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关键词： 人工智能   大模型   档案学基础理论   档案工作  

摘要： [目的/意义]人工智能大模型对档案学基础理论带来挑战和变革，亟需探讨其如何推动档案学基础理论的创新与发展。[研究设计/方法]通过对比传统时代和人工智能时代档案学基础理论的内容要点，阐述档案学基础理论对大模型挑战的回应，进一步解释“大模型如何影响档案学基础理论？而档案学基础理论又应当如何回应大模型发起的挑战？”[结论/发现]大模型对档案学基础理论提出了来源原则概念狭窄，文件生命周期延伸、档案价值转化，档案鉴定理论缺失可信性、销而不毁，档案记忆观的建构主体危机等挑战。为回应这些挑战，档案学基础理论需进行自我调适和创新：新来源观概念与背景的再发现，强调文件生命周期的动态连续性，关注档案鉴定理论的可信度检测与被遗忘权，规范算法权力和掌握记忆话语权。[创新/价值]从理论层面重新审视大模型对档案学基础理论的挑战，以及档案学基础理论应如何进行自我修正以做出恰当回应，切实为人工智能时代档案工作提供理论指导。

关键词： 输电线路   故障辨识   多源数据融合   人工智能   模型融合  

摘要： 输电线路是电力系统稳定运行的关键元素，当输电线路发生故障时，如何快速而准确地识别故障原因对电力系统安全稳定运行具有重要意义。针对现有输电线路故障原因辨识方案存在准确度低等问题，提出一种多源数据融合的输电线路故障原因辨识方法。首先，刻画输电线路不同故障类型的外界干扰因素和数据波形特征，为多源数据输入提供理论支持；其次，利用格拉姆角场及特征编码对故障信息进行预处理，从时序波形、二维图像和离散特征角度构造不同故障类型的特征表达方式；然后，设计了一种自适应边界参数融合长短时记忆神经网络、卷积神经网络和人工神经网络对输电线路故障原因进行辨识分类；最后，通过真实数据对比测试验证了所提方法的有效性和先进性，为完成高精度的输电线路故障原因辨识任务提供可靠解决方案。

关键词： 可拓学   潜部特征元   特征元   基元理论   人工智能   自然语言处理   大语言模型   可拓智能  

摘要： 潜部特征元构建是可拓学基元理论的重要研究内容，潜在信息挖掘对解决问题和激发创新思维至关重要。为了解决目前人工识别基元潜部特征元效率低、覆盖面窄和数量不足的问题，研究基元潜部特征元显化理论与人工智能算法实现的结合点，提出挖掘基元潜部特征元的流程化、系统性方法，使用爬虫技术收集目标基元对象的相关信息，清洗噪音数据并从句子中挖掘构成特征元的名称和描述，用概率统计的定量方法筛选潜部特征元并通过Python代码实现智能挖掘功能，最后通过案例对比分析进行论证。研究结果能有效提高基元潜部特征元的识别效率和智能化水平，对从复杂多变的语料句法中进行语义概括也有一定的参考作用，为进一步提高特征名称及其量值智能提取的精确性积累训练集，促进可拓展型人工智能理论的发展。

关键词： 人工智能   新质生产力   试点政策   多时点双重差分模型  

摘要： 选取2012～2022年中国30个省份面板数据，采用多时点双重差分模型，基于人工智能创新发展试验区政策效应视角，实证检验了人工智能对新质生产力的影响及其作用机制。研究发现：试点政策显著提升了新质生产力，且随时间推移，影响程度逐步扩大。其中人才集聚、产业结构等的中介效应也相当明显。这一结论在平行趋势检验、安慰剂检验、更换变量和内生性处理等系列稳健性检验后依然成立。但试点政策效应存在较大的区域差异，人工智能发展条件较好的东部地区效应最大，对人工智能与信息化技术依赖程度高的西部地区次之，而中部及东北地区的政策效应并不明显，且开放程度和市场化程度高的地区明显高于其它地区。因而提出了适度扩大政策试点范围、畅通人才流通渠道、加快产业智能化转型和实施区域差异化策略等政策建议。

关键词： 卵巢癌   经阴道超声   经腹超声   CNN   分割   卵巢囊肿  

摘要： 【目的】：卵巢癌是女性死亡的第五大癌症。超声诊断卵巢肿瘤发挥着重要的作用但分为两种不同的扫查方式。人工智能在卵巢癌良恶性诊断方面越来越成熟。进一步探讨人工智能诊断卵巢恶性肿瘤在哪种扫查方式下更加准确对后续的诊断以及治疗具有重要意义。为了探讨对于卵巢恶性肿瘤诊断以及良恶性鉴别方面，人工智能在经腹部扫查以及经阴道扫查方式下，哪种扫查方式最终诊断结果更加准确。【方法】：基于数据集，将数据集以及收集的经腹部以及经阴道扫查的二维超声图像进行预处理，提高图像的的质量，再对感兴趣区域（ROI）进行分割并将其分为训练集以及测试集。利用卷积神经网络（CNN）对图像训练集进行学习，最终计算出测试集上模型的准确性。【结果】：经阴道部扫查较经腹部扫查最终测试集诊断恶性卵巢肿瘤准确率提高14％。对于鉴别含有囊性成分的卵巢肿瘤良恶性方面，经阴道扫查和经腹部扫查混合后比单纯经腹部扫查准确率提高9.7％。【结论】：在不同扫查方式下CNN均能够识别卵巢恶性肿瘤，但经阴道扫查相较经腹部扫查准确率更高，并且经阴道扫查方式下CNN模型鉴别卵巢肿瘤良恶性准确率更高。

关键词： 人工智能   企业   新质生产力  

摘要： “新质生产力”对人工智能与企业的融合提出了新要求，有必要对人工智能驱动企业新质生产力的机制和路径做出分析。基于2013—2022年间省级面板数据，实证考察人工智能影响企业新质生产力的内在机制和影响路径。研究发现，人工智能显著提升了企业新质生产力发展水平，并且经过一系列内生性和稳健性检验后依然成立；人工智能对东部地区企业新质生产力水平提升的影响效果最强，对西部地区企业新质生产力水平的提升效果次之，而对中部地区企业新质生产力水平的提升效果不显著；中介效应检验发现，人工智能可以通过优化创新链、人才链和资金链提高企业新质生产力发展水平。因此，政府要加快发展新一代人工智能，提升企业新质生产力水平；优化创新链，提升企业技术创新水平；优化人才链，引导企业通过多种方式优化劳动力结构；优化资金链，积极促进数字经济与传统产业的深度融合。

关键词： 生成式人工智能   近代物理实验   建构主义  

摘要： 生成式人工智能深刻影响了学生的学习方式,从而为高等教育高质量发展提供新的生长点。面向校内本科生的随机问卷结果表明,开展人工智能赋能的物理实验教学改革具有较强的必要性与紧迫性。针对这一目标,以近代物理实验课程和ChatGPT4大语言模型为例,结合实验教学活动的部分具体场景,从教师、学生、实验设备与实验环境等多个维度系统性分析生成式人工智能应用于传统物理实验教学所面临的机遇与挑战,并对人工智能融入实验教学的新型教学形态给出可行的应对策略。

关键词： 人工智能算法   RPA机器人   智能巡检   异常监测  

摘要： 针对传统巡检方法无法满足巡检设备多与难度高的问题，研究设计了基于人工智能的机器人流程自动化的配网巡检架构，并引入迁移学习，得到基于改进You Only Look Once xs算法的视频巡检异常监测方法。研究结果表明，研究提出的算法在训练中仅需81次迭代就可稳定，损失值对应2.54;在消融实验中，与基础算法相比，其平均精度均值与单张图像异常检测时间分别提升3.48%与39.47%。在对比实验中，改进You Only Look Once xs算法的平均精确率、召回率与F1值均是最高的。上述结果说明研究提出的方法能实现电力设备异常时高效准确的判断，能有效解决智能配网巡检中存在的问题。

关键词： 长江流域   干旱形成演变机制   人工智能   陆气耦合   多尺度无缝隙预测  

摘要： 受东亚季风气候以及全球气候变暖的影响，长江流域近年来极端干旱事件频繁发生，严重威胁流域经济社会高质量发展。深入研究长江流域干旱形成演变机制，提出干旱时空变化过程预测方法，提高干旱预测精度，对保障长江流域供水安全、粮食安全和生态安全具有重大的理论意义和实践价值。本文围绕长江流域干旱形成演变机制与预测问题，重点梳理了近年来长江流域气象干旱、农业干旱和水文干旱研究上取得的重要进展，并对未来发展趋势进行展望。（1）在形成演变机制方面，系统总结了多尺度气候系统异常特征对区域气象干旱的驱动和维持机制，并进一步揭示气候条件、流域特征、人类活动等不同因子对农业干旱和水文干旱时空演变过程的影响；（2）多尺度预测方面，梳理了综合运用动力、统计方法的气象干旱预测进展，以及基于陆气耦合的农业干旱和水文干旱预测研究。进一步地阐述了未来研究中，研发具有物理气候基础的季节尺度气象干旱人工智能预测方法、形成长江流域基于陆气耦合的干旱时空演变过程多尺度无缝隙预测技术体系的重要性。

关键词： 双轮驱动   人工智能   可解释性   智能诊断   肺炎  

摘要： [目的/意义] 面向疾病诊断场景，探讨基于知识和数据融合的人工智能诊断模型的可解释性策略，为促进智能医学发展，进一步加强情报学、数据科学与医学学科间的交叉融合。[方法/过程] 结合多学科理论和方法，从知识数据双轮驱动角度，构建可解释性的智能诊断理论模型框架，并以病毒性肺炎和细菌性肺炎的鉴别诊断进行实证研究。[结果/结论] 本文从情报学视角出发，阐述了可解释性智能诊断模型构建策略，并通过实际场景应用验证模型框架的可行性与合理性。