关键词： 医学免疫学   实验教学   人工智能   教学质量  

摘要： 医学免疫学实验教学是实现培养“实践型、应用型、创新型高素质医学人才”教学目标的重要途径。将ATR教学模式应用于医学免疫学实验教学,充分利用人工智能的优势,既能调动学生的学习积极性,实现“知识学习”与“思维锻炼”齐头并进,促进深度学习,提高教学质量;还能增强学生的团队协作能力,实现“价值思考”与“实践锻炼”双管齐下;同时通过融入课程思政,实现立德树人。

关键词： 人工智能   新型网络犯罪   治理  

摘要： 人工智能技术的快速发展和广泛应用直接或间接影响了犯罪行为的实施,犯罪手段不断迭代更新,犯罪活动的智能化、隐蔽性、跨地域性愈发突出,各种新型网络犯罪日益增多,犯罪形势严峻复杂。人工智能时代,新型网络犯罪治理面临法律适用难、技术防控难、多元主体合力共治难、国际执法合作联合打击难等困境。对此,公安机关应推动完善法律法规,深化依法治理;运用人工智能技术,夯实技术治理;增强多元主体共治合力,优化协同治理机制;推动跨国合作,增强联合打击力度,不断优化新型网络犯罪治理路径,以实现新形势下对新型网络犯罪的精准防控。

关键词： “科”“技”并重   人工智能   贝叶斯分类   实验教学  

摘要： 针对如何在高中阶段开展“科”“技”并重的人工智能教学的问题,本文以《贝叶斯分类器的原理与应用》一课为例,通过设计递进式学习活动,融合数学原理与编程实践,引导学生进行算法逻辑理解和技术迁移应用,最终实现了核心素养与科技创新能力的协同发展。

关键词： 双向长短期记忆网络   机器学习   加强局部加权回归的季节项-趋势分解   麻雀算法  

摘要： 准确预测风速对电网风险管理和资源优化至关重要,直接影响着电力市场的决策和运营效率。针对需求侧用电负荷的高维非线性和时变特征,提出了一种端到端可训练的多因素长序列风速预测模型。该模型采用季节趋势性函数将长期时间序列分解为趋势项、季节项和残差项,从而有效去除宏观趋势和周期性波动对预测结果的干扰。针对残差项的非线性波动性,引入了基于频谱约束和变分原理的变分模态分解方法,用以解构非线性波动模式并捕捉外生协变量的潜在非线性结构特征。在此基础上,为有效表征条件协变量之间的复杂交互关系,设计了基于双向交互更新机制的编码器-解码器深度学习框架。该框架通过将多层注意力机制与递归网络结合,不仅能够捕获时间序列中的长程依赖特性,还能动态学习协变量的交互模式,从而提升模型的预测能力和泛化性能。在真实风速负载数据集上的实验表明,所提模型在预测精度和稳定性方面显著优于传统方法和当前最先进的基线模型,验证了模型各模块设计的有效性及其实用价值。

关键词： 净初级生产力(NPP)   机器学习算法   地理探测器   时空演变   驱动分析  

摘要： 【目的】针对南昌市植被净初级生产力的演变特征和影响其时空演变主要驱动因子的确定,深入研究NPP的演变特征,可为量化气候变化背景下区域生态系统健康程度和生态环境的平衡提供科学依据。【方法】基于ArcGIS和Matlab平台,利用ReliefF、RF算法和地理探测器,定量评估了南昌市1998—2015年的演变特征及其时空驱动因子。【结果】1)从时间角度分析,NPP总体呈波动上升趋势,季节变化分明;在空间上,总体呈中间低四周高的分布规律,极小值基本分布在东湖区、西湖区、新建区东北部和进贤县西北部;2)对比几种算法可知,ReliefF算法拟合的精度最高,更适用于NPP的回归分析,且2种算法均得出地上气温和降水对于NPP演变影响最显著;3)在空间上,由地理探测器结果得南昌市NPP受降水因子的影响最显著;而在时间维度上,由回归分析及特征筛选后Pearson相关性分析得,人为因子对NPP的驱动影响远高于气象驱动。【结论】随着城市化的进程加快,大规模的人口迁移到城市,造成建设用地大幅增加,土地利用结构变化。城市化较慢的安义县与进贤县的NPP值明显高于中小城市。城市化发展使得植被的生长情况不再单单受自然因素的影响。人类活动,如农业耕作、土地利用变化、城市化、森林砍伐和植树造林等,直接影响植被NPP,而人类活动和自然因素将共同塑造生态系统的功能和结构,全面了解NPP驱动因素,对生态系统完整性和生物多样性进行监测与评估尤为重要。

关键词： 人工智能   金融科技   机器学习   风险管理  

摘要： 随着人工智能技术的迅猛发展,其在金融科技领域的应用日益广泛,为金融服务创新和风险管理带来了革命性变革。本研究探讨了人工智能在金融科技领域的应用现状、技术优势及面临的挑战,并提出了相应的风险防控策略。研究表明,人工智能通过机器学习、自然语言处理和计算机视觉等技术,显著提高了金融服务的智能化水平和效率。然而,数据隐私、算法透明性和伦理问题仍是亟待解决的关键问题。未来,人工智能在金融科技领域的深度融合将推动个性化金融服务和智能风险管理的实现。

关键词： 人工智能   沙特阿拉伯   “2030愿景”   《数据和人工智能国家战略》  

摘要： 科技强国对于沙特达成“2030愿景”、实现国家经济转型意义深远,其中人工智能是沙特提升科技竞争力的重要路径。沙特政府出台人工智能国家战略,是全球经济格局重组、地区同质化竞争和国家深度转型综合作用的结果。沙特围绕成为人工智能全球领先国家的核心目标,依托政府主导型的组织运行机制,在聚焦人才培养、政府职能、医疗健康、能源产业、交通物流等五大优先领域前提下,分阶段逐步推进人工智能国家战略。在政府主导的“官产学”协同参与下,沙特凭借雄厚的国家资本支持,重点通过提前布局优势领域、加强国内外人才供应、加大全方位国际化合作等形式开展人工智能战略实践,并在相关领域取得显著成果。但作为后发国家,沙特经济转型面临的挑战、人才供应不足、法制不健全、产业环境吸引力不够等因素,也给该国人工智能生态系统构建带来影响;与此同时,数字权力格局带来国家治理风险、大国科技竞争导致不确定性增加,也使沙特人工智能战略面临挑战。未来,沙特深化与推进人工智能国家发展战略,应在坚持实践性和前瞻性、自主性和开放性、技术性和社会性相统一的原则下,探索出适配自身条件的差异化发展道路。

关键词： 文化数字化   社会主义文化强国   文化新质生产力   人工智能  

摘要： 随着国家文化数字化战略的深入实施,文化和科技进一步深度融合,文化数字化研究呈现出广阔的前景,在社会主义文化强国建设中的重要地位日益凸显。2024年,学界关注文化新质生产力、人工智能、文化大数据、电子游戏、数字文化治理、文化数字化研究期刊建设等前沿热点,研究热度高涨。研究议题日渐丰富,涵盖了文化遗产数字化、公共文化数字化、艺术数字化、文化产业数字化、文化旅游融合数字化等多元视角,研究范围不断拓展与深化。展望未来,学界应深化文化新质生产力理论研究、推进人工智能技术的跨学科研究、聚焦数字文化内容的深度锻造、推动文化遗产数字化的成果转化、加强文化数字化人才队伍建设、构建文化数字化协同治理体系,引领文化数字化研究迈向更广阔的发展前景。

关键词： 人工智能   合同管理   AI工程   合规管理   降本增效   合同审查  

摘要： 应用AI和数字化工具,实现合同管理从管控到赋能的升级。2025年DeepSeek崛起,标志着AI技术迎来一次重大突破。随着AI技术快速发展以及企业合规意识日益提升,AI与法务的融合场景成为推动企业合规与数字化转型的极佳切入点。在此形势下,AI与合同管理的结合,被赋予全新价值——颠覆合同管理传统模式,重新定义合同全生命周期管理。

关键词： AI技术   机器学习   自然语言处理   文化出版  

摘要： AI技术的快速发展正深刻改变传统文化出版行业的格局。通过自然语言处理、图像识别、机器学习等核心技术,AI正在重新定义出版产业链的各个环节。在内容生产上,生成式AI能够快速生成高质量的文本、翻译和设计,提高出版物的创作效率;在编辑与校对环节,智能工具大幅提升了语法检测和内容优化的精准性。