关键词： 对物行政行为   对人行政行为   行政权   人工智能   状态责任  

摘要： 探索建立对物行政行为的理论体系和操作规程,并在实践中不断完善。一方面,对物行政行为的私人所有物也会处于物权法与行政法的交叉作用之下,产生财产权伴随义务;另一方面,拥有财产而产生的伴随义务不能无限扩张,在私人所有物上所呈现的“公私权重叠”必须具有合理的边界。对物行政行为的前提是尊重私有财产的所有权,恪守保护私人财产所有权与维护公共利益相平衡的原则,引导私人财产所有者在“有恒产者有恒心”的过程中不断增强财产伴随义务。改变我国对物行政行为研究薄弱的状态,必须按照依法、适度、互动、程序正当原则,廓清公共利益所包含的事项和内容,准确把握行使私有财产所有权获益的私人标准与避免公共利益受损的公益标准的结合,精准确定私人财产所有权受到限制的范围和尺度。

关键词： 人工智能   生态课堂   应用策略  

摘要： 人工智能技术的进步对各行各业都产生了深远影响,为此,各高职院校纷纷开设人工智能基础课程。学生不仅要掌握深度学习、生成式人工智能等基本概念及应用,也需要对人工智能素养和信息素养进行培养。生态课堂模式赋予课堂以“生态本位”的价值取向,突出了学生的主体,统筹教学资源,形成科学有序的课堂。本文将生态课堂教学模式引入到人工智能基础课程中,通过实践探索其在课程中的应用策略,以期全面培养学生的综合素养。

关键词： 人工智能   文生视频   可版权性   思想/表达二分法  

摘要： 从人工智能文生文、文生图到文生视频场景创作都是基于人机协作的范式迭变,人工智能人机协作范式在内容生产领域和作品市场化领域具有鲜明的竞争优势。不同于传统创作工具,人工智能人机协作的著作权意义涵盖人工智能内容生成的人本逻辑性、生成内容稀缺性的激励转向以及生成内容著作权法规范的便宜性。在人工智能文生视频的可版权性认定上:输入阶段,用户的提示词输入行为满足著作权法上创造性智力劳动的要求,确保人工智能模型输出的视频内容体现用户的个性化选择;输出阶段,用户决定输出视频的内容主题和画面风格以及对输出视频画面内容的调整和优化,具有宽泛的选择空间,体现用户的个性化选择和安排。因此,在文生视频的版权侵权风险及责任承担上,应确定人工智能文生视频用户和商业化应用者的过错责任原则,而人工智能模型开发者符合“技术中立原则”免负侵权责任。

关键词： 流化催化裂化   产率预测   混合模型   集总动力学   机器学习  

摘要： 针对流化催化裂化(FCC)集总反应动力学模型参数难以适应反应过程中工况和原料变化等情况,基于代理模型所获取的模拟数据建立预测FCC产品产率的混合模型。该模型利用机器学习实时更新集总动力学模型参数,避免了纯数据驱动模型可解释性较差问题,弥补了集总动力学模型参数适配难的不足。结果表明,该混合模型具有较高的预测精度,其预测主要产品柴油、汽油和液化气的产率平均绝对百分比误差(MAPE)均小于2%。此外,在FCC原料性质波动、装置中关键参数检测信号含有噪声时,混合模型依旧保持较好的预测性能,其预测主要产品柴油、汽油和液化气的产率MAPE仍保持小于2%。由此说明所建立的混合模型具有较好的泛化性与鲁棒性,可为工业装置设计及操作优化提供理论指导。

关键词： 胃癌   耐药   曲妥珠单抗   机器学习   生物信息学  

摘要： 目的:利用机器学习算法探索曲妥珠单抗耐药与敏感相关基因在胃癌中的诊断和预后效能。方法:从GEO数据库中下载耐药和敏感基因数据,进行功能富集分析。利用TCGA数据以及GEO数据进行交集分析,筛选出与胃癌耐药相关的特征基因。采用LASSO以及SVM-RFE方法进行特征基因的筛选。在测试组和验证组中评估特征基因的表达情况,并通过受试者工作特征曲线分析这些基因的诊断价值。利用在线数据库分析SH3GL2的预后价值,进一步探讨其在胃癌患者生存期中的作用;采用CIBERSORT算法评估SH3GL2与胃癌免疫细胞浸润的关系,分析其对免疫微环境的影响。结果:得到15个耐药相关基因,基于机器学习筛选出12个与胃癌相关的诊断生物标志物,包括MMP7、COCH、VCAN、SH3GL2、SYNM、KLK6、STC2、PPP1R1B、CDH3、WNT11、PMEPA1和BCAT1。SH3GL2在测试组和验证组中均表现为低表达,其高表达与胃癌的较差预后相关(P<0.01)。SH3GL2的表达水平与多种免疫细胞(激活的CD8+T细胞、激活的DC细胞)相关,与免疫抑制因子(如TGFB1、VTCN1)呈正相关,与免疫刺激因子(如CD70、CD80)呈负相关。结论:12个筛选出的特征基因可能成为胃癌的潜在诊断生物标志物。SH3GL2在胃癌中低表达,其高表达可能通过抑制抗肿瘤免疫以缩短胃癌患者的生存期。

关键词： ChatGPT   人工智能   社会使用形式   资本主义应用   劳动  

摘要： ChatGPT以其高度智能化的系统和模型,突破了传统劳动工具的使用局限,降低了劳动过程对劳动技能的要求,重塑了劳动主体的地位,使其成为强化人类脑力效能的新型生产资料。资本家利用ChatGPT的这些特性,弱化劳动者的反抗意志,将其作为提高剩余价值率的牟利工具,对劳动者展开更为残酷的剥削。这致使劳动力市场遭受剧烈冲击,许多劳动者陷入失业困境。展望未来,以ChatGPT为代表的人工智能必将在新型劳动模式中发挥关键作用,推动人类迈向脑力劳动解放,构建人机互惠的全新模式。

关键词： 人工智能   C语言编程   自动评估机制   个性化学习  

摘要： 为提升C语言编程教学质量与效率,探索了人工智能系统的应用。通过技术解析,深入阐述了智能辅助学习、个性化教学、自动评估反馈、智能教学平台等关键技术的实现原理与应用效果。研究结果显示,人工智能系统能够优化教学流程,提高学习效率与编程能力。针对数据隐私、集成兼容性、教师角色转变等挑战,研究提出了相应解决方案,以期有所帮助。

关键词： 智能农业技术   精准施肥   物联网(IoT)   大数据分析   机器学习  

摘要： 本文探讨了智能农业技术在精准施肥中的应用及其优化策略。通过物联网(IoT)、大数据分析和机器学习等技术,精准施肥技术能够提高肥料使用的效率和效果,增加作物产量,减少环境污染,并提升经济效益。文章分析了精准施肥技术的现状与挑战,并通过案例分析展示了智能农业技术的实际应用效果。最后,提出了精准施肥的优化策略,包括技术创新与系统集成、数据驱动的决策支持系统、自动化施肥设备的运用、用户界面优化、优化肥料配方和提升科学施肥服务等。文章强调,尽管存在挑战,但随着技术的进步和成本的降低,精准施肥技术将在未来的农业生产中发挥更加重要的作用。

关键词： 人工智能   网络安全   风险评估   机器学习   深度学习  

摘要： 随着信息技术的飞速发展和网络应用的普及深化,网络安全形势日趋严峻,传统的网络安全风险评估方法在面对复杂多变的安全威胁时存在评估效率低、准确度不足、无法实现实时动态监测等问题。本文提出了一种基于人工智能技术的网络安全风险评估系统设计方案,通过深度学习和机器学习算法对海量安全数据进行分析和处理,结合多维度风险评估模型,实现网络安全威胁的智能识别、风险的精准预测和全自动评估。本文方案为网络安全防护提供了更为可靠的技术支撑。

关键词： 人工智能   高职   农民大学生   学习支持  

摘要： 全日制高职农民大学生的培养已不仅是学历教育的延伸,还是服务地方产业升级与乡村治理能力现代化的系统性人才战略。而生成式人工智能作为新一代智能技术的前沿成果,正深刻变革教育资源供给与学习支持服务体系。研究基于生成式人工智能的内涵,以及赋能农民大学生学习支持服务的价值意蕴,从技术融合、制度创新与教学实践三个层面展开,以期探索更具可操作性与可持续性的教育服务优化路径,为新时代乡村教育提供科学理论支撑与实践范式借鉴。