关键词： 人工智能   新闻采编   守正创新   人机协同   流程再造   专业主义  

摘要： 在新媒体时代,随着人工智能技术的不断发展,新闻采编的模式与价值逻辑逐渐被重构。基于此,本文聚焦“守正”与“创新”的辩证统一,对AI赋能新闻采编工作进行研究:一方面,AI通过全网信源抓取、智能写作辅助、传播效果预判等能力提升采编效率,推动流程智能化再造;另一方面,强调新闻的真实性核查、深度报道赋能等核心价值的不可替代性。研究表明,人机协同的本质是工具理性与价值理性的融合,技术赋能规模化生产,而人类则主导品质控制与价值锚定。未来需建立以人为核心的AI应用框架,实现新闻专业主义的时代进化。

关键词： 人工智能   外语教育   契合方向   教育改革  

摘要： 当前,我国高等教育领域正经历着深刻变革。外语专业与其他专业一样,面临诸多新的机遇与挑战。专业转型作为改革征程中的关键探索环节,恰如宋朝思想家周敦颐所提“道在其中”“豁然贯通”之理,蕴含着深刻的内涵,转型与否需综合考量学校的定位、地域的特色以及专业自身的发展状况。推动外语专业转型,应主动融入国家大势,强化内涵建设,优化教育生态,坚持守正创新,实现外语教育的转型升级,培养契合时代需求的复合型人才。

关键词： 高阶思维   人工智能   贝叶斯公式   工程数学  

摘要： 在数智化时代,人工智能技术能够有效地完成程序式任务,承担机械性重复的工作,但科技的快速发展也更迫切需要创新型人才的持续助力。为了培养具有高阶思维能力的学生,大学数学的教学模式面临着适应性改革与数智化转型。本文以“工程数学”课程中贝叶斯公式的教学设计为例,构建了以解决实际问题为牵引、以培养数理逻辑为目的、借助大语言模型实践检验理论结果、拓展前沿应用启发高阶思维的新型教学模式。这一模式适用于理论与应用结合紧密的“工程数学”课程,传统教学与“数智技术”的有机融合是培养善思笃行的社会所需人才的重要途径。

关键词： 人工智能   全球竞争   数据治理  

摘要： 全球人工智能正深刻重塑经济、军事及社会格局,成为各国战略竞争核心。技术层面,算法革新、数据融合与绿色算力呈现协同演进。区域战略鲜明分野,中国以政策产业协同推进技术平权,深度参与全球治理;美国依托科技巨头强化主导,对华技术遏制升级;欧盟以《人工智能法案》引领伦理治理,然而创新滞后掣肘发展;日、韩、新等其他国家亦依托禀赋探索特色路径并注重协同。未来趋势凸显,科技压制与技术平权博弈并存,治理体系趋向多边碎片化,大模型驱动通用智能突进性进展,“AI+”深度融合加速行业与经济结构重塑。

关键词： 多模态大模型   跨模态理解   预训练   模态对齐   人工智能  

摘要： 近年来,随着以ChatGPT为代表的大语言模型(Large Language Models,LLMs)在通用人工智能方向上取得突破性进展,国内外掀起了大模型应用的研究热潮。人类获取和处理信息的方式往往涉及视觉、听觉、文本等多种模态,单纯依赖文本的语言模型难以充分理解和表达复杂的现实世界信息。因此,研究者开始探索将LLMs扩展到多模态领域,通过统一建模文本、图像、视频等不同类型的数据,构建具有跨模态理解能力的多模态大模型(Multimodal Large Models,MLMs)。对MLMs的发展现状进行了全面梳理,重点介绍了当前主流的模型架构、训练策略以及评估方法,并分析了该领域面临的挑战和未来发展方向。随着模型参数规模和训练数据的大幅扩展,MLMs在跨模态任务中的性能显著超越了传统方法,为通用人工智能的发展奠定了重要基础。这些模型在视觉问答(Visual Question Answering,VQA)、图像描述、多模态对话等典型任务中展现出卓越的理解与生成能力。然而,当前MLMs仍存在长序列处理效率、计算资源需求以及模型可靠性等方面的技术瓶颈。未来研究将致力于在保持模型性能的前提下提升计算效率,并推动技术从通用框架向领域专用解决方案的转化,为通用人工智能的实现和产业智能化转型提供关键技术基础。

关键词： 激光诱导击穿光谱   机器学习   中值绝对偏差法   土壤重金属污染  

摘要： 鉴于重金属于土壤中长期累积会致使土壤污染加剧、质量衰退,进而衍生出诸多棘手的环境问题,对土壤重金属含量进行持续且精准监测至关重要。通过整合激光诱导击穿光谱(LIBS)技术与智能算法,致力于实现土壤中重金属污染等级的快速精准辨识。首先,运用中值绝对偏差(MAD)法剔除异常光谱,并对光谱数据执行归一化操作,以有效抑制激光能量波动以及环境噪声所引入的干扰,保障数据的可靠性与稳定性。继而引入支持向量机(SVM)、K近邻算法(KNN)、随机森林(RF)与决策树(DT)的智能算法,针对预处理后的光谱数据实施分类识别,为化解因参数择取失当引发的过拟合或欠拟合风险,采用随机搜索策略对各模型予以优化。经综合比对,SVM模型呈现出最优的分类精度,Cr和Cu污染土壤等级识别的准确率分别为99.417%、99.250%。实验表明,SVM和LIBS相结合可以快速判断土壤中重金属污染等级,同时也为环境检测与治理提供了一个新的技术方向。

关键词： 人工智能   科技创新   产业创新   新质生产力   两创融合  

摘要： 科技创新和产业创新融合,是实现高水平科技自立自强、助力新质生产力发展的重要举措,回答好谁来融、靠什么融、融什么、合成什么样等主要问题,具有较强的理论与现实意义。人工智能是兼具科技创新与产业创新属性的综合体,对于两创融合具有一定的驱动效应,将其作为样本进行研究,有助于摸清两创融合的基本规律和内在机理。依据新质生产力理论,尝试构建以人工智能为“支点”撬动两创融合的逻辑框架。研究发现,在融合主体、融合方式、融合内容和融合效能四个维度,人工智能可以发挥承上启下的双向推动作用,与劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合等四个方面均有交互行为。就作用机理而言,人工智能产生的智力资本积累机制、创新资源配置机制、科技成果转化机制和应用场景适配机制等,推动创新链、供应链、产业链的连锁反应,逐步形成环环相扣的链式发展路径,有利于破解两创融合过程中的现实梗阻。就实践路径而言,结合国家战略与地方政策等相关要求,尝试从理论结合实际的角度提出一些对策建议,基本思路是由人机结合型融合主体生成创新链,经由动态循环型融合方式优化供应链,突出目标导向特征布局产业链,最终以实时可见的融合效能彰显价值链。具体建议包括:鼓励多元主体参与创新,按照“价值对齐”原则汇聚形成创新链;运用专业化的创新融合方式,采取精准对接手段调控供应链;强调具体层面的实际创新,因循数实融合理念升级产业链;聚焦场景释放融合效能,秉持开源共享精神塑造价值链。不过,各行业各领域情况各有差异,科技创新、产业创新以及两创融合的重点也将不同。应当坚持守正创新、因地制宜等基本原则,有选择性地推进政策试点与改革探索,在不断实践过程中积累经验,从而找到更多更好的能够促进两创融合、助力新质生产力发展的可行性方案。

关键词： 人工智能   ESG表现   可持续发展   环境   社会   治理  

摘要： 随着全球对可持续发展的关注度不断提高,ESG理念逐渐融入企业日常运营与长期战略规划中。环境、社会和公司治理(ESG)作为企业战略决策的核心要素,已成为企业实现长期价值和提高核心竞争力的关键指标。与此同时,人工智能技术的快速发展为企业ESG管理带来了新的技术驱动力和创新机遇,其在数据处理、分析预测以及自动化决策等方面的优势,为解决ESG领域的复杂问题提供了新的思路和方法。因此,将人工智能与ESG融合已成为企业未来发展的新趋势。本文聚焦于该领域,通过对现有文献的系统梳理,全面剖析了人工智能对企业ESG表现的多维度影响及其作用路径。基于研究现状与不足,本文提出了未来研究展望,以期推动人工智能与企业ESG领域的协同发展,为企业可持续发展提供新的理论支持和实践指导。

关键词： 极简主义   人工智能   现代教育技术   师范生培养   新范式  

摘要： 本文针对高校教师教育专业“现代教育技术”课程教学存在的学时配置失衡、内容更新滞后、教学示范缺失、价值取向偏差四重困境,提出了“极简理念+人工智能”双核驱动改革框架,并通过构建三层课程体系、创新教学方法、重构评价机制,形成可复制的教学改革方案,以提升师范生信息技术应用能力及信息化教学设计能力,为智能时代教师教育数字化转型提供新范式。

关键词： 高校财务管控   人工智能   信息共享平台   智能风控体系  

摘要： 高校财务管控体系正经历人工智能驱动的范式革新,机器学习算法通过分布式计算重构多源异构数据解析机制,区块链智能合约重塑预算监管链条,形成动态化财务决策支持系统。重点突破跨部门数据中台建设、智能合约嵌入预算监管闭环、风险防御型数据治理架构等关键节点,同步实施复合型人才培养策略,最终形成技术架构、制度创新与人力资源协同驱动的智能财务生态系统。