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关键词： 文生视频技术   人工智能   安全风险   协同治理  

摘要： 进入人工智能时代，AI文生视频技术凭借其强大的自然语言处理和图像生成能力，在技术革新、应用场景、用户体验等方面形成新突破的同时，亦对数据采集端、处理端、存储端和应用端带来新的安全风险。这些安全风险有着独特的生成逻辑，可通过技术、法律及实践三个维度得到分析说明。为有效防范应对安全风险，应着力构建AI文生视频技术安全风险的协同治理路径，具体包括：在理念层面从发展至上转向发展和安全并重；在制度层面构建完备的法律法规与监管体系；在技术层面强化系统模型的安全性和鲁棒性；在行业层面建立统一的行业规范与协作机制；在公众层面强化公众的风险意识和防范能力。

关键词： 人工智能   物联网   海洋气象预报   组网优化   路由策略  

摘要： 人工智能技术广泛应用于海洋气象预报，且越来越依靠物联网获取海洋环境中多种模态的海量感知数据.针对数据的获取数量和传输速度不足以支撑模型精准预报的问题，提出了面向海洋气象预报的低时延智能物联网构建方案.首先，设计了智能物联网海洋气象预报融合架构，该架构不仅充分适配了人工智能技术和物联网技术，更实现了对海洋气象数据的高效采集、处理与分析，为海洋气象预报提供了有效灵活的底层结构.其次，优化了异构海洋感知设备协同组网方法，通过优化多层耦合网络拓扑，实现了异构海洋感知设备的高效互联，保证了数据收集的全面性和准确性.最后，提出了海洋感知网络低时延路由算法，该算法通过智能路径选择和数据传输优化，减少了信息从感知设备到数据中心的传输延迟，确保预报数据的快速更新.经实验验证，该方案充分利用智能物联网的优势，解决了海洋气象预报中数据获取难和处理延迟长的问题，所提方案的时延均值降低37%，时延中值降低38%，为海洋气象实时和准确的预报提供有力支持.

关键词： 反应堆物理   中子学分析   人工智能   物理机器学习   中子输运  

摘要： 在全球科学智能研究与应用的浪潮下，人工智能技术已在反应堆中子学分析的各个环节得到应用，以增强中子学分析的智能化、精细化和高效化。本文对近年来人工智能技术在反应堆中子学分析中的应用研究进展进行综述，以期为推进反应堆数智化发展提供一定的借鉴和参考。为便于读者阅读，首先介绍了人工智能方法的基本分类及其特点；然后分别介绍了中子学分析的核数据评价处理、问题建模、方程数值求解以及输运结果应用四个主要环节的应用研究情况，并分析了其关键技术；最后从模型、数据和应用安全三个方面总结了人工智能技术在中子学分析计算中存在的问题，并给出了相应的研究建议与思考。

关键词： 科学—技术关联   知识网络   时间序列分析   协同演化   人工智能  

摘要： [目的/意义]战略性新兴产业布局需要部署基础科学研究和技术创新活动之间的协同，而探测科学—技术关联正是挖掘科技协同的重要途径。[方法/过程]针对科学—技术系统多尺度非线性关联特征，本研究从复杂网络与时间序列相互表征视角出发，构建人工智能领域的科学—技术知识网络，设计“网络—时间序列”等价转换方法，将科技知识网络表征为非线性时间序列，采用知识网络距离、序列同步性指标测量科技协同演化。[结果/结论]本研究的方法能够挖掘科学—技术系统的非线性动态关联；分析发现人工智能领域科技协同演化关系趋于紧密，且由于科学研究细化和技术分化效应，科学与技术知识结构差异性逐步增强。

关键词： 湖北钉螺   拟钉螺   深度学习   人工智能   计算机视觉   云南省  

摘要： 要]目的 建立基于EfficientNet-B4模型的云南省湖北钉螺滇川亚种视觉智能识别模型，并评估不同数据增强方法和模型超参数对钉螺识别效果的影响。方法 2024年6月，于云南省永胜县采集湖北钉螺和拟钉螺样本各400只，各选取300只，鉴别分类后进行图像样本采集。将采集的925张钉螺和1 062张拟钉螺图像作为数据集，按照8∶2的比例分为训练集和验证集；对剩余的100只钉螺和100只拟钉螺样本分别采集352张和354张图像作为外部测试集。对采集的图像进行裁剪、调整大小等预处理操作。采用基线（baseline）、Mixup和高斯模糊等3种数据增强方法；模型超参数包括自适应矩估计（adaptive moment estimation,Adam）和梯度下降法（stochastic gradient descent,SGD）2种优化器，焦点损失函数（focal loss）和交叉熵损失函数（cross entropy loss）2种损失函数以及余弦退火（cosine annealing）和多间隔调整（multi-step）2种学习率衰减策略。基于EfficientNet-B4模型建立对湖北钉螺滇川亚种和拟钉螺的智能识别模型，并将不同数据增强方法和不同超参数组合为7个不同训练策略组，采用外部测试集对模型性能进行测试。采用准确率、精确率、召回率、F1指数、损失值、约登指数和受试者工作特征曲线（receiver operator characteristic curve,ROC）下面积（area under curve,AUC）等指标评价不同训练策略下模型性能。结果 采用不同数据增强方法的各组模型间损失值差异较接近。同时采用Mixup和高斯模糊数据增强方法的第4组模型性能最佳，外部测试集测试准确率为90.38%、精确率为90.07%、F1指数为89.44%、约登指数为0.81、AUC为0.961。采用SGD优化器的组别模型准确率较采用Adam优化器的组别降低29.16%（χ2=81.325,P <0.001），采用交叉熵损失函数模型准确率较第4组降低0.80%（χ2=3.147,P> 0.05），采用多间隔调整学习率衰减策略的模型准确率较第4组提高0.65%（χ2=0.208,P> 0.05）。采用基线+Mixup+高斯模糊的数据增强策略与自适应矩估计+焦点损失函数+多间隔调整学习率衰减策略的超参数配置模型性能最高，外部测试集测试准确率为91.03%、精确率为91.97%、召回率为88.11%、F1指数为90.00%、约登指数为0.82、AUC为0.969。结论 基于EfficientNetB4模型的云南省湖北钉螺滇川亚种智能识别模型可实现钉螺和拟钉螺的准确鉴别。

关键词： 人工智能   机器学习   主动脉疾病  

摘要： 主动脉疾病起病急骤、临床预后差，而且其发病率呈逐年上涨趋势，成为威胁人类健康的重要问题。主动脉可累及全身的分支血管，导致其复杂的病理生理机制，因此如何综合评估临床多维数据也是主动脉疾病研究的临床热点。而且随着信息技术的飞速发展，人工智能（AI）作为一门新兴的交叉学科，以其强大的数据处理能力和精准的预测潜力，并有望实现主动脉疾病的精准诊断、个性化治疗，在主动脉疾病诊疗的应用日益广泛。本文全面综述AI在主动脉影像数据分析、主动脉血流评估以及疾病预后风险预测方面的应用，展望AI技术可能为主动脉疾病诊疗带来的新变化。

关键词： 个性化学习   高等教育   学习体验   人工智能   终身学习   增强现实   沉浸式   物理教学  

摘要： 当今世界,百年未有之大变局加速演进,全球高等教育面临一系列重要命题,既有机遇,也有挑战。其中,以人工智能为代表的数字技术,为高等教育注入了新的活力,深刻推动着高等教育的发展。VR(虚拟现实)、AR(增强现实)等技术在大学教学中的应用,打破了虚拟学习空间和物理教学空间的边界,为学生创造了沉浸式的学习体验;多模态生成式人工智能与多种教学方法的重新组合,进一步扩展了教育情境,使教学变得更加生动、有效;生成式人工智能的“虚拟导师”角色,赋予了学习者更大的自主权,让个性化学习、终身学习变得更为可能……

关键词： 人工智能   智能控制   数字化改造   智能制造  

摘要： 在以人工智能为代表的新一轮科技革命背景下,探讨电气自动化技术专业融入智能控制技术的人才培养模式,从课程体系创新组合、实训设备数字化改造、虚拟仿真实训项目搭建、西门子智能制造人才培养体系职业技能等级证书引入、数字化人才师资队伍提升等方面开展。通过专业实践技术研究,提升专业的数字化教学环境和师资水平,为本专业进一步发展搭建高效的信息化平台。

关键词： 输电线路工程   人工智能   选线   多源异构  

摘要： 长久以来电力选线方案优劣严重依赖于人工经验、各专业配合度、收资准确性及完整性,本文结合实际输电线路工程,基于多源异构数据利用多种群遗传算法开展架空输电线路智能辅助选线工作。实验结果表明,智能辅助选线推荐方案能够很好兼顾线路经济性和合理性,能够为设计人员提供较高实用价值的路径初选方案。

关键词： 实验教学   学科融合   人工智能教学  

摘要： 信息技术学科的实验教学既有本学科自身特色,又有科学实验的一般特征,它除了能促进学生对信息技术原理、方法和应用的深入理解,成为培养学生信息技术学科核心素养的重要平台,还通过动手操作、数据处理、模型搭建、观察分析等过程,融合了科学实验的探索性、验证性和创新性。本文介绍了“观察星空——描绘星座——搭建模型智能识别星座”的实验教学过程,并围绕此案例,提出以信息技术学科实验教学为线索重构课程内容,建立多种形式夹杂的实验教学过程,在实验教学中充分融合不同类别的资源和技术,从而丰富和深化学生的学习体验。