关键词： 人工智能   就业稳定   人才培养   社会保障   数实融合  

摘要： 在新一轮科技革命与产业变革中,人工智能发展迅猛,通用大模型快速迭代,垂直大模型在教育、医疗、交通等领域百花齐放,具身智能异军突起,推动机器人多模态感知与自动化应用大幅提升。在人工智能的不同发展阶段,其替代效应、创造效应和增长效应对就业的影响各不相同,其中占主导地位的效应会随阶段变化而对就业产生不同的总体影响。应辩证看待替代效应,其作用取决于人工智能与人类劳动力的成本比较,以及具体的社会制度。当前,中国面临人口老龄化、少子化的结构性挑战,无疑为人工智能的发展带来重大的机遇。应全面理解创造效应的三个层次,同时重视人工智能的增长效应。为此,需要发挥制度与国家治理优势,更好统筹人工智能与就业,着力完善人才培养和职业培训体系,前瞻性建立社会保障缓冲机制,同时推动数字与实体经济深度融合,挖掘新经济增长点,提升生产效率,使广大劳动者共享人工智能发展成果。

关键词： 核心素养   人工智能   问题驱动  

摘要： 本文以培养学生的“核心素养”理念为指导,以现实生活中的“问题解决”为策略,以“智能采摘”项目为载体,创造沉浸式的教学场景,实现真实问题驱动学习,并通过“做中学,学中创”提升学生的核心素养,落实立德树人的教育理念。

关键词： 胃癌   早诊早治   疾病状态预测   机器学习  

摘要： 胃癌是消化道肿瘤中发病率较高的一种,对人们的健康构成严重威胁。早期预警、早期诊断可以提高5年生存率60%以上。近年来,机器学习方法在胃癌前状态预测方面取得了丰富的成果。首先从内镜图像、生化标志物、基因表达、中医证候等方面论述胃癌前状态的显著性特征,并结合机器学习方法预测的胃癌前状态研究成果,比较分析基于传统机器学习方法、深度学习方法和多种融合方法的优缺点。提出开展多中心、大样本队列研究并建设共享数据平台,实现多模态数据融合,增强模型的可解释性3点建议,为胃癌的“早诊早治”提供方法学借鉴。

关键词： 全要素生产率   人工智能   新能源汽车   行业竞争  

摘要： 基于2013—2022年新能源汽车上市公司数据,利用固定效应模型,从企业全要素生产率视角探讨人工智能对新能源汽车产业高质量发展的影响。结果表明:人工智能应用通过提升企业研发技能和优化劳动力结构提升新能源汽车企业全要素生产率,行业竞争强化促进作用,对大规模企业、高水平人工智能利用的企业和东部地区企业的影响更显著。

关键词： 智能制造   农业机械   数控技术   零部件加工  

摘要： 为了实现农业机械化赋能新质生产力的目标,探索了数控技术在农业机械自动化制造中的应用路径,提出基于逆向建模和蚁群算法的数控加工方案,并以马铃薯收获机叶轮零部件为试验对象,评估了传统加工方法和数控加工方法的应用效果。研究结果显示,数控加工技术下的叶轮零部件加工精度显著高于传统加工方式,有助于提升叶轮加工效率和产品品质。

关键词： 干细胞   细胞分化   转分化   人类健康   生命本质   人工智能  

摘要： 干细胞是一类在体内外特定环境下具有旺盛增殖和分化潜能的祖细胞,在组织损伤修复、再生医学、疾病治疗以及抗衰老等人类健康相关领域中,均具有巨大的应用价值;同时通过对干细胞的研究,可不断丰富人们对生命本质的认知。本文简要综述了有关干细胞从基础科研到实际应用领域国内外的研究历程,讨论了其与人类健康相关的发展趋势和未解的科学与技术问题,旨在为相关领域感兴趣以及欲拓展对生命本质认知的读者,提供有价值的参考资料和思考。

关键词： 人工智能   思政课   教学评价  

摘要： 思政课教学评价是衡量思政教师教学水平的基本准则,旨在通过对教师教学目标、内容、过程等进行价值判断的方式,提升教学质量、促进学生发展。人工智能时代,社会对人才提出更高的要求。思政课教学评价必然要经过一系列变革,只有紧跟时代发展步伐,才能真正满足学生发展需要。然而,当前大多数高校仍然沿用传统思政教育评价模式,评价主体单一、评价工具落后、评价内容不全面、评价过程不规范等问题愈加凸显。为走出这一困境,高校要加快思政教学评价改革步伐,基于现实困境有目标、有针对性地探索优化教学评价的策略。

关键词： 岱海   悬浮物质量浓度   Sentinel-2 MSI   机器学习   遥感反演  

摘要： 【目的】对比分析传统经验模型和5种机器学习算法精度和性能,分析2017—2023年岱海悬浮物质量浓度的时空分布特征,并探讨岱海悬浮物质量浓度变化的影响因素。【方法】通过现场实验获取岱海水体实测光谱和悬浮物质量浓度,对比分析5种机器学习模型(BP神经网络模型、卷积神经网络模型、随机森林模型、支持向量机模型、径向基函数神经网络模型)和传统经验模型的遥感反演精度,选取精度最高的反演模型基于Sentinel-2MSI卫星数据反演岱海悬浮物质量浓度。【结果】(1)机器学习模型较传统经验模型的反演精度高,经三折交叉和地面同步数据验证BP模型反演效果优于其他模型,模型R2为0.76,RMSE为4.66 mg/L,MAPE为26.57%;(2)BP模型的9个输入特征变量均对模型有正贡献作用,特征变量B4·B5对模型的重要性最为显著,其次B4、B4+B5和B5·(B4+B5)对模型精度影响较大;(3)2017—2023年岱海年平均悬浮物质量浓度介于8.43~11.68mg/L,且呈小幅波动下降趋势,5—10月岱海月平均悬浮物质量浓度介于7.77~10.84mg/L,5月悬浮物质量浓度显著高于其他月份且变化较大,6月后开始下降并趋于稳定。空间上,岱海悬浮物质量浓度主要呈“近岸高、离岸低”的特点,高值区主要分布在岱海西南和东部近岸水域;(4)岱海悬浮物质量浓度与风速表现出显著的正线性关系(r=0.61,p<0.001),与气温和降水量的相关性不大。【结论】遥感技术结合机器学习模型能够大幅度提升水质监测的效率和精度。在众多模型中,BP模型和CNN模型精度优势更为明显,其中BP模型精度更高且更为稳定。

关键词： 人工智能   虚拟现实   涌现叙事   故事生存  

摘要： 人工智能技术的快速迭代改变了传统电影、游戏、虚拟现实媒介中需要完整故事结尾的叙事传统,从预设好的故事脚本延展为开放世界与实时涌现角色。尤其是人工智能体(AIAgent)在多模态感知、多场景任务中表现出的适应性,加之虚拟现实媒介的多模态交互支持,使虚拟现实媒介原有的非玩家角色(NPC)被逐步替代。文章通过阐释虚拟现实媒介中从NPC到AIAgent的叙事变迁,探究了人工智能体如何进行叙事,并由此提出了虚拟现实媒介中人工智能体叙事的表征及其机制。具体而言,智能体在共同的叙事和体验的基础上,提供了涌现叙事的可能性,其在虚拟现实媒介中的故事生存,实际上展现出对未来虚实融合叙事的“终极生活”思考。

关键词： 数字化   人工智能   博物馆   Z世代   跨文化传播  

摘要： 数智时代的博物馆外交正在成为全球新生代跨文化交流的新引擎。随着数字智能技术发展,博物馆借助虚拟展演、人工智能等工具构建起沉浸式、多元化的文化交流平台,不仅突破了物理空间限制,还在推动文化共创和全球公共议题中发挥积极作用。国外博物馆通过沉浸式体验、数字平台共创、无障碍和包容性设计等多种实践,激发了全球“Z世代”的跨文化交流热情。