发展，为临床诊断、风险评估、个性化治疗方案以及患者远程照护等各个环节带来全新机遇。基于深度学习、机器学习、自然语言处理等核心技术，AI能有效提升牙周疾病早期诊断敏感性，精确量化牙槽骨丧失程度与软组织破坏状况。AI支持多模态数据融合，可综合病史、生活方式与影像学资料，为患者提供更为精准的风险预测与个性化治疗建议。通过远程监测与健康咨询相结合的方式，AI辅助患者维持自我护理依从性，显著改善患者的口腔健康相关生活质量和治疗满意度。此外，AI在牙周科研与教育领域中也展现巨大潜力，包括数据挖掘、虚拟病例训练及自然语言处理辅助文献管理。然而，当前模型泛化性、数据质量、伦理与可解释性等问题仍待探索与规范。未来随着多中心大数据平台建立，AI与牙周病学深度融合有望推动精准医学与智慧医疗的发展，实现从预防到长期照护的全流程管理，提升疾病的诊治效率与患者健康收益。

关键词： 人工智能   大学生   思政教育  

摘要： 随着以DeepSeek为代表的人工智能技术快速发展,AI与高等教育的融合不断深化,为传统思政教育模式带来了革命性变革。在这一背景下,如何把握技术赋能机遇,应对智能化带来的新挑战,成为当前大学生思想政治教育领域的重要课题。本文立足人工智能时代大学生思想政治教育的重要性,深入分析人工智能时代大学生思政教育面临的困境与挑战,为高校思政工作提供可操作的实践方案,进而为实现立德树人根本任务提供新的思路和方法。

关键词： 数智化技术   财务共享   人工智能   RPA   财务流程  

摘要： 在数字化和智能化迅猛发展的新形势下,各行业都面临越来越复杂的市场环境。财务共享作为一种创新的财务管理模式,为各行业财务管理水平的提升打下坚实的基础。特别是数智化技术在财务共享中的应用,不仅优化了财务共享的流程,提高了数据处理效率和准确性,而且在财务管控、成本降低和风险防范等方面也取得显著的成效。文中从财务共享概述入手,分析了数智化技术在财务领域中应用的优势及局限性,进一步阐述数智化技术助力财务共享优化的路径。

关键词： 人工智能   社会审计   人才培养   教育改革  

摘要： AI技术的迅猛发展正在重塑审计行业格局,高校社会审计人才培养面临前所未有的机遇与挑战。本文分析了当前AI时代高校社会审计人才培养中存在的主要问题,包括课程体系滞后、师资力量不足、实践环节薄弱等,并从高校、教育部门、审计行业三个层面提出系统性改进方案,旨在构建适应AI时代的复合型社会审计人才培养体系,为高校社会审计教育改革提供参考。

关键词： 人工智能   STARA意识   人工智能准备度   压力认知评价模型  

摘要： 随着人工智能驱动的科学研究（AI For Science）兴起，有必要探究科研人员借助人工智能增强科研创新行为的影响因素和创新增强模式。文章通过偏最小二乘法的结构方程模型分析，探究人工智能准备度、创造性自我效能、威胁认知、STARA意识和人工智能增强科研创新之间的关联。结果显示，人工智能准备度、STARA意识与人工智能增强科研创新之间呈显著正相关关系，人工智能准备度和STARA意识越高的科研人员人工智能增强科研创新程度越高；人工智能威胁认知与科研人员STARA意识之间存在显著正向关系；科研人员的STARA意识低于企业员工；创造性自我效能在人工智能准备度与人工智能增强科研创新之间存在中介效应。

关键词： 多智能体系统   人工智能   景观规划   生态保护   多目标优化  

摘要： 面对城市化进程中生态保护、土地利用效率与公共利益平衡的复杂挑战,本文提出一种人工智能视角下基于多智能体技术(MAS)的景观规划模型。通过构建政府、开发商、居民、规划师四类智能体的动态交互框架,结合蒙特卡洛模拟、Q-learning强化学习、K-means聚类与InVEST模型等人工智能算法,模拟多元主体在生态约束、经济收益、社会需求间的博弈与协同过程。模型以数据层、智能体层、决策层与交互层为架构,依托NSGA-II多目标优化算法生成帕累托最优方案,并通过TOPSIS评估实现生态效益、经济效益与社会公平的动态平衡。案例验证表明,该模型在公园改造中显著提升植被恢复率与生物多样性,优化设施可达性并带动区域经济增值。研究为智能化景观规划提供了可扩展的理论框架与实践路径。

关键词： 人工智能   水声通信   水声网络   路由协议  

摘要： 随着海洋强国战略的发展，我国对海洋资源勘探、生态环境监测、军事安全应用等领域的海洋信息获取和数据传输需求迅速增加。水声网络作为水下数据传输的重要手段，其性能直接受到路由协议的影响。传统水声网络路由协议面临着动态海洋环境、节点能量有限以及网络安全等诸多挑战。近年来，人工智能技术凭借其强大的学习能力、数据洞察能力和适应性，逐渐被引入到水声网络路由协议中。该文综述了国内外人工智能技术在水声网络路由协议中的应用研究进展，详细分析了其在平面路由和层级路由中的应用情况。研究结果表明，人工智能技术能够有效优化路由决策，降低能耗，减少端到端时延，并在一定程度上提升网络安全性能。然而，当前的研究仍主要基于仿真，且在算法复杂度评估和硬件实现方面存在不足。未来的研究方向应包括开发更贴近实际海洋环境的仿真平台，进行海试实验以验证算法性能，同时降低人工智能算法的复杂度，以适应水声节点的硬件条件。该文旨在为水声网络路由协议中应用人工智能技术提供参考，并对未来研究方向提出建议。

关键词： 人工智能   现当代文学   文学创作  

摘要： 随着信息技术的不断发展和进步,人工智能技术正在逐渐改变着人们的工作和生活方式。人工智能已经不再是简单的应用工具,而是具备了一定的创造能力,其在文学创作过程中能够独立完成一些创作任务,这对文学创作既带来了创新机遇,也带来了严峻挑战。文章深刻分析了人工智能运用于文学创作的优势与弊端,进而从发挥优势、克服弊端的视角出发,提出了实现人工智能运用与文学创作平衡发展的策略。

关键词： 可解释人工智能   机器学习   深度学习   医学图像分析  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence, AI)技术的快速发展,医学图像分析成为AI应用的重点领域.然而, AI模型的“黑箱”性质(即缺乏明确解释的决策过程)阻碍了其在临床实践中的广泛应用.因此,可解释人工智能(eXplainable AI, XAI)算法近年来受到广泛关注,是提升AI解决方案透明性和可信度的关键研究方向.本文对现有XAI技术进行了分类和总结,概述了当前应用于医学图像分析的XAI技术的最新进展,探讨了这些技术如何提升机器学习和深度学习模型的决策透明度与临床接受度.本文还回顾了近5年XAI技术在医学影像诊断、自动分割、疾病预测和治疗效果评估等任务中的主要工作和应用,展示了XAI技术如何帮助揭示模型决策依据,改善医生对AI系统的信任度.此外,本文总结了XAI技术在医学图像分析领域目前面临的挑战,为未来的研究与开发提供指导,推动AI技术的透明化、可信化与高效化应用.

关键词： 通信工程   5G通信技术   物联网   大数据   人工智能  

摘要： 随着信息技术的迅速进步,通信工程领域经历了深刻的变革。本文致力于探讨如何将最新的通信工程技术与先进的设计方法相结合,以提出一套综合的应用策略。通过对当前通信技术的发展进行深入分析,包括5G通信、物联网、大数据和人工智能等领域的最新进展,并结合模块化设计、系统化思维及绿色可持续设计理念,提出一个全面的应用框架。设计不仅聚焦于技术层面的融合与创新,还特别强调设计思维在推动通信工程技术发展中的关键作用。通过这一综合性策略,旨在为未来通信网络的建设和优化提供理论指导和实践参考,从而促进信息社会向更加高效、智能和可持续的方向发展。