关键词： 人工智能   人机协同教学   微电影   项目式学习  

摘要： 生成式人工智能以其强大的内容生成和创新能力,为教育领域注入了新的活力。基于国内外人机协同教学的研究基础,学校通过人机协同授课、协同测评、协同辅导、协同批阅、协同评价等方式,进行“我来编童话”微电影项目式学习实践研究,由虚拟数字人教师、智能机器人教师、人类教师三体合一而组成的“三师协同”教学团队共同完成授课任务。通过问题化学习,学生经历了主动学、有效学、持续学、深度学、互动学、自我设计学,培育持久学习动力系统。人机协同评价与人机共创,虚拟混合现实技术与制作微电影,学生通过项目式学习完成项目成果,如童话剧本、绘画、绘本、童话剧、童话微电影、童话研究报告PPT等。人工智能赋能项目中的问题化学习、沉浸式学习、实践体验式学习、项目化学习、跨学科学习等不同的学习方式,共同构成了一个丰富多元的学习体验。

关键词： 人工智能   领导者决策   人机协同   决策权威   技术依赖   权力平衡  

摘要： 博弈中重塑身份,构建AI时代领导力新范式。人工智能(AI)技术迅猛发展,领导决策方式正经历深刻变革。过去领导者偏重直觉和经验,AI技术的引入使决策过程更加依赖数据和算法。随着AI系统在决策中的作用不断增加,领导权威的定义和实现方式也发生变化——从个人决策到与技术系统协同,领导者必须重新审视和调整自身角色。

关键词： 人工智能   骨折分型   胫骨骨折   计算机断层扫描(CT)   软件识别   骨折分型   DICOM格式  

摘要： 目的探讨人工智能(Artificial Intelligence,AI)软件识别定位Ruedi-AugowerⅡ型Pilon骨折的精准性。方法回顾性纳入2020年1月至2024年8月Ruedi-AugowerⅡ型Pilon骨折DICOM格式CT数据20例,随机编号后,分别由1名骨科高年资医师和低年资医师在院内PACS系统和AI软件中识读分析,两者识别出需要复位的骨折块并经判定一致后,在不同系统中测量出每一骨折块在X轴(内外)、Y轴(上下)、Z轴(前后)上的位移、旋转角度,同时用AI软件得出骨折分型和骨折点信息。结果软件识别骨折分型准确率为70%;2组测量骨折块X、Y、Z轴位移、旋转角度等比较差异均无统计学意义(P>0.05),且2种测量方法的一致性较好。结论AI软件测量Ruedi-AugowerⅡ型Pilon骨折位移信息效能与人工一致,验证了其识别定位的精准性;其模拟复位测量的方式具有开创性,可为术前规划复位方案提供指导。

关键词： 人工智能   劳动者   收入分配  

摘要： 人工智能对经济社会发展产生了巨大影响,世界经济逐步迈入了人工智能时代。在人工智能时代,劳动者收入分配状况涌现出了许多新的特征:社会产品丰富、部分劳动者收入份额减少、社会各阶层收入差距拉大。在马克思主义的视域下,由于人工智能在资本主义社会的应用,资本增殖逻辑会导致人工智能作为物化劳动与工人相异化,通过技术偏向性引发岗位替代挤压劳动者。只有通过建立生产资料公有制的人工智能产业,创新与之相适应的收入分配制度等方式,才能够有效缓解人工智能时代劳动者收入分配的诸多不利状况,以资本主义国家为鉴,推动我国向着分配公平、共同富裕的社会主义本质要求迈进。

关键词： 城市轨道交通   短时客流预测   双向长短时记忆神经网络   注意力机制   机器学习  

摘要： 为适应轨道交通客流变化规律,以提高地铁短时客流预测结果的准确度,且兼顾轨道交通客流变化的周期性和潮汐性,提出一种基于注意力机制的双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)短时客流预测模型。首先,将处理后的地铁进出站客流数据以不同时间粒度和节日类型作为预测因素,输入到模型中;其次,通过BiLSTM充分挖掘时间序列的全局特征进行初步预测;最后,再通过注意力机制对不同时间点的显著特征加权得出预测结果,提高模型的预测性能。以上海地铁四号线海伦路站的真实客流数据为对象,进行不同模型的对比实验,并通过4种评价指标(MAE、MAPE、RMSE、R^(2)),评价改进前后的模型客流预测准确性。实验结果表明,在评估指标上,文中提出的ATT-BiLSTM模型要优于单种神经网络预测模型。

关键词： 人工智能   高校思政   价值   困境   路径  

摘要： 在数字化转型的战略引导下,人工智能技术与高校的思想政治教育相结合成为该领域发展的必然选择。高校思想政治教育的发展不仅是对时代需求的响应,更是践行思政课“立德树人”根本任务的重要举措。高校思想政治教育的教师应在深入了解当前教学发展的新动向的基础上,探讨人工智能在提升高校思想政治教育中的应用意义、现实挑战以及具体实施方案,从而更好地优化高校思政课程的教学体系,提高人工智能在思政课程教学中的针对性和实效性,为其高质量的蓬勃发展提供坚实的理论基础和实践依据。

关键词： 机器人折弯   CAM软件开发   OCCT   智能制造  

摘要： 本文聚焦基于Open CASCADE Technology(OCCT)的机器人折弯CAM软件开发与应用。首先分析传统折弯编程方法的不足,并介绍OCCT在CAD/CAM/CAE领域的应用。随后,详细阐述基于OCCT的机器人折弯CAM软件的开发过程,包括需求分析、系统设计、关键技术实现及测试优化。该软件采用先进的折弯路径规划算法和数据互操作性技术,旨在提高编程效率和精度。通过应用实例分析,验证了软件在提升生产效率、降低生产成本及提高产品质量方面的显著效果。最后,展望了基于OCCT的机器人折弯CAM技术的未来发展趋势。

关键词： 专利评估   专利新颖性   BiLSTM-CRF   Sentence-BERT   孤立森林算法   机器学习  

摘要： [研究目的]面对专利数量的迅猛增长,采用人工方法评估专利新颖性变得愈发困难,且目前专利新颖性评估研究过度聚焦于技术层面,未能综合考虑专利的其他信息因素。因此,实现更高效、客观的专利新颖性评估具有重要的现实意义。[研究方法]提出一种基于Sentence-BERT与孤立森林算法的专利新颖性评估方法。首先,使用专利标题与IPC分类号分别作为专利的应用方向与功能分类特征,再通过BiLSTM-CRF模型对专利摘要进行关键技术抽取作为实施方法特征;其次,采用Sentence-BERT对上述特征进行文本向量化表示后组合输入至孤立森林算法获得离群专利集;最后,通过技术量权值过滤法提高专利新颖性评估的精度。[研究结果/结论]以金融科技领域专利进行实证研究,结果表明,该评估方法准确率相较专业专利分析平台方法提升了9%~11%。证明了该方法在专利新颖性评估中的有效性,能为后续专利审核工作和高价值专利分析提供参考。

关键词： 人工智能   阿尔茨海默病   数据   算法   可解释性   伦理审视  

摘要： 阿尔茨海默病是一种进行性发展的致死性神经退行性疾病,其临床表现为逐渐进展的认知和记忆功能下降、语言和视空间障碍等,至今仍无法治愈和逆转。在临床中阿尔茨海默病通常面临确诊不及时的可能,给阿尔茨海默病的早期干预造成了困难,因此提高诊断效率,帮助患者尽早确诊阿尔茨海默病尤为重要。随着人工智能技术的不断发展,其在阿尔茨海默病影像诊断中的应用显示出巨大潜力,但同时伴随着诸多伦理问题。通过探讨人工智能在阿尔茨海默病影像诊断研究及应用中带来的数据安全、可解释性、算法歧视以及偶然发现的披露等伦理挑战,并提出相应对策,以期为人工智能应用于医学影像诊断提供一定伦理指引,保护研究参与者/患者的权益,推动技术的健康发展。

关键词： 人工智能   粮食储藏   阻滞困境   优化策略  

摘要： 人工智能赋能粮食储藏是推动粮食产业现代化的关键举措。人工智能凭借先进的数据分析和智能决策技术,有助于提升粮食储藏质量,优化粮食储藏管理,推动粮食储藏可持续发展。然而,目前人工智能赋能粮食储藏还面临着技术、成本、人才、观念等方面的阻滞困境,需要突破技术瓶颈,提升粮食储藏的效能;进行合理规划,实现投入与回报平衡;培养引进结合,打造复合型人才队伍;更新传统理念,提高对技术赋能的认知。