关键词： 人工智能   信息通信技术   动态路由优化   6G  

摘要： 针对5G/6G通信网络动态性复杂化与安全防护效能不足的突出问题,提出“算法-知识-协同”三位一体智能框架,通过融合人工智能求解技术、专家知识库与AI Agent技术实现网络赋能。人工神经网络与数据融合技术可增强入侵检测的畸变信息辨识能力,动态路由优化实现网络能耗主动调控;知识库系统通过逻辑化资源分配提升网络评价效率,AI Agent技术借助端云协同机制强化响应实时性。结果表明,人工智能技术可突破传统架构在数据处理与安全防护方面的局限,推动通信网络向自主决策驱动的智能化架构演进,为6G网络建设提供理论支撑与关键技术路径。

关键词： 传感器   物联网   人工智能   支持向量机   故障预警  

摘要： 针对危化品储罐安全监测领域存在的多源异构数据融合效率低、预警模型泛化能力不足等问题,本研究设计了一套融合物联网(IoT)与人工智能(AI)技术的危险化学品储罐感知与预警系统,以提升储罐的安全管理水平,系统架构的感知层需要部署多类型传感器以实时采集环境温度、环境气体浓度、罐体压力、罐体液位和罐体温度等关键参数,通过处理层的特征工程提取时间序列特征来构建特征向量,并采用支持向量机(SVM)建立预警模型。本研究构建的系统具有数据采集的实时采集、边缘计算的高效性、异常情况的高效识别等特征,能够有效提升危险化学品储罐的安全管理水平。

关键词： 宫颈肿瘤   单细胞分析   光谱分析,拉曼   机器学习   算法   癌症早期检测  

摘要： 目的构建基于单细胞拉曼光谱(SCRS)结合机器学习算法的宫颈癌早期筛查模型,并对该模型的效能进行评估。方法收集我院2023年9月—2024年6月128例患者的宫颈脱落细胞样本,其中65例液基薄层细胞学检测(TCT)结果为正常,35例结果为异常,其余28例样本未行TCT。采用R语言将100例具有TCT结果的宫颈脱落细胞样本,按照8∶2的比例随机分为训练集和测试集,并进行SCRS检测;基于训练集的SCRS数据,通过KNN、PLS、LDA、RF、SVM、SVMRBF和Stack七种机器学习算法构建宫颈癌早期筛查模型,并将模型应用于测试集,以筛选最优模型。采用最优模型预测训练集和测试集中100例宫颈脱落细胞样本的TCT结果,并与实际TCT结果对比。将28例未经TCT检测的宫颈脱落细胞样本作为验证集并对其进行TCT,采用最优模型预测其TCT结果,将预测结果与实际TCT结果对比。结果在训练集与测试集样本的TCT结果中,未见上皮内病变或恶性病变(NILM)、无明确诊断意义的非典型鳞状细胞(ASC-US)、低度鳞状上皮内病变(LSIL)的宫颈脱落细胞在拉曼光谱的874、935、1024、1119、1250、1328、1569、1642 cm^(-1)处特征峰的相对强度存在差异。七种算法中Stack生成的模型为最优模型,其曲线下面积(AUC)、准确率、灵敏度及特异度分别为0.987、99.2%、98.9%和99.3%。Stack模型在训练集和测试集中的预测结果与实际TCT结果一致性较高,其准确率、灵敏度、特异度、F1分数分别为91.0%、91.0%、87.4%、90.3%。Stack模型在验证集中预测TCT结果的准确率、灵敏度、特异度、F1分数分别为96.4%、100.0%、95.5%、92.3%。结论基于SCRS结合机器学习算法构建的宫颈癌早期筛查模型效能较好,可作为一种无创、高效、快速的筛查工具辅助临床宫颈癌的早期筛查。

关键词： 圣彼得大教堂   三维数字化重建   人工智能  

摘要： 梵蒂冈携手微软,以尖端人工智能算法赋能40多万张影像数据,在一个月内完成圣彼得大教堂的三维数字化重建,精准还原这座历史地标的每个细节。此后,全球公众可通过云端平台,身临其境感受这一艺术瑰宝的魅力。

关键词： 国际软法   数字经济伙伴关系协定   人工智能   全球治理  

摘要： 《数字经济伙伴关系协定》(DEPA)作为亚太地区首个数字领域的专门协定,以软法化的方式为缔约方提供了人工智能的治理框架,该协议旨在促使各缔约方在此领域保持协调一致。软法化的人工智能条款不仅能够有效促成DEPA缔约方之间人工智能的国际合作,还为DEPA的缔约方预留了国内人工智能技术的发展空间。此外,DEPA人工智能条款的软法化内容与欧盟、美国的人工智能法律规则存在理念共鸣,同时与中国参与共同提案的联合国人工智能全球决议之间形成了实践共鸣。目前中国已申请加入DEPA,未来中国不但需要加强人工智能技术的国际合作,还需要积极参与人工智能治理的全球协调,进一步提升人工智能治理的国际合作水平,以“可信、安全和负责任”为要求,以“可解释、透明、公平和以人为本”为导向,使国内对人工智能的治理满足DEPA第8.2条的要求,从而顺利对接DEPA人工智能条款,进而有助于构建全球人工智能治理体系。

关键词： 行政答复   人工智能   简单性   复杂性   合法性  

摘要： 自动行政答复,指行政机关使用计算机科技实现行政答复的自动化。无论是基于检索原理,还是基于大模型原理,自动行政答复皆无法律拘束力。然而,基于检索原理的“简单性”,以及基于大模型原理的“复杂性”,可能导致合法性的偏离。特别地,对相对人有利的合法性偏离,可能引致行政处罚。为了应对这一问题,可从制度和技术两个方面进行应对优化。制度方面的优化,以相对人保护为目标,聚焦于相对人遵循对其有利的错误答复而做出违法行为的情景。经由信赖保护的原则进路,以及《行政处罚法》的规则进路分析,可知行政机关应当减轻或免予处罚。技术方面的优化,以行政机关提升为目标,主要包括增设获取记录的功能和提高转译准确度。

关键词： 人工智能   区县融媒体   新闻采编   智能化转型  

摘要： 当前,人工智能技术在区县融媒体新闻采编领域的应用正在快速发展。本文基于四川省的实践案例,通过分析人工智能技术在新闻采编过程中的具体应用形式、实施效果及面临的挑战,探索了智能化技术对区县融媒体转型升级的推动作用。研究发现,人工智能技术在新闻热点发现、内容生产优化、个性化推荐等方面显著提升了新闻采编效率和内容质量。同时,技术门槛、数据安全、伦理规范等问题仍然需要进一步解决。未来,随着技术的持续发展,人工智能将在区县融媒体建设中发挥更加重要的作用。

关键词： 人工智能   网络安全   联合学习   入侵检测   自适应防御  

摘要： 为了应对日益复杂的网络攻击手段,本研究提出一种融合联合学习与深度强化学习的动态防御系统。采用分布式架构,在边缘节点部署轻量化检测模型,通过联合聚合实现全局威胁知识共享。实验表明:该系统在入侵检测评估数据集上达到98.7%的攻击识别率,较传统卷积神经网络(CNN)模型提升2.90%,误报率控制在0.48%以下。系统创新性地引入近端策略优化(PPO)算法优化防御策略,实时响应时间实现了183 ms级,为人工智能驱动的网络安全防护提供可扩展的解决方案。

关键词： 认知战   认知风险   认知安全   人工智能  

摘要： 认知战已成为国家间战略竞争的新前沿,并深刻改变了传统的意识形态攻防模式。随着人工智能技术的发展,认知战超越了传统宣传战、心理战的时空限制,使群体与个体广泛暴露于隐蔽而精准的认知操控和风险重构之中,认知安全成为国家总体安全体系中的重要议题。文章首先回顾了认知战的概念演化与历史脉络,随后从人工智能认知战的群体操控和个体认知重构两个维度,分析其对舆论引导、意识形态浸润,以及主体性生成所构成的深层次安全风险。

关键词： 高职院校   医学生   人工智能  

摘要： 目的 对粤港澳大湾区高职院校医学生对人工智能(AI)的认知、使用情况及期望进行调查与分析,为高等职业教育利用AI辅助教学提供实证支持和参考依据。方法 采用在线问卷调查法,对粤港澳大湾区某高职院校515名医学生进行调查,采用SPSS 27.0软件对调查结果进行统计分析。结果 医学生对AI的认知水平和接受度较高,68.35%的学生了解AI,96.12%的学生使用过AI工具。不同性别的医学生对AI的认知情况有显著差异,不同年级医学生对AI在教师授课中应用情况的评价及未来预期比较差异有统计学意义(P<0.05)。结论 医学院校要完善AI相关课程体系,加强实践教学,满足学生的期望。政府部门要加强AI数据安全与隐私保护,以保障学生在安全的环境中使用AI。