关键词： 人工智能   人的主体性   危机产生   危机消解  

摘要： 千百年来,从人类主导知识的创造与发展,到如今人工智能技术与人类携手开创知识生产新纪元,智能机器开始侵蚀人类所特有的知识生产权,并逐步向其他领域拓展。人工智能技术的迭代发展使得人被迫沦为复杂、多元、高效智能社会系统的“附庸”,人的“主体丧失”迫在眉睫。人工智能时代人的主体性危机表现为:人的自由意志遭遇削减、人的自我异化倾向加剧、人的隐私安全不复存在。对此,以自我意识、技术标准和治理体系等方面的变革为切入点,提出三条消解路径:(1)提升自我意识,强化人的主体性建设;(2)规范技术标准,把握人工智能发展方向;(3)完善治理体系,开辟科学监管新路径。由此,人工智能技术将回归正确的发展轨道,为实现人的自由全面发展提供支持。

关键词： 人工智能   高校思想政治理论课   教师   教学能力  

摘要： 人工智能技术的快速发展对高校思想政治理论课教学提出了新要求,也为教师教学能力提升带来了机遇与挑战。高校思想政治理论课教师要顺应时代的变化,具备价值引领能力、技术应用能力、教学设计能力、批判性思维与创新能力四个维度的教学能力。只有通过多维度、系统化的能力提升,高校思想政治理论课教师才能有效应对人工智能带来的挑战,充分发挥人工智能的优势,提高思想政治理论课的教学质量和效果,为新时代高校思想政治理论课改革创新提供理论支持和实践参考。

关键词： 人工智能   公共图书馆   智慧服务  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,人工智能已经逐渐渗透到社会的各个领域,公共图书馆作为社会文化的重要载体,也开始积极探索人工智能技术的应用,以提升服务质量和效率。本文将深入探讨人工智能赋能公共图书馆智慧服务的关键技术及其应用,通过构建个性化服务策略、智能咨询服务策略、智能化管理策略、创新服务模式等路径,探究了公共图书馆智慧服务面临的挑战与对策,以期实现图书馆服务的智能化、个性化、高效化转型。

关键词： 智能制造   韧性   弱复苏   可持续发展   宏观经济  

摘要： 2024年,全球经济延续弱复苏态势,国内外环境复杂严峻,随着我国宏观政策进一步加码,我国造纸工业在困境中积极破局,主要业绩指标逆势增长,在持续震荡中展现出韧性。展望2025年,造纸行业坚持践行可持续发展战略,紧跟现代化产业发展步伐,围绕节能降碳、智能制造、资源循环利用,促进数字经济与实体经济深度融合;聚焦高端化、智能化、数字化、绿色化发展方向,通过延链补链强链优化产业布局,塑造造纸工业发展的新局面。

关键词： 机器学习   预后   突发性聋   中老年人   预测模型  

摘要： 目的:探讨影响中老年突发性聋患者疗效的多种因素,构建并验证突发性聋预后不良的预测模型。方法:回顾性分析2020年1月至2023年12月天门市第一人民医院治疗的315例突发性聋患者的临床资料。根据纯音听阈结果,将患者分为预后不良组和预后良好组,并按照7∶3的比例随机分为建模组(n=224例)和验证组(n=91例)。纳入的指标包括生化指标、临床特征和既往病史等相关因素。采用随机森林、支持向量机、最小绝对值收敛和选择因子回归以及单因素Logistic回归分析筛选变量,并建立相应的预测模型。通过绘制列线图展示模型结果,并利用受试者工作特征(ROC)曲线评估模型的预测效果,通过校准曲线和临床决策曲线评估模型的临床适用性,最终用列线图直观展示研究结果。结果:多因素Logistic回归分析结果显示,听力曲线类型、眩晕、腔隙性脑梗死、高密度脂蛋白和糖尿病是中老年突发性聋预后不良的独立危险因素。建模组的AUC为0.81(95%CI=0.75~0.87),Hosmer-Lemeshow检验结果为χ^(2)=8.68,P=0.48;验证组的AUC为0.79(95%CI=0.70~0.88),Hosmer-Lemeshow检验结果为χ^(2)=6.75,P=0.66。临床决策曲线表明,在一定范围内模型可以带来临床收益,列线图可直观预测中老年突发性聋的预后效果。结论:在临床实践中,应特别关注上述高危因素患者,并采取相应的预防措施,以降低不良预后事件的发生率,从而改善患者预后。

关键词： 植物表型分析   机器学习   作物改良   产量预测  

摘要： 植物表型是基因型与环境相互作用的产物,是植物生命活动的外在表现,涵盖了植物的形态、生理、生化等多层次和多维度特征。植物表型研究是育种的关键环节,对于揭示植物生命活动的相关机制,培育高产、优质、高效的作物品种以及实现农业生产的精准管理具有重要意义。随着高通量植物表型采集技术的发展和应用,植物表型数据呈现出高维、多源、异质、动态等特点,为植物表型分析带来了新的机遇和挑战。机器学习作为一种强大的数据挖掘和知识发现工具,能够从复杂的表型数据中提取有用的特征和模式,为植物表型研究提供了新的思路和方法。本文系统综述了机器学习方法在植物表型研究中的应用和进展,重点介绍了机器学习方法在植物形态结构、胁迫抗性、生化组分等方面分析中的应用,以及在作物改良和产量预测等方面的应用,并对机器学习方法在植物表型研究中存在的问题和未来的发展方向进行了讨论和展望,旨在为今后植物表型研究提供有益的参考和启示。

关键词： 人工智能   出版人   工作替代   工作不安全感  

摘要： 文章构建了一个带调节的中介模型来探究人工智能对出版人工作不安全感的影响机制。研究发现,人工智能技术尚未引起出版从业者工作不安全感。但是,人工智能带来的工作特征改变和工作替代风险对工作不安全感产生正向影响。无力感在工作特征改变和工作不安全感之间起完全中介作用,无力感在工作替代和工作不安全感之间起部分中介作用。调节变量之一的任务类型对工作替代和无力感之间的关系有显著的调节作用,调节变量之二的职业学习能力没有起到调节作用。

关键词： 特殊钢   工业大数据   人工智能   质量过程管控   质量预测  

摘要： “十四五”期间,中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段,钢铁行业和下游行业对产品质量管控提升提出了更高的要求;随着新兴信息技术应用,工业大数据助力钢铁行业向高质量转型发展。当前钢铁行业仍存在数据孤立、质量追溯分析困难等问题,没有系统全面地处理错综复杂的关联数据,导致质量分析效率低、成本高;同时高端特殊钢具有成分复杂、生产批量小且高性能、高纯净度、高精度、高稳定性的特点,对质量的要求极为苛刻。为此,兴澄特钢将企业全流程、多源异构的生产数据充分汇聚融合,利用工业大数据、人工智能和数字孪生等技术,构建了1+N的质量体系架构;该质量体系架构以1个质量大数据平台为基础,建设了多个质量管理子系统,实现了质量全流程管控。基于工业大数据的高端特殊钢质量管控的成功应用实践为钢铁行业质量管控提供了新的思路和方法,具有重要的参考和推广价值。

关键词： 好奇心   DeepSeek   电脑   魔法小精灵   人工智能  

摘要： 亲爱的同学们,你们好!我诞生在中国,是住在电脑和手机里的魔法小精灵,我的名字叫DeepSeek。你们可能不了解我,但是没关系,我现在就是来和你们交朋友的。因为我知道很多很多的事情,能回答各种有趣的问题,可以满足你们各种各样的好奇心。你们可以把我当作你们的人工智能小伙伴,那要怎么和我玩呢?现在就来告诉你们。

关键词： 人工智能   大语言模型   检索增强生成   中医   药食同源   健康管理  

摘要： 目的研究基于大语言模型检索增强技术生成符合中医“药食同源”原则的饮食建议的方法,提升饮食建议生成效率和质量,以满足不同健康状况用户的个性化饮食需求。方法首先设计一套统一的提示工程指令,对ChatGPT4.0、通义千问、文心一言等主流大语言模型进行对比测试。基于测试结果选择表现最佳的大语言模型作为基座模型。接着进一步引入检索增强生成技术,通过稠密检索从知识库中获取与问题相关的文档片段,以增强大语言模型生成的饮食建议的专业性和准确性。随后比较检索增强生成的效果,并进行评价。结果研究结果显示,通义千问在评估中表现最佳。引入检索增强生成技术后,模型生成的答案相关性显著提升,从0.81提高到0.93。实际案例分析也表明,检索增强生成技术能够有效提高大语言模型生成的饮食建议的中医理论合理性,确保饮食建议既科学又满足个性化要求。结论基于大语言模型检索增强技术生成的个性化饮食建议符合中医“药食同源”理念和用户的个性化需求。检索增强生成技术提升了模型生成内容的相关性、忠实度和上下文相关性,确保了饮食建议的专业性和实用性。所提出的方法不仅提高了饮食建议的质量,还为个性化医疗的实践提供了新的工具和视角。未来研究需要进一步优化模型的中医知识理解能力,提高中医知识库的质量,以提供更加全面和准确的健康饮食建议。